如何在python中使用matplotlib绘图模块-创新互联

这期内容当中小编将会给大家带来有关如何在python中使用matplotlib绘图模块，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

1、绘制一条直线

代码如下，下面的代码大家应该都可以看懂吧

# 导入常用的包
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 生成-1到1的数据，一共生成100个，也可以生成1到-1的数据，这些数据是平均分布的
# 定义x轴的数据
x = np.linspace(-1,1,100)
 
# 定义y轴的数据
y = x * 2 + 100
plt.plot(x,y)
 
# 显示图像
plt.show()

效果如下

2、创建一个画布，同时设置该画布的大小

代码如下

import numpy as np
 
import matplotlib.pyplot as plt
 
x = np.linspace(-1,1,100)
 
y1 = x * 2 + 100 
y2 = x ** 2
 
# 创建一个画布
 
# figsize：设置画布的大小
plt.figure(figsize=(2,2))
plt.plot(x,y1)
 
# 创建第二个画布
plt.figure()
plt.plot(x,y2)
 
plt.show()

效果如下，会同时显示两张画布

3、在一张画布中画两条线，同时可以设置线的颜色，宽度，和风格

代码如下

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt
 
x = np.linspace(-1,1,100) 
y1 = x * 2 + 0.5 
y2 = x ** 2 
 
# color:表示设置线的颜色
# linewidth:表示设置线的宽度
# linestyle:表示设置线的风格
plt.figure(figsize=(2,2))
plt.plot(x,y1,color='r',linewidth=1.0,linestyle='--') 
plt.plot(x,y2,color='b',linewidth=5.0,linestyle='-') 
plt.show() 
# 上面的效果就是2条曲线被放到一个画布中

效果如下

4、限制x轴，y轴的显示范围，为x轴和y轴添加描述，替换x轴和y轴的显示信息

代码如下

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 设置坐标轴
x = np.linspace(-3,3,100) 
y1 = x * 2 + 0.5 
y2 = x ** 2
 
plt.figure(figsize=(6,6))
plt.plot(x,y1,color='r',linewidth=1.0,linestyle='--') 
plt.plot(x,y2,color='b',linewidth=5.0,linestyle='-')
 
# 限制x轴的显示范围
plt.xlim((-1,2))
 
# 限制y轴的显示范围
plt.ylim((-1,5))
 
# 给x轴加描述
plt.xlabel("xxxxxx")
# 给y轴加描述
plt.ylabel("yyyyyy") 
 
# 替换一下横坐标的显示
temp = np.linspace(-2,2,11)
plt.xticks(temp)
 
# 替换纵坐标的标签，用level0代替之前的-1
plt.yticks([-1,0,1,2,3,4,5],["level0","level1","level2","level3","level4","level5","level6"])
 
plt.show()

效果如下

5、对边框进行设置，调整x轴和y轴的位置

代码如下

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 设置坐标轴
x = np.linspace(-3,3,100)
 
y1 = x * 2 + 0.5
 
y2 = x ** 2 
 
plt.figure(figsize=(6,6))
plt.plot(x,y1,color='r',linewidth=1.0,linestyle='--')
 
plt.plot(x,y2,color='b',linewidth=5.0,linestyle='-')
 
# 限制x轴的显示范围
plt.xlim((-1,2))
 
# 限制y轴的显示范围
plt.ylim((-1,5))
 
# 给x轴加描述
plt.xlabel("xxxxxx")
# 给y轴加描述
plt.ylabel("yyyyyy") 
 
# 替换一下横坐标的显示
temp = np.linspace(-2,2,11)
plt.xticks(temp)
 
# 替换纵坐标的标签，用level0代替之前的-1
# plt.yticks([-1,0,1,2,3,4,5],["level0","level1","level2","level3","level4","level5","level6"])
 
# 获取边框
ax = plt.gca()
# 设置右边框的颜色为红色
ax.spines["right"].set_color("r")
 
# 去掉上边框
ax.spines["top"].set_color(None)
 
# 把x轴的刻度设置为bottom
ax.xaxis.set_ticks_position("bottom")
# 把y轴的客户设置为left
ax.yaxis.set_ticks_position("left")
 
# 设置x和y交汇的点，x轴是0，y是也是0，也就是x轴和y轴的都是0点交汇
ax.spines["bottom"].set_position(("data",0))
ax.spines["left"].set_position(("data",0))
 
plt.show()

效果如下

6、为画布添加图例

代码如下

#Auther Bob
#--*--conding:utf-8 --*--
import numpy as np
 
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 设置图例
x = np.linspace(-3, 3, 100)
y1 = x * 2 + 0.5 
y2 = x ** 2 
plt.figure(figsize=(6, 6))
 
# 首先要为两条线分别取名，这里的逗号必须要有
l1, = plt.plot(x, y1, color='r', linewidth=1.0, linestyle='--')
 
l2, = plt.plot(x, y2, color='b', linewidth=5.0, linestyle='-')
 
# handles控制图例中要说明的线
# labels为两条线分别取一个label
# loc控制图例的显示位置，一般用best，由代码为我们选择最优的位置即可
 
plt.legend(handles=[l1, l2], labels=["test1", "test2"], loc='best')
 
