2019-04-15 Python之利用matplotlib和numpy的简单绘图

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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2019-04-15 Python之利用matplotlib和numpy的简单绘图相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

环境:win10家庭版, Anocada的 Spyder

一.简单使用

使用函数 plt.polt(x,y,label,color,width) 根据x,y 数组 绘制直,曲线

import numpy as np               #引用numpy库,从新命名它为np(以后用np代替numpy,简洁)
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib

x = np.linspace(0,6,100)    #在【0,6】平均分为100个
print(x) #输出查看一下x内容 y
= np.cos(2*np.pi*x) * np.exp(-x) + 0.8 #调用np库里的cos函数
print(y) #输出Y查看一下内容
plt.plot(x,y,k,color=r,linewidth=3,linestyle="-") color=‘r‘代表红色 plt.show() #展示绘图

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二.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib

matplotlib.rcParams[font.family] = SimHei‘       #为了正确显示中文字体,设置SimHei为默认字体
matplotlib.rcParams[font.sans-serif] = [SimHei]  #备选方案,防止上面一条命令无效
plt.plot([0,0.5,2,4],[0,99,2,3])    #定义x,y坐标(0,0),(0.5,99)....
plt.title("14-Kind")    #编写标题
plt.show()

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三.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib

x = np.linspace(0,10,10) #在【0,10】内分隔100
print(x)
y = np.cos(2*np.pi*x) * np.exp(-x) + 0.8
print(y)
plt.plot(x,y,k,color = r, label="$y-x$",linewidth=3)  #label左上角显示内容,详情看图片
plt.axis([0,6,0,1.8])       #x在【0,6】,y在【0,1.8】
ix = (x>1) & (x<5)      #设置显示颜色范围
#加阴影 alpha(颜色深度)
plt.fill_between(x,y,0,where = ix,                 facecolor = blue,alpha=0.6)
plt.xlabel(时间(s))
plt.ylabel(路程(km))
plt.text(0.5 * (0.8+3),0.2 ,r"$int_a^b f(x)mathrm{d}x$",         horizontalalignment=center)
plt.title("14-Kind")
plt.legend()
plt.show()

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以上是关于2019-04-15 Python之利用matplotlib和numpy的简单绘图的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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