matplotlib学习

1.matplotlib基础用法

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 基础用法
x = np.linspace(-1,1,100)
y = 2*x + 1
plt.plot(x,y)
plt.show()

2.figure图像 figure()

figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True)

• num：图像编号或名称，数字为编号 ，字符串为名称
  
• figsize：指定figure的宽和高，单位为英寸；
  
• dpi：指定绘图对象的分辨率，即每英寸多少个像素，缺省值为80；
  
• facecolor：背景颜色；
  
• edgecolor：边框颜色；
  

• frameon：是否显示边框；

    x = np.linspace(-1,1,100)
        y1 = 2*x + 1
        y2 = x**2
        plt.figure()
        plt.plot(x,y1)
        plt.figure()
        plt.plot(x,y2)
        plt.show()  

  3.设置坐标轴 gca()

  #设置坐标轴
  x = np.linspace(-3,3,100)
  y1 = 2*x + 1
  y2 = x**2

  # xy范围
  plt.xlim(-1,2)
  plt.ylim(-2,3)
  # xy轴描述
  plt.xlabel('I am X')
  plt.ylabel('I am Y')
  # 设置xy轴单位长度
  new_ticks = np.linspace(-1,2,10)
  plt.xticks(new_ticks)
  plt.yticks([-1,0,1,2,3],
  ['l1','l2','l3','l4','l5'])
  # 获取坐标轴,设置边框
  ax = plt.gca()
  ax.spines['right'].set_color('none')
  ax.spines['top'].set_color('none')
  # 设置坐标轴刻度位置
  ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
  ax.yaxis.set_ticks_position('left')
  # 设置边框零点
  ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
  ax.spines['left'].set_position(('data',0))

  plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--')
  plt.plot(x,y2,color='blue',linewidth=2.0,linestyle='-')
  plt.show()

  4.图例 legend()

  #legend 图例
  x = np.linspace(-3,3,100)
  y1 = 2*x + 1
  y2 = x**2
  # 保存图线
  l1, = plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--')
  l2, = plt.plot(x,y2,color='blue',linewidth=2.0,linestyle='-')
  plt.legend(handles=[l1,l2],labels=['test1','test2'],loc='best')
  plt.show()

  5.图像标注

  x = np.linspace(-3,3,100)
  y1 = 2*x + 1
  y2 = x**2

  # 获取坐标轴,设置边框
  ax = plt.gca()
  ax.spines['right'].set_color('none')
  ax.spines['top'].set_color('none')

  # 设置边框零点
  ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
  ax.spines['left'].set_position(('data',0))

  # 图像标注
  x0 = 0.5
  y0 = 2*x0 + 1

  # 画点
  plt.scatter(x0,y0,s=50,color='green')

  # 画虚线 从(x0,y0)到(x0,0)点画一条虚线
  plt.plot([x0,x0],[y0,0],'k--')
  plt.plot([x0,0],[y0,y0],'k--')

  # 画一条指向箭头
  plt.annotate(r'$2x+1=%s$' % y0, xy=(x0,y0), xytext=(-10,+50),
  textcoords='offset points',fontsize=14,
  arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2"))

  # 设置显示汉字
  plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
  plt.text(-2.3,6,u'你好',fontdict={'size':'14','color':'green'})

  plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--')
  plt.plot(x,y2,color='blue',linewidth=2.0,linestyle='-')
  plt.show()

  6.散点图 scatter()

  # 散点图
  x = np.arange(5)
  y = np.arange(5)

  plt.scatter(x,y)
  plt.show()

  plt.xlim((-3,2))
  plt.ylim((-3,2))

  plt.xticks(())
  plt.yticks(())

  plt.scatter(np.random.normal(0,1,500),
  np.random.normal(0,1,500),
  s=50,c='y',alpha=0.5)
  plt.show()

  7.直方图 bar()

  # 直方图
  x = np.arange(10)
  y = 2**x+1
  plt.bar(x,y)
  for x,y in zip(x,y):
  plt.text(x,y,'%s'%y,ha='center',va='bottom')
  plt.show()

  8.子图 subplot()

  # subplot子图
  plt.figure()
  plt.subplot(2,2,1)
  plt.plot([1,4],[-3,4])

  plt.subplot(2,2,2)
  plt.plot([1,4],[-3,4])

  plt.subplot(2,2,3)
  plt.plot([1,4],[-3,4])

  plt.subplot(2,2,4)
  plt.plot([1,4],[-3,4])
  plt.show()

原文地址：https://www.cnblogs.com/miao-study/p/11725634.html