matplotlib基本用法

本文详细介绍了使用Matplotlib库进行数据可视化的基础方法,包括折线图、散点图、sin函数图的绘制,以及如何调整图表样式、添加网格线、标注和标题等。适合初学者快速掌握Matplotlib的基本用法。

matplotlib基本用法

matplotlib库的导入

from matplotlib import pyplot as plt

折线图的绘制

x=[0,1,2,3]
y=[0,1,1,3]
plt.plot(x,y)
plt.show()
image-20200913152254171

修改折线图的颜色以及形状

plt.plot(x,y,'r')   # 修改颜色,rgb=红绿蓝,默认为蓝

plt.plot(x,y,'--')  # 修改线的形状为虚线,默认为折线'-',另外'o'为点,'^'为三角

plt.plot(x,y,'g--') # 一起修改为绿色虚线

plt.axis([1,6,0,5]) # 修改坐标轴刻度显示(前两个是x的范围,后两个是y的范围)
plt.plot(x,y)

数据类型

在处理数据的时候,处于性能的考虑,matplotlib会将list类型的数据转换为numpy.array类型

一张图中显示多个图表

使用plt.plot进行多张图表的绘制,最后统一使用plt.show()进行显示

plt.plot(x,y)
plt.plot(a,b)
plt.show()

绘制sin()函数

x = np.arange(0, 20, 0.0001)
plt.plot(x, np.sin(x), 'r--')
plt.axis([0,20,-3,3])
plt.show()

绘制网格线

plt.grid(True)  # 设置网格线

添加标注

使用中文进行标注的话会出现乱码,添加代码:

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
x,y的标注
plt.xlabel("Money Earned")
plt.ylabel("Consume Level")
标题
plt.title('哈哈')
图中指定位置标注

在(2.5,100)的位置进行标注

plt.text(2.5,100,"标注")
箭头指示
plt.annotate('max value', xy=(20, 400), xytext=(12.5, 400),
             arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05),
             )
image-20200913161718993

绘制散点图

plt.scatter()函数

参数描述
x坐标x轴集合
y坐标y轴集合
c散点的颜色数目,默认为纯色
s散点的大小数目
alpha透明度python
x = np.random.normal(0, 1, 100)  # 100个点的x坐标
y = np.random.normal(0, 1, 100) # 100个点的y坐标
c = np.random.rand(100) #100个颜色
s = np.random.rand(100)*100 #100种大小
plt.scatter(x, y, c=c, s=s,alpha=0.5)
plt.grid(True)
plt.show()
image-20200913163229619
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