人工智能——Matplotlib

人工智能—Matplotlib学习

Matplotlib 是一个 Python 的2D绘图库，其中的pyplot需要经常用到，仅需要几行代码，便可以生成绘图，直方图，条形图，散点图，饼状图等。配合使用的库有numPy，pandas等。

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安装

pip install matplotlib

导入

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np	

一、 函数用法

# 基础函数
plt.figure()         打开输出窗口
show()/imshow()      显示图像. 两者的区别在于 imshow 不仅可以显示图像，还可以显示其格式；show() 则仅会显示图像。
plot()  			 用来在 2D 平面上绘制点和线，并控制输出时的样式。
imread() 			 图像的读取
savefig()		     保存图像

# 其他函数
subplot()/subplots()      一次在一个图像窗口中显示多张图片
plt.xlim()/plt.ylim()     对坐标轴的刻度范围进行限制
plt.xticks()/plt.yticks()
ax.set_xticks()/ax.set_yticks()           来对坐标轴上的刻度进行编辑
ax.set_xticklabels()
ax.set_yticklabels()      设置每个刻度对应的标签
ax.set_xlabel()
ax.set_ylabel()
plt.xlabel
plt.ylabel()              坐标轴标签和标题
ax.set_title() 
plt.title()               来设置标题
ax.legend()
plt.legend()              添加图例

# 图的分类
plt.pie()                 饼状图
plt.hist()                直方图
plt.bar()                 柱状图，堆叠柱状图也是通过 plt.bar() 进行绘制，不同的是我们可以通过 bottom 参数指定某一个类别的柱的基底，从而实现柱的堆叠
plt.barh()                水平柱状图
plt.scatter()             散点图

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二、代码示例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from numpy import ndarray

num_1 = [20, 30, 15, 35]
x_1 = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0]
num_2 = [15, 30, 40, 20]
x_2 = [1.4, 2.4, 3.4, 4.4]
def bar_plot(x_1: ndarray, num_1: ndarray, x_2: ndarray, num_2: ndarray):
    plt.bar(x_1,height=num_1,width=0.4,color='red',label='height')
    plt.bar(x_2,height=num_2,width=0.4,color='blue',label='height')
    plt.legend()
    plt.show()
bar_plot(x_1, num_1, x_2, num_2)

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运行结果

![图示](https://img-blog.csdnimg.cn/c334b19840fb47ebae24f5dd0f7961a2.png#pic_center)