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
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()
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()
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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