基本用法

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np""" 2.1基本用法 """ # x = np.linspace(-1,1,50) #[-1,1]50個點 # #y = 2*x +1 # # y = x**2 # plt.plot(x,y) #注意：x,y順序不能反 # plt.show()""" 2.2figure圖像 """# x = np.linspace(-3,3,50) # y1 = 2*x +1 # y2 = x**2 # # plt.figure() #一個figure對應一張圖 # # plt.plot(x,y1) # # plt.figure(num=3,figsize=(8,5)) # #num可以改變這是第幾個figure，不然默認順序排列。figsize是設置輸出的長寬 # plt.plot(x,y2) # plt.plot(x,y1,color = 'red',linewidth=1.0,linestyle='--') # #線條的顏色，粗細，線條格式 # plt.show()""" 2.3，2.4 坐標軸設置 """# x = np.linspace(-3,3,50) # y1 = 2*x +1 # y2 = x**2 # plt.figure(num=3,figsize=(8,5)) # plt.plot(x,y2) # plt.plot(x,y1,color = 'red',linewidth=1.0,linestyle='--') # # plt.xlim((-1,2)) #設置坐標軸范圍 # plt.ylim((-2,3)) # # plt.xlabel('I am x') #坐標軸描述 # plt.ylabel('I am y') # # #2.3 # # new_ticks = np.linspace(-1,2,5) # print(new_ticks) # plt.xticks(new_ticks) #替換x軸坐標 # plt.yticks([-2,-1.8,-1,1.22,3], # [r'$really\ bad$',r'$bad$',r'$normal$',r'$good$',r'$really\ good$']) #替換y軸坐標為文字 # #r是正則，$是為了讓字體變好看，在字體中空格可能不識別，需要\+空格 來得到空格#2.4# #gca = 'get current axis' # ax = plt.gca() #獲得當前坐標軸 # ax.spines['right'].set_color('none') #spines對應的是圖表的邊框，right就是右邊框，set_color('none')就是使右邊框消失 # ax.spines['top'].set_color('none') # ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') #用下面(bottom)坐標軸代替x # ax.yaxis.set_ticks_position('left') # ax.spines['bottom'].set_position(('data',-1)) #把x軸綁定在y軸的-1位置 # ax.spines['left'].set_position(('data',0)) # # plt.show()""" 2.5 Legend圖例 """# l1,=plt.plot(x,y2,label = 'up') # #plt.plot其實是有返回值的,為了放入handles中必須l1+逗號 # l2,=plt.plot(x,y1,color = 'red',linewidth=1.0,linestyle='--',label = 'down') # #plt.legend() #打出來label和圖例 # #個性的圖例 # plt.legend(handles=[l1,l2], labels =['aaa','bbb'],loc = 'best') #打出來label和圖例 # # loc=best可以自動找數據比較少的地方，防止擋住數據 # plt.show()""" 2.6 Annotation標注 """ # # x = np.linspace(-3,3,50) # y = 2*x +1 # plt.figure(num=1,figsize=(8,5)) # plt.plot(x,y) # ax = plt.gca() # ax.spines['right'].set_color('none') # ax.spines['top'].set_color('none') # ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') # ax.yaxis.set_ticks_position('left') # ax.spines['bottom'].set_position(('data',0)) # ax.spines['left'].set_position(('data',0)) # # x0 = 1 # y0 = 2*x0 + 1 # plt.scatter(x0,y0,s=50,color = 'b') #展示（x0,y0）點 ,s = size # plt.plot([x0,x0],[y0,0],'k--',lw = 2.5) #從[x0,x0]到[y0,0]畫條直線，k=black，--是虛線,lw是粗細 # # #method 1 # plt.annotate(r'$2x+1=%s$'%y0,xy=(x0,y0),xycoords = 'data',xytext=(+30,-30),textcoords='offset points', # fontsize=16,arrowprops=dict(arrowstyle='->',connectionstyle = 'arc3,rad = .2')) # #r'$2x+1=%s$'%y0是指標注的文字，xy=(x0,y0)是指出這個點，xycoords以data值為基準，textcoords是指在xytext的位置上（x+30,y-30）進行描述 # # #method 2 # plt.text(-3.7,3,r'$This\ is\ the\ some\ text.\mu\ \sigma_i\ \alpha_t$',fontdict={'size':16,'color':'r'}) # plt.show()""" 2.7 tick能見度 """x = np.linspace(-3,3,50) y = 0.1*xplt.figure() plt.plot(x,y,linewidth = 10) plt.ylim(-2,2) ax = plt.gca() ax.spines['right'].set_color('none') ax.spines['top'].set_color('none') ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') ax.yaxis.set_ticks_position('left') ax.spines['bottom'].set_position(('data',0)) ax.spines['left'].set_position(('data',0))for label in ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels():label.set_fontsize(12)label.set_bbox(dict(facecolor= 'white',edgecolor='None',alpha = 0.7)) #標注顏色，標注背景顏色，alpha是透明度plt.show()

總結

以上是生活随笔為你收集整理的莫烦Matplotlib可视化第二章基本使用代码学习的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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