Matplotlib 基本使用

最新推荐文章于 2024-12-12 12:53:43 发布

原创最新推荐文章于 2024-12-12 12:53:43 发布 · 511 阅读

1 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#matplotlib

Python 专栏收录该内容

7 篇文章

订阅专栏

本文详细介绍了如何使用Python的Matplotlib库绘制各种2D和3D图形，包括简单的线形图、散点图、直方图、饼图等，并展示了如何自定义图形外观，使用子图在一个窗口中绘制多张图表，以及如何从文件读取数据进行绘图。此外，还介绍了如何创建3D表面图。

部署运行你感兴趣的模型镜像

一、2D 图形

1. 画一个简单的图形

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
%matplotlib inline

x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 50) #生成一个包含 50 个元素的数组，这 50 个元素均匀的分布在 [0, 2pi] 的区间上。
plt.plot(x, np.sin(x)) # 如果没有第一个参数 x，图形的 x 坐标默认为数组的索引
plt.plot(x, np.sin(x),
         x, np.sin(2 * x)) #绘制两个数据集
plt.show() # 显示图形

2. 自定义图形的外观

x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 50)
plt.plot(x, np.sin(x), 'r-o',
         x, np.cos(x), 'g--') #'r' 和 'g' 代表线条的颜色，'-o' 代表包含实心点标记的实线，'--' 代表虚线
plt.show()

3. 使用子图，可以在一个窗口绘制多张图。

x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 50)
plt.subplot(2, 1, 1) # （行，列，活跃区）
plt.plot(x, np.sin(x), 'r')
plt.subplot(2, 1, 2) #在调用 plot() 函数之前需要先调用 subplot() 函数。
plt.plot(x, np.cos(x), 'g')
plt.show()

4. 简单散点图

x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 50)
y = np.sin(x)
plt.scatter(x,y) #通过 plot 命令并将线的样式设置为 'bo' 也可以实现同样的效果。实际设置'o'就可以，'bo'表示蓝色的点。
plt.show()

5. 直方图

x = np.random.randn(1000)
plt.hist(x, 50)
plt.show()

6. 彩色映射散点图

x = np.random.rand(1000)
y = np.random.rand(1000)
size = np.random.rand(1000) * 50
colour = np.random.rand(1000)
plt.scatter(x, y, size, colour)
plt.colorbar() #加了一个颜色栏。
plt.show()

7. 添加标题，坐标轴标记和图例

x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 50)
plt.plot(x, np.sin(x), 'r-x', label='Sin(x)')
plt.plot(x, np.cos(x), 'g-^', label='Cos(x)')
plt.legend() # 应用label，展示图例
plt.xlabel('Rads') # 给 x 轴添加标签
plt.ylabel('Amplitude') # 给 y 轴添加标签
plt.title('Sin and Cos Waves') # 添加图形标题
plt.show()

8. 饼图

slices = [7,2,2,13]
activities = ['sleeping','eating','working','playing']
cols = ['c','m','r','b']

plt.pie(slices,
        labels=activities,
        colors=cols,
        startangle=90,
        shadow= True,
        explode=(0,0.1,0,0),
        autopct='%1.1f%%')

plt.title('Interesting Graph\nCheck it out')
plt.show()

9. 从文件读取数据

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import random
import csv

x = []
y = []

with open('example.txt','r') as csvfile:
    plots = csv.reader(csvfile, delimiter=',')
    for row in plots:
        x.append(int(row[0]))
        y.append(int(row[1]))

plt.plot(x,y, label='Loaded from file!')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Interesting Graph\nCheck it out')
plt.legend()
plt.show()

二、3D 图形

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)

# X, Y value
X = np.arange(-4, 4, 0.25)
print(X)
Y = np.arange(-4, 4, 0.25)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)    # x-y 平面的网格,这一步不可少，表示(x，y)两个变量共建两个坐标轴

R = np.sqrt(X ** 2 + Y ** 2)
# height value
Z = np.sin(R)

ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=plt.get_cmap('rainbow'))