Numpy学习3_import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt

Matplotlib库入门

        Matliotlib库的效果见：http://matplotlib.org/gallery.html

范例：使用Matplotlib库绘图

import matplotlib.pyplot as plt
 
plt.plot([3,1,4,5,2])
plt.ylabel("Grade")
plt.savefig('test',dpi=600) #PNG文件
plt.show()

plt.savefig()将输出图形存储为文件，默认PNG格式，可以通过dpi修改输出质量。

 
 
import matplotlib.pyplot as plt
 
plt.plot([0,2,4,6,8],[3,1,4,5,2])
plt.ylabel("Grade")
plt.axis([-1, 10, 0, 6])
plt.show()
 

plt.plot(x,y)只有一个输出列表或数组是，参数被当作Y轴，X轴以索引自动生成。当有两个以上参数时，按照X轴和Y轴顺序绘制数据点。plt.axis()指定X轴和Y轴的起始位置。

pyplot的绘图区域

plt.subplot(nrows,ncols,plot_number) 

当所有图形全在一张图中时，可以使用此方法在全局绘图区域中创建一个分区体系，并定位到一个子绘图区域。

范例：分区域绘图（两行一列图）

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def f(t):
    return np.exp(-t) * np.cos(2 * np.pi * t)
 
a = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)
 
plt.subplot(211)    # 可以将3个参数合并传参 参数表示2行1列的第一个，如221表示两行两列的第一个
plt.plot(a ,f(a))
 
plt.subplot(2,1,2)
plt.plot(a, np.cos(2 * np.pi * a),'r--')
plt.show()

示例：两行两列图子图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def f(t):
    return np.exp(-t) * np.cos(2 * np.pi * t)
 
a = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)
 
plt.subplot(221)    # 可以将3个参数合并传参
plt.plot(a ,f(a))
 
plt.subplot(2,2,2)
plt.plot(a, np.cos(2 * np.pi * a),'r--')
plt.subplot(2,2,3,facecolor='r')
 
plt.subplot(2,2,4)
plt.plot()
 
plt.show()

pyplot的plot()函数

参数     plt.plot(x, y, format_string, **kwargs)

• x：X轴数据，列表或数组，可选（绘制多条曲线时，各条曲线的x不能省略）
• y：Y轴数据，列表或数组
• format_string：控制曲线的格式字符串（由颜色字符、风格字符和标记字符组成），可选

**kwargs：第二组或更多（x, y, format_string）

• color：控制颜色，color='green'
• linestyle：线条风格，linestyle='dashed'
• marker：标记风格，marker='o'
• markerfacecolor：标记颜色，markerfacecolor='blue'
• marksize，标记尺寸，markerfacecolor=20

范例：将颜色字符、风格字符和标记字符组合使用

 
 
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
a = np.arange(10)
plt.plot(a, a*1.5, a, a*2.5, a, a*3.5, a, a*4.5)
plt.show()
 

 
 
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
a = np.arange(10)
plt.plot(a, a*1.5,'go-', a, a*2.5,'rx', a, a*3.5,'*', a, a*4.5,'b-.')
plt.show()
 

pyplot的中文显示

        pyplot并不默认支持中文显示，需要rcParams修改字体实现。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
 
matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' # 'SimHei'是黑体
plt.plot([3,1,4,5,2])
plt.ylabel("纵轴（值）")
plt.savefig('test',dpi=600)

rcParams的属性：

rcParams['font.family']

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
 
matplotlib.rcParams['font.family']='STsong' 
matplotlib.rcParams['font.size']=20
 
a = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)
 
plt.xlabel('横轴：时间')
plt.ylabel("纵轴：振幅")
plt.plot(a, np.cos(2*np.pi*a),'r--')
plt.show()

在有中文输出的地方，增加一个属性：fontproperties

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
a = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)
 
plt.xlabel('横轴：时间',fontproperties='SimHei',fontsize=20)
plt.ylabel("纵轴：振幅",fontproperties='SimHei',fontsize=20)
plt.plot(a, np.cos(2*np.pi*a),'r--')
plt.show()

pyplot的文本显示函数

范例：使用上述标签

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
a = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)
plt.plot(a, np.cos(2*np.pi*a),'r--')
 
plt.xlabel('横轴：时间',fontproperties='SimHei',fontsize=15,color='green')
plt.ylabel("纵轴：振幅",fontproperties='SimHei',fontsize=15)
plt.title(r'正弦波实例$y=cos(2\pi x)$',fontproperties='SimHei',fontsize=25)
plt.annotate(r'$\mu=100$',xy=(2,1),xytext=(3,1.5),arrowprops=dict(facecolor='black',shrink=0.1,width=2))
# plt.annotate() 中'$$'表示使用Latex格式，xy为箭头指向位置，xytext为文本显示位置，facecolor为箭头颜色，shrink为箭头缩进比率，width为箭头宽度。
plt.axis([-1, 6, -2, 2])
plt.grid(True)
plt.show()

pyplot的子绘图区域：plt.subplot2grid()

plt.subplot2grid(GridSpec, CurSpec, colspan=1, rowspan=1)

理念：设定网格，选中网格，确定选中行列区域数量，编号从0开始

• GridSpec为二元组(m,n)，表示将网格分为m行n列
• CurSpec为二元组(a,b)，表示选择第几个网格，索引从0开始
• colspan和rowspan表示合并几个单元格，默认为1（不合并）

plt.subplot2grid((3,3),(1,0),colspan=2)

 

import matplotlib
import matplotlib.gridspec as gridspec
 
matplotlib.rcParams['font.size']=6
gs = gridspec.GridSpec(3,3)
 
 
ax1 = plt.subplot(gs[0, :])
ax2 = plt.subplot(gs[1, :-1])
ax3 = plt.subplot(gs[1:, -1])
ax4 = plt.subplot(gs[2, 0])
ax5 = plt.subplot(gs[2, 1])