基于matplotlib的数据可视化

Posted 2020-12-24 gengyi

matplotlib.pyplot（as mp or as plt）提供基于python语言的绘图函数

引用方式： import matplotlib.pyplot as mp / as plt 本章内容拟按官方手册（NumPy Reference, Release 1.14.5 ）中的 plt 形式

像matlab一样，matplotlib.pyplot是一些命令样式函数。

pyplot函数都可以创建图形、再图形中创建绘图区、再绘图区中画线、用标签装饰图形等操作。

在pyplot的函数调用中，隐藏了各种状态，这就意味着要始终跟踪到当前的图形和绘图区域，并且绘图函数要指向当前的坐标轴（注意这里的坐标轴是数字坐标轴，而不是严格意义的数学术语）。

1 plot

plot()函数是用来绘制二维图像的，

1.1  Call signatures

plot的广泛的定义为：

plot(*args, **kwargs)

args 和 kwargs 参数具体化

plot([x], y, [fmt], data=None, **kwargs)
plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs)

x - 值是可选的，

y - 值是必选的，也就是说，当一个值时，默认为y

fmt - 用于定义基本格式化如颜色、标记和直线样式的shortcut string

注：可以增加多个Y值，及其相关基本格式化shortcut string

示例1

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
plt.show() # 不写此语句，则图像存在于内存中，不会输出到显示器上

示例2

import matplotlib.pyplot as plt
#args参数  ‘bo’  格式化了图形形式
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16],‘bo‘)
plt.show()

示例3

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16],‘r+‘)
plt.show()

上述示例1、2、3 都是采用args参数控制打印样式的，当然也可以采用关键字 kwargs 参数来控制打印样式，其效果类似，详看示例4

示例4

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4]
y =  [1, 4, 9, 16]
plt.plot(x,y,‘go--‘,linewidth = 2, markersize = 12)
# plt.plot(x, y, color=‘green‘, marker=‘o‘, linestyle=‘dashed‘,linewidth=2, markersize=12)
plt.show()

在示例4中，采用 args 和 kwargs 的打印效果是一样的

 

 

 

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4]
y =  [1, 4, 9, 16]
plt.plot(x,y,‘go--‘,linewidth = 2, markersize = 12)
plt.show()

 1.2 标示数据Plotting labelled data