python matplotlib 的第一个图像——简单入门

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

# 调用figure创建一个绘图对象，并且使它成为当前的绘图对象。
# 通过figsize参数可以指定绘图对象的宽度和高度，单位为英寸；
# dpi参数指定绘图对象的分辨率，即每英寸多少个像素，缺省值为80。因此本例中所创建的图表窗口的宽度为8*80 = 640像素。
# 如果需要同时绘制多幅图表的话，可以是给figure传递一个整数参数指定图标的序号，
# 如果所指定序号的绘图对象已经存在的话，将不创建新的对象，而只是让它成为当前绘图对象。

# 自动编号为 1
'''plt.figure(figsize=(8,4))
plt.figure(2)
plt.figure(30)'''
# 自动编号为 31
plt.figure(figsize=(8,4))

# type(x) == <class 'numpy.ndarray'>
x = np.linspace(1, 20, 1000)
# np.linspace主要用来创建等差数列 从0到20划分1000个数据点
# x = np.arange(0,20,20/1000)
y=np.log10(x)
z=np.sin(x)

# 通过调用plot函数在当前的绘图对象中进行绘图
# 用关键字参数指定各种属性:
#  label : 给所绘制的曲线一个名字，此名字在图示(legend)中显示。在字符串前后添加''$''符
#  color : 指定曲线的颜色
#  linewidth : 指定曲线的宽度
#  "b--" 指定曲线的颜色和线型

plt.plot(x,y,label="$log2(x)$",color="red",linewidth=2)
plt.plot(x,z,"b--",label="$sin(x)$")

# 接下来通过一系列函数设置绘图对象的各个属性:
# xlabel / ylabel : 设置X轴/Y轴的文字
# title : 设置图表的标题
# ylim : 设置Y轴的范围
# legend : 显示图示

plt.xlabel("Time(s)")
plt.ylabel("Volt")
plt.title("PyPlot First Example")
plt.ylim(-1.5,2)
plt.legend()

# 调用plt.savefig()将当前的Figure对象保存成图像文件，图像格式由图像文件的扩展名决定。
# 注意在 plt.show() 之前调用 plt.savefig()
plt.savefig("test.png",dpi=120)

# 调用plt.show()显示出创建的所有绘图对象。
plt.show()

以上的代码是照着老师的ppt做的笔记不是原创~但是转载也请标注