Python matplotlib 画图基本函数用法

wraettearw

于 2019-04-20 23:47:33 发布

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分类专栏： python 文章标签： matplotlib

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本文介绍了Python数据可视化库matplotlib的基本使用，通过实例展示了如何绘制各类图表，包括折线图、散点图、柱状图等，是入门matplotlib的好资料。

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# -*- coding:utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate import interp1d

plt.rcParams['savefig.dpi'] = 300      # 图片像素
plt.rcParams["savefig.format"] = 'pdf' # 保存为pdf LaTex排版使用
plt.rcParams['savefig.bbox'] = 'tight' # 图片白边变窄 
 
 
# 准备画图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
 
# 准备数据
data1 = [[4/3,3],[2,2],[3.5,4/3.5]]
data2 = [[2,3.5],[2.5,2.6],[4.2,2.1]]

# 插值
xx,yy = zip(*data1)
f = interp1d(xx,yy,kind='quadratic')
x = np.linspace(min(xx),max(xx),100)
y = f(x)
 
# 画线 参数与matlab类似
l1, = ax.plot(x,y,'r-',linewidth=2)
x,y = zip(*data1)
l2, = ax.plot(x,y,'rs')
x,y = zip(*data2)
l3, = ax.plot(x,y,'o')
 
# 标注
# \sigma 
x,y = zip(data1[0],data2[0])
# plt.plot(x,y,'-',c='gray')
plt.annotate(s="", xy=data1[0],

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