numpy学习 ---NumPy Matplotlib_import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt

 

import numpy as np

from matplotlib import pyplot as plt

x = np.arange(1,11)

y = 2 * x + 5

plt.title("Matplotlib demo")    ---标题

plt.xlabel("x axis caption")

plt.ylabel("y axis caption")

plt.plot(x,y)   --- plot() 函数绘制

plt.show()     ---图形由 show() 函数显示

---subplot() 函数允许你在同一图中绘制不同的东西

# 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)

 

--- bar() 函数来生成条形图

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')

 

---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。

---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。

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)     ---[3 4 5 2 1]

print (bins)  ---[ 0 20 40 60 80 100]

plt.hist(a, bins = [0,20,40,60,80,100])

plt.title("histogram")

plt.show()

参考：http://www.runoob.com/numpy/numpy-matplotlib.html