文章目录
1、Matplotlib
matplotib库中有非常多的可视化绘图类,内部结构复杂。受 MATLAB 提供的绘图功能的启发,matplotlib提供了两个便捷的绘图子模块:pyplot 和pylab,其中pyplot模块提供了一套和MATLAB类似的绘图方法,这些方法把复杂的内部结构隐藏起来,通过简洁的绘图函数来实现不同的绘图功能;pylab 模块则包含了numpy库和pyplot模块中常用的一些函数,使用方法和 pyplot模块类似。
一般采用如下方式引入matplotlib库中的pyplot模块:
import matplotlib.pyplot as plt
2、基本结构
常见的绘图里面一般包含画布、图标题、x轴、y轴、绘图区、图例等基本元素,x轴和y轴中存在对应的刻度线和轴标题。
3、pyplot模块
matplotib中最常用的是pyplot模块,其内部包含绘制图形所需要的功能函数,常见的绘图函数如下所示。
函数 | 功能 |
---|---|
figure() | 创建一个空白画布,可以指定画布的大小和像素 |
subplot() | 在绘图区域创建子绘图区域 |
plot() | 基本绘图函数 |
title() | 设置图表标题 |
xlabel() | 设置x轴名称 |
yabel() | 设置y轴名称 |
xlim() | 指定x轴的刻度范围 |
ylim() | 指定y轴的刻度范围 |
legend() | 设置图例 |
savefig() | 保存图像 |
show() | 显示图像 |
绘图实例:
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
import numpy as np
matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' #字体设置
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus']=False #设置符号显示正常
x = np.linspace(0,10, 100) #设置x的取值范围
y = np.cos(x) #设置y的取值
plt.plot(x,y,"b") #将x、y进行绘图,颜色为蓝色
plt.title("cos函数") #设置图标题
plt.xlabel('x') #设置x轴标签
plt.ylabel('y=cosx') #设置y轴标签
plt.ylim(-1.5,1.5) #设置y轴取值范围
plt.legend(labels=["y=cosx"]) #设置图例
plt.show() #显示图像
3.1 pyplot.plot()函数的使用
plot()是pyplot模块中最基本的一个绘图函数,其语法格式如下:
plot(x,y,s,linewidth)
其中x表示横坐标的取值范围,y表示与横坐标对应的纵坐标取值范围,s表示控制线型的格式字符串,linewidth表示线的宽度。
直线的绘制:
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3,4,5])
plt.show()
在上述绘图源码中plot函数中只有一个参数列表,则将此列表的每个元素作为y轴的取值,将每个元素的索引作为x取值。
plot()默认情况下绘制的图像是连续的,可以增加参数来控制点线的颜色、风格等,从而获得各种各样的图像。
常见的颜色字符:
字符 | 描述 | 字符 | 描述 |
---|---|---|---|
r | 红色 | k | 黑色 | <