Task01 Matplotlib初相识

1、知识梳理

     Matplotlib是matplot库在python中的实现，是知名的数据可视化包，可以绘制动态图、动态图、交互图，广泛应用于科研论文中。Matplotlib与numpy、pandas结合，更加简洁易用。

     Matplotlib与R的ggplot2类似，也是又容器组成，包括Figure，Axes、Axis和Tick：

• Figure：顶层级，用来容纳所有绘图元素

• Axes：matplotlib宇宙的核心，容纳了大量元素用来构造一幅幅子图，一个figure可以由一个或多个子图组成

• Axis：axes的下属层级，用于处理所有和坐标轴，网格有关的元素

• Tick：axis的下属层级，用来处理所有和刻度有关的元素

    在matplotlib中，包括两种常见的绘图接口，

1. 显式创建figure和axes，在上面调用绘图方法，也被称为OO模式（object-oriented style)

2. 依赖pyplot自动创建figure和axes，并绘图

      在实际使用中，第2中接口更常用一些。

2、实战练习

       绘制简单图：

import numpy as np
from matplotlib.lines import Line2D

fig, ax = plt.subplots()  # 创建一个包含一个axes的figure
ax.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3]);  # 绘制图像

plt.show()

        第一种接口绘图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.lines import Line2D

x = np.linspace(0, 2, 100)

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, x, label='linear')
ax.plot(x, x**2, label='quadratic')
ax.plot(x, x**3, label='cubic')
ax.set_xlabel('x label')
ax.set_ylabel('y label')
ax.set_title("Simple Plot")
ax.legend()
plt.show()

 

       第二种接口绘图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 2, 100)

plt.plot(x, x, label='linear') 
plt.plot(x, x**2, label='quadratic')  
plt.plot(x, x**3, label='cubic')
plt.xlabel('x label')
plt.ylabel('y label')
plt.title("Simple Plot")
plt.legend()
plt.show()