Matplotlib基础

Matplotlib基础

一、本课目标

• 了解matplotlib的应用
• 掌握pyplot绘制线图
• 掌握pyplot绘制散点图
• 掌握pyplot绘制条形图
• 掌握pyplot绘制直方图
• 掌握pyplot绘制饼图

二、Matplotlib介绍

• Matplotlib 是 Python 的绘图库，它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式
• Matplotlib 可以绘制线图、散点图、条形图、柱状图、饼图、3D 图形、甚至是图形动画等等

三、Matplotlib 应用

• Matplotlib 通常与 NumPy 和 SciPy（Scientific Python）一起使用， 这种组合广泛用于替代 MatLab，是一个强大的科学计算环境，有助于我们通过 Python 学习数据科学或者机器学习。
• SciPy 是一个开源的 Python 算法库和数学工具包。
• SciPy 包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算

四、Matplotlib 安装

• 安装 matplotlib 库：
  • pip install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
• 安装完成后，我们就可以通过 import 来导入 matplotlib 库：
  • import matplotlib
  • print(matplotlib. _version_)

五、Pyplot

• Pyplot 是 Matplotlib 的子库，提供了绘图 API
• Pyplot 是常用的绘图模块，能很方便让用户绘制 2D 图表
• Pyplot 包含一系列绘图函数的相关函数，每个函数会对当前的图像进行一些修改
• 使用 import 导入 pyplot 库，并设置一个别名 plt：
  • import matplotlib.pyplot as plt

六、Pyplot 常用函数

• plot()：用于绘制线图和散点图
• scatter()：用于绘制散点图
• bar()：用于绘制垂直条形图和水平条形图
• hist()：用于绘制直方图
• pie()：用于绘制饼图
• show()：用于绘制图像
• subplots()：用于创建子图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
xpoints = np.array([0, 6])
ypoints = np.array([0, 100])
plt.plot(xpoints, ypoints)
plt.show()

七、plot()方法

• 用于绘制点和线，语法格式如下：
  • 画单条线：plot([x], y, [fmt], *, data=None, **kwargs)
  • 画多条线：plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], …, **kwargs)
• 参数说明：
  • x, y：点或线的节点，x 为 x 轴数据，y 为 y 轴数据，数据可以列表或数组。
  • fmt：可选，定义基本格式（如颜色、标记和线条样式）。
  • **kwargs：可选，用在二维平面图上，设置指定属性，如标签，线的宽度等。
  • 常用颜色字符：‘b’ 蓝色，‘m’ 洋红色，‘g’ 绿色，‘y’ 黄色，‘r’ 红色，‘k’ 黑色，‘w’ 白色，‘c’ 青绿色。多条曲线不指定颜色时，会自动选择不同颜色。
• 常用线型参数：‘‐’ 实线，‘:’ 虚线。
• 常用标记字符：‘.’ 点标记，‘,’ 像素标记(极小点)，‘o’ 实心圈标记

xpoints = np.array([1, 8])
ypoints = np.array([3, 10])
plt.plot(xpoints, ypoints, 'o')
plt.show()

xpoints = np.array([1, 2, 6, 8])
ypoints = np.array([3, 8, 1, 10])
plt.plot(xpoints, ypoints)
plt.show()

ypoints = np.array([3, 10])
plt.plot(ypoints)
plt.show()

ypoints = np