python 可视化matplotlib的常用操作

如何产生图形

1. 导入matplotlib包

2. 调用plt.plot（）

3. plt.show（）

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
t2 = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)

plt.plot(t2, np.cos(2*np.pi*t2), 'r--')
plt.show()

plot属性

上例中：

plt.plot(t2, np.cos(2*np.pi*t2), 'r--')

第一个参数：T2代表X轴的值

第二个参数：Y轴的值

两者一一对应，两个相同长度数组，一一对应

例如x =（1,2）y =（2,3）

则产生的点为（1,2）（2,3）

第三个参数：设置线的颜色为R（红色），并且设置点的样式为 ' - '

其他例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
t2 = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)

plt.plot(t2, np.cos(2*np.pi*t2), 'og')
plt.show()

og查找下面表格o是圆，g是绿色

颜色

支持以下颜色缩写：

字符	颜色
'b'	蓝色
'g'	绿色
'r'	红
'c'	青色
'm'	品红
'y'	黄色
'k'	黑色
'w'	白色

如果颜色是格式字符串的唯一部分，则可以另外使用任何规范，例如全名（）或十六进制字符串（）。matplotlib.colors'green''#008000'

标记

字符	描述
'.'	点标记
','	像素标记
'o'	圆圈标记
'v'	triangle_down标记
'^'	triangle_up标记
'<'	triangle_left标记
'>'	triangle_right标记
'1'	tri_down标记
'2'	tri_up标记
'3'	tri_left标记
'4'	tri_right标记
's'	方形标记
'p'	五边形标记
'*'	明星标记
'h'	hexagon1标记
'H'	hexagon2标记
'+'	加上标记
'x'	X标记
'D'	钻石标记
'd'	thin_diamond标记
'|'	V线标记
'_'	HLINE标记

线条样式

字符	描述
'-'	实线风格
'--'	虚线样式
'-.'	点划线样式
':'	虚线样式

示例格式字符串：

'b'    # blue markers with default shape
'ro'   # red circles
'g-'   # green solid line
'--'   # dashed line with default color
'k^:'  # black triangle_up markers connected by a dotted line

设置图片显示大小

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
t2 = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)

plt.figure(figsize=(5,5))
plt.plot(t2, np.cos(2*np.pi*t2),label='cos')
plt.figure(figsize=(6,6))
plt.plot(t2, 2*np.cos(2*np.pi*t2), label='2cos')
plt.figure(figsize=(7,7))
plt.plot(t2, 3*np.cos(2*np.pi*t2), label='3cos')

plt.show()

加标题及X，Y轴标签

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
t2 = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)

plt.plot(t2, np.cos(2*np.pi*t2), 'og')
plt.xlabel("input x:")
plt.ylabel("input y:")
plt.title("hello")
plt.show()

加入传奇

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
t2 = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)

plt.plot(t2, np.cos(2*np.pi*t2),label='cos')
plt.plot(t2, 2*np.cos(2*np.pi*t2), label='2cos')
plt.plot(t2, 3*np.cos(2*np.pi*t2), label='3cos')
plt.xlabel("input x:")
plt.ylabel("input y:")
plt.title("hello")
plt.legend(loc='best', shadow=True,fancybox=True)
plt.show()

plt.legend(loc='best', shadow=True,fancybox=True)

第一个参数：代表位置，最好是自动选择最佳位置，也可以进行指定

第二个参数：是否有阴影，默认为假，则是透明的

第三个参数：自动给曲线设置不同的颜色

插曲绘制子图

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.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()

效果：

讲解：

plt.subplot(211) ：
211是指将图片分成2行1列，最后的1是指的第一个图

plt.subplot(212)
212是指将图片分成2行1列，最后的2是指的第二个图

两行两列的例子

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

t1 = np.arange(0.0, 5.0, 0.1)
t2 = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)

plt.subplot(221)
plt.plot(t2, np.cos(2*np.pi*t2), 'r--')
plt.subplot(222)
plt.plot(t2, np.cos(2*np.pi*t2), 'b--')
plt.subplot(223)
plt.plot(t2, np.cos(2*np.pi*t2), 'g--')
plt.subplot(224)
plt.plot(t2, np.cos(2*np.pi*t2), 'y--')
plt.show()

背景中显示网格

只需加一行plt.grid（）

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
t1 = np.arange(0.0, 5.0, 0.1)
t2 = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)

plt.plot(t2, np.cos(2*np.pi*t2), 'r--')
plt.grid()
plt.show()

效果：

先这些吧，以后在补充

大家一起加油....