14,Matplotlib函数式绘图

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了14,Matplotlib函数式绘图相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

〇,Matplotlib简介


Matplotlib是Python数据分析中用于数据可视化的最著名的一个库,其绘图方式和matlab中的绘图方式非常相似。


通常使用Matplotlib绘图有两种不同的方式:面向对象绘图和函数式绘图。此外也可以dataframe的plot函数快速绘图。它们的特点如下。


1,面向对象绘图方案(ax.plot)结构清晰,功能齐全,容易理解。【推荐】

2,函数式绘图方案 ( plt.plot)代码较简短,但容易迷失操作对象,造成混乱。

3,dataframe快速绘图方案(df.plot)能够将数据分析和可视化过程很好地衔接起来。【强烈推荐】


本节我们介绍函数式绘图方案。函数式绘图方案概要如下。


  •  函数式绘图方案非常类似matlab绘图的风格。

  • 完成简单的绘图任务时,代码较简短。

  • 当绘图任务较复杂时,容易迷失操作对象,需要转到面向对象风格。


一,函数式绘图示范



14,Matplotlib函数式绘图


14,Matplotlib函数式绘图

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二,颜色、线型和标记


1,控制颜色


颜色之间的对应关系为
b---blue   c---cyan  g---green    k----black
m---magenta  r---red  w---white    y----yellow

有四种表示颜色的方式
(1)用英文全名或简称如:purple         

(2)用16进制如:#FF00FF  
(3)用RGB或RGBA元组(1,0,1,1)         

(4)灰度强度如:‘0.7’
(注,RGBA中的A表示Alpha通道,控制透明度)


推荐的几种绘图配色为:红绿蓝(rbg) , c---cyan (青色)
m---magenta (品红)。必要时设置透明度。


2,控制线型


符号和线型之间的对应关系为
-      实线                      

--     短线
-.     短点相间线                

:   虚点线


3,控制标记风格


14,Matplotlib函数式绘图

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Python与算法之美
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