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Python可视化中的Matplotlib绘图(1.画图 网格 子图 画正余弦图 坐标轴界限 画圆 )

时间:2020-01-24 07:18:37

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Python可视化中的Matplotlib绘图(1.画图 网格 子图 画正余弦图 坐标轴界限 画圆 )

1.一张基本的图标包含的元素;

· x轴和y轴 以及他们的刻度线 、标签、绘图区域

import matplotlib.pyplot as plt # 导入绘图模块import numpy as np# 导入需要生成数据的numpy模块'''只有一个曲线图'''nd = np.linspace(0,100,10)# plot 参数如果只有一个值,那x轴的坐标默认是从0,1,2。。。plt.plot(nd) # plt.plot(nd,nd**2)plt.show()

2. 在一张图上画多个曲线

'''包含多个曲线图'''# 第一种方式:x = np.arange(0,10,1)plt.plot(x,x**2)plt.plot(x,x**3)plt.plot(x,x**4)plt.show()

# 第二种方式x = np.arange(0, 10, 1)plt.plot(x, x * 2, x, x * 5, x, x * 3) # 每组x和y之间用逗号隔开就行plt.show()

'''绘制正弦余弦'''x = np.arange(-np.pi, np.pi , 0.01) # numpy里面有自带的π,间隔设置为0.01plt.plot(x,np.sin(x),x,np.cos(x)) # 在一张图片上绘制正弦和余弦plt.show()

可以给图片加上网格线 plt.grid() #添加网格线

3. 在一张图张显示多个子图

''' 一张图片展示多张子图 subplot()plt 面向对象 (图形就是所谓的对象)'''# sub = 子x = np.arange(-10, 10, 0.1)plt.figure(figsize=(12, 9))axes = plt.subplot(1, 3, 1) # 参数的意思:一行三列的第一个子图图axes.plot(x, np.sin(x))axes.grid(color='r',linestyle='--',linewidth=2) # 设置网格 里面可以设置颜色和网格线的样式以及宽度axes2 = plt.subplot(1, 3, 2) # 一行三列的第二个子图axes2.plot(x, np.cos(x))axes2.grid(color='g',linestyle='-.',linewidth=2) # 设置网格 里面可以设置颜色和网格线的样式以及宽度axes3 = plt.subplot(1, 3, 3) # 一行三列的第二个子图axes3.plot(x, np.sin(x))axes3.grid(color='b',linestyle=':',linewidth=2) # 设置网格 里面可以设置颜色和网格线的样式以及宽度plt.show()

4. 设置坐标轴 界限

'''坐标轴界限如果axis方法没有任何参数,则返回当前坐标轴的上下限 axis(xmin=,ymax=)'''x = np.random.rand(10)'''里面的参数 [x轴的最小值,x轴的最大值,y轴的最小值,x轴的最大值]'''plt.axis([-5,15,-5,10]) # 注意有中括号括起来plt.plot(x)plt.show()

x = np.linspace(-5,5,100)plt.plot(x,np.tan(x))'''设置不显示坐标轴axis('off'),默认是显示坐标轴的参数为axis('tight')'''plt.axis('off')plt.show()

不显示轴

5. 利用Matplotlib 里面的plt.axis('equal') 来画一个圆形

'''利用 plt.axis('equal')来画一个圆'''x = np.linspace(-np.pi,np.pi,100)plt.axis('equal') # 'equal':即让x和y的变化幅度相同plt.plot(np.sin(x),np.cos(x))plt.show()

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