【科学计算与可视化】3. Matplotlib 绘图基础

安装 pip install matplotlib
官方文档 https://matplotlib.org/stable/api/pyplot_summary.html

主要介绍一些图片绘制的简要使用，更加详细和进阶需要可参考 以上官方文档。

1 绘制基础

方法名	说明
title()	设置图表的名称
xlabel()	设置 x 轴名称
ylabel()	设置 y 轴名称
xticks(x, ticks, rotation)	设置 x 轴的刻度, rotation 为旋转角度
yticks()	设置 y 轴的刻度
plot()	绘制线性图表
show()	显示图表
legend()	显示图例
text(x, y, text)	显示每条数据的值，x, y 为值的位置
figure(name, figsize=(w, h), dpi=n)	设置图片大小，name 为图片名称，figsize 为图片宽高尺寸，dpi 为图片分辨率

1.1 基础方法

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([0,2],[1,4]) # 将 (0,1) (2,4) 两点连成一条直线  
plt.show()  
  
# 绘制折线  
plt.plot([0,1,2,3],[0,1,4,9])  
plt.show()  
  
plt.plot([0,1,2,3],[0,1,4,9], linewidth=5)  # 设置线条宽度  
plt.title("y = x ^ 2")  # 设置图形的标题  
plt.xlabel("x") # 设置图形 x 轴标签  
plt.ylabel("y") # 设置图形 y 轴标签  
plt.show()  
  
# 绘制一元二次方程曲线  
x = range(-100, 100)  # x 的刻度越细  曲线越平滑  
y = [i**2 for i in x]  
plt.title("y = x ^ 2")  # 设置图形的标题  
plt.plot(x, y)  
plt.show()  
  
# 绘制正弦曲线和余弦曲线  
import numpy as np  
x = np.linspace(-2*np.pi, 2*np.pi, 100)  
y1 = np.sin(x)  
y2 = np.cos(x)  
plt.title("sin(x) and cos(x)")  
plt.xlabel("x")  
plt.ylabel("y")  
plt.plot(x, y1)  
plt.plot(x, y2)  
plt.legend(["sin(x)", "cos(x)"], loc="best")  
plt.show()

1.2 绘制子图

x = np.linspace(1, 10, 100)  
# 调整子图间距  
plt.subplots_adjust(wspace=0.4, hspace=0.6)  # 增加子图之间的宽度间距  
  
plt.subplot(2, 2, 1)  
plt.title