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NumPy Matplotlib

pip3 安装：

pip install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

Linux 系统也可以使用 Linux 包管理器来安装：

Debian / Ubuntu：

sudo apt-get install python-matplotlib

Fedora / Redhat：

sudo yum install python-matplotlib

安装完后，你可以使用 python -m pip list 命令来查看是否安装了 matplotlib 模块。

$ pip3 list | grep matplotlib
matplotlib 3.3.0

实例

 import numpy as np 
 from matplotlib import pyplot as plt 
  
 x = np.arange(1,11) 
 y = 2 * x + 5 
 plt.title("Matplotlib demo") 
 plt.xlabel("x axis caption") 
 plt.ylabel("y axis caption") 
 plt.plot(x,y) plt.show()

以上实例中，np.arange() 函数创建 x 轴上的值。y 轴上的对应值存储在另一个数组对象 y 中。 这些值使用 matplotlib 软件包的 pyplot 子模块的 plot() 函数绘制。

图形由 show() 函数显示。

图形中文显示

Matplotlib 默认情况不支持中文，我们可以使用以下简单的方法来解决。

这里我们使用思源黑体，思源黑体是 Adobe 与 Google 推出的一款开源字体。

官网： https://source.typekit.com/source-han-serif/cn/

GitHub 地址： https://github.com/adobe-fonts/source-han-sans/tree/release/OTF/SimplifiedChinese

打开链接后，在里面选一个就好了：

可以下载个 OTF 字体，比如 SourceHanSansSC-Bold.otf，将该文件文件放在当前执行的代码文件中：

SourceHanSansSC-Bold.otf 文件放在当前执行的代码文件中：

 import numpy as np 
 from matplotlib import pyplot as plt 
 import matplotlib
  
 # fname 为 你下载的字体库路径，注意 SourceHanSansSC-Bold.otf 字体的路径
 zhfont1 = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname="SourceHanSansSC-Bold.otf") 
  
 x = np.arange(1,11) 
 y = 2 * x + 5 
 plt.title("立地货 - 测试", fontproperties=zhfont1) 
  
 # fontproperties 设置中文显示，fontsize 设置字体大小
 plt.xlabel("x 轴", fontproperties=zhfont1)
 plt.ylabel("y 轴", fontproperties=zhfont1)
 plt.plot(x,y) 
 plt.show()

此外，我们还可以使用系统的字体：

 from matplotlib import pyplot as plt
 import matplotlib
 a=sorted([f.name for f in matplotlib.font_manager.fontManager.ttflist])
 for i in a:
     print(i)

打印出你的 font_manager 的 ttflist 中所有注册的名字，找一个看中文字体例如：STFangsong(仿宋）,然后添加以下代码即可：

plt.rcParams['font.family']=['STFangsong']

作为线性图的代替，可以通过向 plot() 函数添加格式字符串来显示离散值。 可以使用以下格式化字符。

字符描述
'-'实线样式
'--'短横线样式
'-.'点划线样式
':'虚线样式
'.'点标记
','像素标记
'o'圆标记
'v'倒三角标记
'^'正三角标记
'<'左三角标记
'>'右三角标记
'1'下箭头标记
'2'上箭头标记
'3'左箭头标记
'4'右箭头标记
's'正方形标记
'p'五边形标记
'*'星形标记
'h'六边形标记 1
'H'六边形标记 2
'+'加号标记
'x'X 标记
'D'菱形标记
'd'窄菱形标记
'|'竖直线标记
'_'水平线标记

以下是颜色的缩写：

字符颜色
'b'蓝色
'g'绿色
'r'红色
'c'青色
'm'品红色
'y'黄色
'k'黑色
'w'白色

要显示圆来代表点，而不是上面示例中的线，请使用 ob 作为 plot() 函数中的格式字符串。

 import numpy as np 
 from matplotlib import pyplot as plt 
  
 x = np.arange(1,11) 
 y = 2 * x + 5 
 plt.title("Matplotlib demo") 
 plt.xlabel("x axis caption") 
 plt.ylabel("y axis caption") 
 plt.plot(x,y,"ob") 
 plt.show()

执行输出结果如下图：

绘制正弦波

以下实例使用 matplotlib 生成正弦波图。

 import numpy as np 
 import matplotlib.pyplot as plt 
 # 计算正弦曲线上点的 x 和 y 坐标
 x = np.arange(0, 3 * np.pi, 0.1) 
 y = np.sin(x)
 plt.title("sine wave form") 
 # 使用 matplotlib 来绘制点
 plt.plot(x, y) 
 plt.show()

执行输出结果如下图：

subplot()

subplot() 函数允许你在同一图中绘制不同的东西。

以下实例绘制正弦和余弦值:

 import numpy as np 
 import matplotlib.pyplot as plt 
 # 计算正弦和余弦曲线上的点的 x 和 y 坐标 
 x = np.arange(0, 3 * np.pi, 0.1) 
 y_sin = np.sin(x) 
 y_cos = np.cos(x) 
 # 建立 subplot 网格，高为 2，宽为 1 
 # 激活第一个 subplot
 plt.subplot(2, 1, 1) 
 # 绘制第一个图像 
 plt.plot(x, y_sin) 
 plt.title('Sine') 
 # 将第二个 subplot 激活，并绘制第二个图像
 plt.subplot(2, 1, 2) 
 plt.plot(x, y_cos) 
 plt.title('Cosine') 
 # 展示图像
 plt.show()

执行输出结果如下图：

bar()

pyplot 子模块提供 bar() 函数来生成条形图。

以下实例生成两组 x 和 y 数组的条形图。

 from matplotlib import pyplot as plt 
 x = [5,8,10] 
 y = [12,16,6] 
 x2 = [6,9,11] 
 y2 = [6,15,7] 
 plt.bar(x, y, align = 'center') 
 plt.bar(x2, y2, color = 'g', align = 'center') 
 plt.title('Bar graph') 
 plt.ylabel('Y axis') 
 plt.xlabel('X axis') 
 plt.show()

执行输出结果如下图：

numpy.histogram()

numpy.histogram() 函数是数据的频率分布的图形表示。 水平尺寸相等的矩形对应于类间隔，称为 bin，变量 height 对应于频率。

numpy.histogram()函数将输入数组和 bin 作为两个参数。 bin 数组中的连续元素用作每个 bin 的边界。

 import numpy as np 
  
 a = np.array([22,87,5,43,56,73,55,54,11,20,51,5,79,31,27])
 np.histogram(a,bins = [0,20,40,60,80,100]) 
 hist,bins = np.histogram(a,bins = [0,20,40,60,80,100]) 
 print (hist) 
 print (bins)

输出结果为：

 [3 4 5 2 1]
 [ 0 20 40 60 80 100]

plt()

Matplotlib 可以将直方图的数字表示转换为图形。 pyplot 子模块的 plt() 函数将包含数据和 bin 数组的数组作为参数，并转换为直方图。

 from matplotlib import pyplot as plt 
 import numpy as np 
  
 a = np.array([22,87,5,43,56,73,55,54,11,20,51,5,79,31,27]) 
 plt.hist(a, bins = [0,20,40,60,80,100]) 
 plt.title("histogram") 
 plt.show()

执行输出结果如下图：

Matplotlib 更多参考内容：

用户指南 常见问题及回答 截屏

NumPy IO