matplotlib入门

Posted 2021-09-07 临风而眠

tags:

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

matplotlib入门(1)

简介：

matplotlib.pyplot包含一系列类似MATLAB中绘图函数的相关函数。每个matplotlib.pyplot中的函数对当前的图像进行一些修改，例如:产生新的图像，在图像中产生新的绘图区域，在绘图区域中画线，给绘图加上标记，等matplotlib.pyplot会自动记住当前的图像和绘图区域，因此这些函数会直接作用在当前的图像上。

导入包：

在实际的使用过程中，常常以plt作为matplotlib.pyplot 的省略
import numpy as np
import matplotlib as plt

一.

1.plt.show()函数

默认情况下，matplotlib.pyplot不会直接显示图像，只有调用plt.show()函数时，图像才会显示出来。plt.show()默认是在新窗口打开一幅图像，并且提供了对图像进行操作的按钮。

ipython命令行魔法命令

使用这些魔法命令，在jupyter notebook中不用plt.show()也可以显示图片

不过在实际运用中，还是习惯用plt.show()

👉这里还有个博主的总结

里面说%matplotlib inline适合导出为markdown

很奇怪，为啥我啥也没加，也没有用plt.show()就能绘图啊

这和我用了%matplotlib inline之后的效果一样

%matplotlib notebook

这个好用！可以生成可交互的图片

弊端：

确实是这样子，我两个图到一起去了

我用%matplotlib auto好像也是这个效果，而且也会两个图到一起去

还有个老外的很棒的总结

2.plt.plot()函数

基本用法

指定x和y:plt.plot(x,y)

①默认参数 x为0~N-1， plt.plot(y)

x可以默认不写，下面例子，列表的索引会作为x的取值，而列表中的值作为y的取值

但是，当绘制多条曲线时，各条曲线的x值不能省略！！！(见后文)

plt.show([1,2,3,4])

图片在上面plt.show()那里

plt.plot([1,29,19])

x是索引0，1，2

②x，y都给定

plt.plot([1,2,3,4],[1,4,9,16])

如果用plt.show(),那就会直接显示图片，内存地址不会显示

③指定x、y轴名称

plt.plot([1,29,19])
plt.ylabel('y')
plt.xlabel('x')

指定中文名称

直接把刚刚的改成x轴，y轴，会发现显示不出来

④字符参数

常用颜色字符参数

字符	颜色
’b’	blue
‘g’	green
‘r’	red
‘c’	cyan,青色
‘m’	magenta,品红
k’	black
‘w’	white
‘y’	yellow

类型字符参数

字符	类型	字符	类型
‘-’	实线	‘–’	虚线
‘-.’	虚点线	‘:’	点线
‘.’	点	‘,’	像素点
‘o’(里面是字母o)	圆点	‘v’	下三角点
‘^’	上三角点	‘<’	左三角点
‘>’	右三角点	‘1’	下三叉点
‘2’	上三叉点	‘3’	左三叉点
‘4’	右三叉点	‘s’	正方点
‘p’	五角点	‘*’	星形点
‘h’	六边形点1	‘H’	六边形点2
‘+’	加号点	‘x’	乘号点
‘D’	实心菱形点	‘d’	瘦菱形点
‘_’	横线点

例如：红色圆点

plt.plot([1,2,3,4],[1,4,9,16],'ro')
plt.show()

青色乘号点

⑤显示范围

由前面的例子可以看出，第一个点和最后一个点都在图像的边缘，所以要改变轴的显示范围

axis函数

语法:plt.axis([xmin,xmax,ymin,ymax])

plt.plot([1,2,3,4],[1,4,9,16],'mo--')
plt.axis([-1,6,-1,20])
plt.show()

注:

格式控制的几个参数的位置可以随意，如'mo--'与'm--o'与--mo等价

⑥传入numpy数组

传入numpy数组比传入列表更常用

In fact,传入的即使是列表，matplotlib也会在内部将其转化为数组进行处理

t=np.arange(0.,5.,0.2)
#从0到4.8，步长为0.2（5是开区间，左闭右开取不到5）
plt.plot(t,2*t,'g-.')
plt.show()

