使用Python的matplotlib和numpy库作图

尝试用Python不同的库作图：matplotlib和numpy

1.准备三列数据，保存为txt文件

0.00 	-100	     	1
0.01 	-99.99977112	2
0.02 	-82.86798859	3
0.03 	-60.49738312	4
0.04 	-35.83293915	5
0.05 	-9.52520752	    6
0.06 	9.196249008	    7
0.07 	9.196344376	    8
0.08 	9.196450233	    9
0.09 	9.196655273	    10
0.10 	9.196779251	    11
0.11 	9.196710587	    11
0.12 	9.196673393	    11
0.13 	9.196644783	    11
0.14 	9.196801186	    11
0.15 	9.196806908	    11
0.16 	9.196831703	    11
0.17 	9.196884155     11
0.18 	9.196895599	    11
0.19 	9.196807861	    11
0.20 	9.196666718	    11

2.读取文件

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

filename = '绘图数据.txt'
x, y, z = [], [], []
with open(filename, 'r') as f:
    lines = f.readlines()
    for line in lines:
        value = [float(s) for s in line.split()]  # 将每行的数据通过空格分开，并以浮点型幅值给value
        x.append(value[0])  # 将value的第一个值添加到列表x
        y.append(value[1])  # 将value的第一个值添加到列表y
        z.append(value[2])  # 将value的第一个值添加到列表z
f.close()

3.显示中文与负号

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号

4.作图与显示，其中两条线使用matplotlib库，另外两条线使用numpy库

plt.title('时间与应力关系', size=15)  # 图片标题、字体大小
plt.xlabel("时间(s)", size=15)  # 横坐标标签、字体大小
plt.ylabel("应力(MPa)", size=15)  # 纵坐标标签、字体大小
plt.plot(x, y, label="Mises_1", linestyle="-.")  # 折线图
plt.plot(x, z, label="Mises_2", linestyle="--")  # 折线图
# plt.scatter(x, y, label="Mises_1")  # 散点图
# plt.scatter(x, z, label="Mises_2")  # 散点图
x = np.arange(0, 0.2, 0.01)
y = np.sin(x)*100
z = np.cos(x)*(-50)
plt.plot(x, y, label="100*sin(x)", linestyle="-")  # 实线
plt.plot(x, z, label="(-50)*cos(x)", linestyle=":")  # 虚线
plt.legend()  # 显示标签
plt.show()

完整代码

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

filename = '绘图数据.txt'
x, y, z = [], [], []
with open(filename, 'r') as f:
    lines = f.readlines()
    for line in lines:
        value = [float(s) for s in line.split()]  # 将每行的数据通过空格分开，并以浮点型幅值给value
        x.append(value[0])  # 将value的第一个值添加到列表x
        y.append(value[1])  # 将value的第一个值添加到列表y
        z.append(value[2])  # 将value的第一个值添加到列表z
f.close()

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号
plt.title('时间与应力关系', size=15)  # 图片标题、字体大小
plt.xlabel("时间(s)", size=15)  # 横坐标标签、字体大小
plt.ylabel("应力(MPa)", size=15)  # 纵坐标标签、字体大小
plt.plot(x, y, label="Mises_1", linestyle="-.")  # 折线图
plt.plot(x, z, label="Mises_2", linestyle="--")  # 折线图
# plt.scatter(x, y, label="Mises_1")  # 散点图
# plt.scatter(x, z, label="Mises_2")  # 散点图
x = np.arange(0, 0.2, 0.01)
y = np.sin(x)*100
z = np.cos(x)*(-50)
plt.plot(x, y, label="100*sin(x)", linestyle="-")  # 实线
plt.plot(x, z, label="(-50)*cos(x)", linestyle=":")  # 虚线
plt.legend()  # 显示标签
plt.show()

• 运行结果

• 最后说一句，学术论文图片还是要用专业的绘图软件比较好，如Origin，看起来更舒服点。