python数据分析之（6）简单绘图matplotlib.pyplot

最新推荐文章于 2025-08-11 22:40:25 发布

Naruto_Q

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分类专栏： python 文章标签： python matplotlib.pyplot

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本文介绍了Matplotlib的基本用法，包括使用plot()函数绘制不同类型的线条、调整线条属性、创建多图像布局及添加文本说明等内容。

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matplotlib.pyplot是一些命令行风格函数的集合，使matplotlib以类似于MATLAB的方式工作。每个pyplot函数对一幅图片(figure)做一些改动：比如创建新图片，在图片创建一个新的作图区域(plotting area)，在一个作图区域内画直线，给图添加标签(label)等。matplotlib.pyplot是有状态的，亦即它会保存当前图片和作图区域的状态，新的作图函数会作用在当前图片的状态基础之上。

（1）使用plot()函数画图
plot()为画线函数，下面的小例子给ploy()一个列表数据[1,2,3,4]，matplotlib假设它是y轴的数值序列，然后会自动产生x轴的值，因为python是从0作为起始的，所以这里x轴的序列对应为[0,1,2,3]。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3,4])
plt.ylabel('numbers')  #给y轴加注释
plt.show()

plot()还可以接受x，y成对的参数，还有一个可选的参数是表示线的标记和颜色，plot函数默认画线是蓝色实线，即字符串'b-'，你可以选择自己喜欢的标记和颜色。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3,4], [1,8,27,64], 'ro')
plt.axis([0, 6, 0, 80])
plt.show()

axis()函数给出了形如[xmin,xmax,ymin,ymax]的列表，指定了坐标轴的范围。给出一个numpy数组(arrays)，给出不同的线。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
f= np.arange(0, 5, 0.1)
# red dashes, blue squares and green triangles
plt.plot(f, f, 'r--', f, f**2, 'bs', f, f**3, 'g^')
plt.show()

（2）线的属性
可以用不同方式对线的属性进行设置：
用参数的关键字：plt.plot(x, y, linewidth=2.0)通过这种方式修改线宽；

使用Line2D实例的set方法:
plot函数返回一个线的列表，比如line1,line2 = plot(x1,y1,x2,y2)。由于我们只有一条直线，对于长度为1的列表(list)，我们可以用逗号,来得到列表第一个元素

使用pyplot的setp()命令
还可以用setp()命令来进行设置，该命令可以对一个列表或者单个对象进行设置，并且提供了matlab式的使用方法

（3）多个图像
pyplot和MATLAB一样，都有当前图像和当前坐标的概念，所有命令都是对当前的坐标进行设置。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def f(t):
	return np.exp(-t) * np.cos(2*np.pi*t)
t1 = np.arange(0.0, 5.0, 0.1)
t2 = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)
plt.figure(1)
plt.subplot(211)
plt.plot(t1, f(t1), 'bo', t2, f(t2), 'k')
plt.subplot(212)
plt.plot(t2, np.cos(2*np.pi*t2), 'r--')
plt.show()

subplot()命令会指定一个坐标系，默认是subplot(111)，111参数分别说明行的数目numrows，列的数目numcols，第几个图像fignum（fignum的范围从1到numrows*numcols）。
subplot(211)指定显示两行，每行一图，接下来为第一幅图像。

（4）为图像做文本说明
text()命令可以用于在任意位置添加文本，而xlabel(),ylabel(),title()用来在指定位置添加文本。所有的text()命令返回一个matplotlib.text.Text实例，也可以通过关键字或者setp()函数对文本的属性进行设置。

import numpy as np
import pylab as pl

data = np.random.normal(0,2,100)
# make a histogram of the data array
pl.hist(data)
 
# make plot labels
pl.xlabel('distribute')
pl.ylabel('Probability')
pl.title('Histogram')
pl.text(0, 40, r'$\mu=0,\ \sigma=2$')
pl.axis([-10, 10, 0, 50])
#pl.grid(True)
pl.show()

matplotlib从1.1.0版本以后就开始支持绘制动画,网取的示例：

import numpy as np 
from matplotlib import pyplot as plt 
from matplotlib import animation 
# First set up the figure, the axis, and the plot element we want to animate 
fig = plt.figure() 
ax = plt.axes(xlim=(0, 2), ylim=(-2, 2)) 
line, = ax.plot([], [], lw=2) 
# initialization function: plot the background of each frame 
def init(): 
  line.set_data([], []) 
  return line, 
# animation function. This is called sequentially 
# note: i is framenumber 
def animate(i): 
  x = np.linspace(0, 2, 1000) 
  y = np.sin(2 * np.pi * (x - 0.01 * i)) 
  line.set_data(x, y) 
  return line, 
# call the animator. blit=True means only re-draw the parts that have changed. 
anim = animation.FuncAnimation(fig, animate, init_func=init, 
                frames=200, interval=20, blit=True) 
#anim.save('basic_animation.mp4', fps=30, extra_args=['-vcodec', 'libx264']) 
plt.show()