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畫直線圖

1.最簡單的用法：

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as npx=np.linspace(-3,3,50) #在（-1，1）范圍內生成50個數，等分的， y=2*x+1#一張圖里畫一條線 plt.figure() #如果是一張圖里只有一條線，則使用它與不使用他差別不大，如果是在一張圖里有2條或多條線，則使用它可以把兩條線放在一個圖里。 plt.plot(x,y) plt.show()

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2.有的時候需要在一張圖里畫兩條或多條線，這個時候就需要figure()

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as npx=np.linspace(-3,3,50) #在（-1，1） y=2*x+1 y2=x**2#一張圖里化兩條或多條線 plt.figure() plt.plot(x,y) plt.plot(x,y2) plt.show()

3.當設置坐標軸時，需要設置坐標軸的范圍，單位長度，替換文字

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as npx=np.linspace(-3,3,50) #在（-1，1）范圍內生成50個數，等分的， y=2*x+1 y2=x**2#修改圖中的樣式 plt.figure(num=3,figsize=(8,5)) plt.plot(x,y2)
plt.plot(x,y,color='red',linewidth=2.0,linestyle='--') #設置線段的顏色，長度，樣式，注意linestyle的值只能是兩個‘-’，不能是其他數量個#設置坐標軸，設置坐標軸的范圍，長度，替換文字等
plt.xlim(-1,2) #設置x軸的范圍
plt.ylim(-2,3) #設置y軸的范圍
plt.xlabel("i am x!") #設置x軸的名稱，解釋
plt.ylabel("i am y!") #設置y軸的名稱，解釋
plt.show() #設置坐標軸的刻度的值為指定的值


new_ticks=np.linspace(-1,2,5)
print(new_ticks)
plt.xticks(new_ticks) #設置x軸的刻度和對應的名稱
plt.yticks([-2,-1.8,-1,.22,3],[r'$really\ bad$',r'$bad$',r'$normal$',r'$good$',r'$really\ good$']) #設置y軸刻度和對應的名稱
plt.show()

4.設置坐標軸之——設置坐標軸的位置

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as npx=np.linspace(-3,3,50) #在（-1，1）范圍內生成50個數，等分的， y=2*x+1 y2=x**2#修改圖中的樣式 plt.figure(num=3,figsize=(8,5)) #設置坐標軸原點 plt.plot(x,y2) plt.plot(x,y,color='red',linewidth=2.0,linestyle='--') plt.xlabel("i am x!") plt.ylabel("i am y!") new_ticks=np.linspace(-1,2,5) print(new_ticks) plt.xticks(new_ticks) plt.yticks([-2,-1.8,-1,.22,3],[r'$really\ bad$',r'$bad$',r'$normal$',r'$good$',r'$really\ good$']) ax=plt.gca() ax.spines['right'].set_color('none') ax.spines['top'].set_color('none')ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') #.xaxis.set_ticks_position設置x坐標刻度數字或名稱的位置：屬性值有top，bottom，both，default，none ax.spines['bottom'].set_position(('data',-1)) #設置邊框位置，y=0的位置，即x軸綁定在y=1時的位置上 ax.yaxis.set_ticks_position('left') #.yaxis.set_ticks_position設置x坐標刻度數字或名稱的位置 ax.spines['left'].set_position(('data',0)) #設置邊框位置，x=0的位置，即y軸綁定在x=0時的位置上 plt.show()

5，圖例設置

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as npx=np.linspace(-3,3,50) #在（-1，1）范圍內生成50個數，等分的， y=2*x+1 y2=x**2#修改圖中的樣式 plt.figure(num=3,figsize=(8,5))
#設置圖例 l1,=plt.plot(x,y2,label='linear line') #label設置label的名字 ,注意l1，和l2，是以逗號結尾的，因為plt.plot返回的是一個列表 l2,=plt.plot(x,y,color='red',linewidth=2.0,linestyle='--',label='square line') #label設置label的名字 plt.legend(handles=[l1,l2],labels=['up','down'],loc='best') #將圖例添加到圖中的最佳位置 plt.xlabel("i am x!") plt.ylabel("i am y!") new_ticks=np.linspace(-1,2,5) print(new_ticks) plt.xticks(new_ticks) plt.yticks([-2,-1.8,-1,.22,3],[r'$really\ bad$',r'$bad$',r'$normal$',r'$good$',r'$really\ good$']) ax=plt.gca() ax.spines['right'].set_color('none') ax.spines['top'].set_color('none') plt.show()

其中loc參數有多種，best表示自動分配最佳位置，其余為

best->0

upper right->1

upper left->2

lower left->3

lower right->4

right->5

center left->6

center right->7

lower center->8

upper center->9

center->10

畫散點圖：

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np#data size n=1024 X=np.random.normal(0,1,n) #生成1024個數，其中平均數是0，方差是1 Y=np.random.normal(0,1,n) T=np.arctan2(Y,X)plt.scatter(X,Y,s=75,c=T,alpha=0.5)#大小是75，顏色是T，透明度是0.5，X，Y作為location plt.xlim(-1.5,1.5) plt.xticks(())#隱藏x軸 plt.ylim(-1.5,1.5) plt.yticks(()) #隱藏y軸 plt.show()

畫柱狀圖

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as npn=12 X=np.arange(n) #穗姐生成12個數字，x為0-11的整數，Y為相應的均勻分布的隨機數據 Y1=(1-X/float(n)*np.random.uniform(0.5,1.0,n)) Y2=(1-X/float(n)*np.random.uniform(0.5,1.0,n)) plt.bar(X,+Y1,facecolor='#9999ff',edgecolor='white') #facecolar設置主題顏色，edgecolor設置邊框顏色為白色 plt.bar(X,-Y2,facecolor='#ff9999',edgecolor='white') plt.xlim(-0.5,n) plt.xticks(()) #隱藏x軸 plt.ylim(-1.25,1.25) plt.yticks(()) #隱藏y軸 for x,y in zip(X,Y1):plt.text(x+0.4,y+0.05,'%.2f' %y,ha='center',va='bottom') for x,y in zip(X,Y2): #吧X，Y2分別傳到x，y中plt.text(x+0.4,-y-0.05,'%.2f' %-y,ha='center',va='top') #把數據標記在圖上 plt.show()

轉載于:https://www.cnblogs.com/nolonely/p/6912051.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的matplotlib包画基本的图的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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