Python画图示例(1) 一维数据集绘图

本文介绍了Python使用Numpy数组进行一维数据集绘图的方法,包括操纵坐标轴、添加网格和标签,以及设置坐标轴范围。通过plt.title、plt.xlabel和plt.ylabel来定制图表元素。
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Python画图示例(2) 二维数据集绘图

Python画图示例(3) 其他绘图样式,散点图,直方图等

Python画图示例(4) 3D绘图

目录

 

1、用 Numpy ndarray 作为数据传入 ply

2.操纵坐标轴和增加网格及标签的函数

3.plt.xlim 和 plt.ylim 设置每个坐标轴的最小值和最大值

4. 添加标题和标签 plt.title, plt.xlabe, plt.ylabel 离散点, 线


 

1、用 Numpy ndarray 作为数据传入 ply

import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(1000)
y = np.random.standard_normal(10)
x = range(len(y))

plt.plot(y)
plt.show()

2.操纵坐标轴和增加网格及标签的函数

import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(1000)
y = np.random.standard_normal(10)
plt.plot(y.cumsum())
plt.grid(True) ##增加格点
plt.axis('tight') # 坐标轴适应数据量 axis 设置坐标轴
plt.show()

3.plt.xlim 和 plt.ylim 设置每个坐标轴的最小值和最大值

import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(1000)
y = np.random.standard_normal(20)
plt.plot(y.cumsum())
plt.grid(True) ##增加格点
plt.xlim(-1,20)
plt.ylim(np.min(y.cumsum())- 1, np.max(y.cumsum()) + 1)

plt.show()

4. 添加标题和标签 plt.title, plt.xlabe, plt.ylabel 离散点, 线

 

 

 

 

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