多条线画在一个图里面

直接在plt.plot里面加就好了

t=np.arange(0.,5.,0.2)
#从0到4.8，步长为0.2（5是开区间，左闭右开取不到5）
plt.plot(t,2*t,'g-.',2*t,t**2,'b_')
plt.show()

t=np.arange(0.,5.,0.2)
#从0到4.8，步长为0.2（5是开区间，左闭右开取不到5）
plt.plot(t,2*t,'g-.',2*t,t**2,'b_',0.5*t,t**3,'ks')
plt.show()

⑦线条属性

字符参数那里是通过字符串来控制线条属性,其实可以用关键字来调节属性

linewidth调节线条宽度
color调节线条颜色

x=np.linspace(-np.pi,np.pi)#从-3.14到3.14
y=np.sin(x)
plt.plot(x,y,linewidth=4,color='c')
plt.show()

⑧用plt.plot()的返回值来设置线条属性

plot()函数返回值返回的是Line2D对象组成的列表，每个对象代表输入的一对组合，如:

line1，line2为两个Line2D对象

x=np.linspace(-np.pi,np.pi)#从-3.14到3.14
y=np.sin(x)
line1,line2=plt.plot(x,y,'r',x,y+1,'m')
#对line1进行调整
#antialiased 抗锯齿，改成False之后线条就变得没有那么光滑，变得比较毛糙
line1.set_antialiased(False)
plt.show()

lines是3个line2D对象组成的列表

lines=plt.plot(x,y,'r',x,y+1,'m')
lines

可以看出lines是一个列表

**此时无法直接对列表进行修改属性的操作！**若直接操作会报错！

那放入列表就不能操作了吗？非也

加上索引就取出对象了吖！❤️

lines[0].set_antialiased(False)

⑨plt.setp()修改线条性质

这个方法比较方便

x=np.linspace(-np.pi,np.pi)#从-3.14到3.14
y=np.sin(x)
line=plt.plot(x,y)
#默认是蓝色
#第一个参数是要修改的对象
plt.setp(line,color='g',linewidth=10)

还可以写成下面这种类似于matlab风格的形式

plt.setp(line,'color','g','linewidth',10)

3.子图

figure

figure()函数会产生一个指定编号为num的图：plt.figure(num)

若num为1，可以省略，因为plt默认产生一幅图

subplot

使用subplot可以在一幅图中生成多个子图，其参数为:plt.subplot(numrows,numcols,fignum)

当numrows*numcols<10,中间逗号可以省略，如plt.subplot(211)就是plt.subplot(2,1,1)

意思是2行1列，画其中的第一张图

#计算函数
def f(t):
    return np.exp(-t)*np.cos(2*np.pi*t)
t1=np.arange(0.0,5.0,0.1)
t2=np.arange(0.0,5.0,0.02)
#plt.figure生成一张空白图，生成尺寸为10✖15的空白图
plt.figure(figsize=(10,15))
#两行一列 画第一个子图
plt.subplot(211)
#子图一中包含两张图， 其中第二个用的是黑色，默认实线
plt.plot(t1,f(t1),'bo',t2,f(t2),'k')

#两行一列，画第二个子图
plt.subplot(212)
plt.plot(t1,-f(t1),'c--')

#计算函数
def f(t):
    return np.exp(-t)*np.cos(2*np.pi*t)
t1=np.arange(0.0,5.0,0.1)
t2=np.arange(0.0,5.0,0.02)
#plt.figure生成一张空白图，生成尺寸为10✖15的空白图
plt.figure(figsize=(10,10))
#两行一列 画第一个子图
plt.subplot(231)
#默认实线
plt.plot(t1,f(t1),'bo',t2,f(t2),'k')
plt.subplot(233)
plt.plot(t1,-f(t1),'c--')
#两行一列，画第二个子图
plt.subplot(235)
plt.plot(t1,-f(t1),'c--')