# 限制x轴的显示范围
plt.xlim((-1, 2))
 
# 限制y轴的显示范围
plt.ylim((-1, 5))
 
# 给x轴加描述
plt.xlabel("xxxxxx")
# 给y轴加描述
plt.ylabel("yyyyyy")
 
# 替换一下横坐标的显示
temp = np.linspace(-2, 2, 11)
plt.xticks(temp)
 
# 替换纵坐标的标签，用level0代替之前的-1
plt.yticks([-1, 0, 1, 2, 3, 4, 5], ["level0", "level1", "level2", "level3", "level4", "level5", "level6"])
 
# 为图像加一个图例，用来对图像做说明
plt.show()

效果如下

7、为图像添加描述

代码如下

import numpy as np
 
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 为图像做标注
x = np.linspace(-3,3,100)
 
y1 = x * 2
 
# y2 = x ** 2
 
 
plt.figure(figsize=(6,6))
 
 
plt.plot(x,y1,color='r',linewidth=1.0,linestyle='-') 
 
# 给x轴加描述
plt.xlabel("xxxxxx")
# 给y轴加描述
plt.ylabel("yyyyyy")
 
# ======================================================
# 在x轴为x0，y轴为x0 * 2上画一个点，这个点的颜色是红色，大小为50，这个大小就是这个点显示的大小
x0 = 0.5
y0 = x0 * 2
# scatter是画点的方法
plt.scatter(x0,y0,color='g',s=50)
 
# 画线
# 这条线是第一个点的坐标为[x0,y0],第二个点的坐标为[x0,-6]，后面就是设置线的风格，线的颜色，线的宽度
 
plt.plot([x0,x0],[y0,-6],color='k',linestyle='--',linewidth=1.0) 
 
# 画箭头和描述 
# xy代表我们的点
# xytext代码我们描述的位置，基于当前的点，在x轴+30，在y轴-30
# r'$2*x={n}$是我们要显示的文字信息，格式必须要这样
# textcoords表示作为起点
# fontsize表示设置字体大小
# arrowprops设置箭头
# arrowstyle设置箭头的样式
# connectionstyle设置风格.2表示弧度
plt.annotate(r'$2*0.5={n}$'.format(n = y0),xy=(x0,y0),xytext=(+30,-30),textcoords='offset points',fontsize=10,arrowprops=dict(arrowstyle='->',connectionstyle='arc3,rad=.2'))
 
# 显示文字描述，从x轴为-1，y轴为2开始显示，$$中就是要显示的字符，这里如果要显示空格，则需要转义
# fontdict设置字体
plt.text(-1,2,r'$1\ 2\ 3\ 4$',fontdict={"size":16,"color":"r"})
 
# =========================================================
 
# 为图像加一个图例，用来对图像做说明 
plt.show()

效果如下

8、绘制散点图

代码如下

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 绘制散点图
# plt.scatter(np.arange(1,10,1),np.arange(10,19,1))
 
# plt.scatter(np.linspace(-3,3,10),np.linspace(-3,3,10)) 
x = np.random.normal(1,10,500)
y = np.random.normal(1,10,500)
 
print(x)
# s设置点的大小
# c是颜色
# alpha是透明度
plt.scatter(x,y,s=50,c='b',alpha=0.5)
plt.show()

效果如下

9、绘制直方图

代码如下

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
 
# 绘制直方图
x = np.arange(10)
y = x ** 2 + 10 
 
# facecolor设置柱体的颜色
# edgecolor设置边框的颜色
 
plt.bar(x,y,facecolor='g',edgecolor='r')
 
# 绘制翻转过来的直方图
# plt.bar(x,-y)
 
#显示文字
for x,y in zip(x,y):
 plt.text(x,y,"{f}".format(f=y),ha="center",va='bottom')
plt.show()

效果如下

10、一张画布显示多张图像

代码如下

#Auther Bob
#--*--conding:utf-8 --*--
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
# plt.figure()
# 有一个两行两列的单元格，这个位于第一个单元格
# plt.subplot(2,2,1)
 
# 画一条【0,0】-----》【1,1】的直线
# plt.plot([0,1],[0,1])
 
 
# 有一个两行两列的单元格，这个位于第一个单元格
# plt.subplot(2,2,2)
 
# 画一条【0,0】-----》【1,1】的直线
# plt.plot([0,1],[0,1])
 
 
# 有一个两行两列的单元格，这个位于第一个单元格
# plt.subplot(2,2,3)
 
# 画一条【0,0】-----》【1,1】的直线
# plt.plot([1,0],[0,1])
# plt.show()
 
# 上面的例子，每张图他显示的大小是一样的，我们想显示不同的大小该怎么办？
 
plt.figure()
# 有一个两行三列的单元格，这个位于第一个单元格
plt.subplot(2,1,1)
 
# 画一条【0,0】-----》【1,1】的直线
plt.plot([0,1],[0,1]) 
 
# 有一个两行三列的单元格，这个位于第四个单元格，因为第一个单元格占了3个位子，所以这里就是第四个
plt.subplot(2,3,4)
 
# 画一条【0,0】-----》【1,1】的直线
plt.plot([0,1],[0,1]) 
 
# 有一个两行三列的单元格，这个位于第五个单元格
plt.subplot(2,3,5)
 
# 画一条【0,0】-----》【1,1】的直线
plt.plot([1,0],[0,1])
plt.show()

效果如下

11、matplotlib模块中的颜色和线条风格

作为线性图的替代，可以通过向 plot() 函数添加格式字符串来显示离散值。 可以使用以下格式化字符。

以下是颜色的缩写：

上述就是小编为大家分享的如何在python中使用matplotlib绘图模块了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道。

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