python matplotlib中常用函数

• 绘图
• 常见设置
• 散点图
• 柱状图
• 等高线
• matplotlib绘制3D图
• 子图像
• 动态图

绘图

import matplotlib.pyplot as plt    #倒入matplotlib库
plt.plot(x,y)   #绘制y关于x的函数
plt.show()  #将图形绘出
           

常见设置

设置坐标轴

一、

# x轴和y轴的值域
plt.xlim((-,))
plt.ylim((-,))

# color为线的颜色，linewidth为线宽度，linestyle为样式（-为实线，--为虚线）
plt.plot(x,y,color='red',linewidth=,linestyle='—')

plt.figure #绘制一个新画布
plt.figsize #花布尺寸

# x和y轴
plt.xtick()
plt.ytick()
例如：
plt.xticks(new_ticks) #new_ticks 为-2，2分成十一等份
plt.yticks([-,,,,],
          ['level2','level2','level3','level4','level5'])
           

二、

plt.gca #获取当前的坐标轴
spines['right'].set_color('red’) #右边框为红色
# 分别把x轴与y轴的刻度设置为bottom与left
xaxis.set_ticks_position('bottom')
yaxis.set_ticks_position('left’)
# 分别v把bottom和left类型设置为data，交点为（0，0）
spines['bottom'].set_position(('data',))
spines['left'].set_position(('data',))


例如：
ax = plt.gca()
ax.spines['right'].set_color(‘red')
ax.spines['top'].set_color(‘red’)
           

三、

l1, = plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=,linestyle='—') #设置两条线为l1,l2    注：应该在后面加上，
l2, = plt.plot(x,y2,color="blue",linewidth=,linestyle="-")
plt.legend(handles=[l1,l2],labels=['test1','test2'],loc='best’) #将l1，l2绘制于一张图中，其中名字分别是l1，l2，位置自动取在最佳位置
           

设置备注

x0 = 
y0 = *x0 + 
# 画点
plt.scatter(x0,y0,s=,color='blue')
# 画虚线
plt.plot([x0,x0],[y0,],'k--',lw=)#[x0,x0],[y0,0]代表x0，y0点作虚线交于x0，0  k--代表颜色的虚线,lw代表宽度
plt.annotate(r'$2x+1=%s$' % y0,xy=(x0,y0),xytext=(+,-),textcoords='offset points',fontsize=,arrowprops=dict(arrowstyle='->',connectionstyle='arc3,rad=.2'))
#xy=(x0,y0)指在x0，y0点，xytext=(+30,-30)指在点向右移动30，向下移动30,textcoords='offset points'指以点为起点
#arrowprops=dict(arrowstyle='->',connectionstyle='arc3,rad=.2')指弧度曲线，  .2指弧度
plt.text(-,,r'$This\ is\ the\ text$',fontsize=,color='red’) #-2,2指从-2，2开始写
           

散点图

x = np.random.normal(,,)
y = np.random.normal(,,)
plt.scatter(x,y,s=,color='blue',alpha=) #s指点大小，alpha指透明度
plt.show()
           

柱状图

x = np.arange()
y = **x + 
plt.bar(x,y,facecolor='#9999ff',edgecolor='white')#柱颜色，柱边框颜色
for x,y in zip(x,y):#zip指把x，y结合为一个整体，一次可以读取一个x和一个y
    plt.text(x,y,'%.2f' % y,ha='center',va='bottom')#指字体在中间和柱最顶的顶部
plt.show()
           

等高图

def f(x,y):
    #用来生成高度
    return (-x/+x**+y**)*np.exp(-x**-y**)

x = np.linspace(-,,)
y = np.linspace(-,,)

X,Y = np.meshgrid(x,y)#将x，y指传入网格中
plt.contourf(X,Y,f(X,Y),,alpha=,cmap=plt.cm.hot)#8指图中的8+1根线，绘制等温线，其中cmap指颜色

C = plt.contour(X,Y,f(X,Y),,colors='black',linewidth=)#colors指等高线颜色
plt.clabel(C,inline=True,fontsize=)#inline=True指字体在等高线中

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

matplotlib绘制3D图

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D#动态图所需要的包
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)

x = np.arange(-,,)#0.25指-4至4间隔为0.25
y = np.arange(-,,)
X,Y = np.meshgrid(x,y)#x，y放入网格
R = np.sqrt(X** + Y**)
Z = np.sin(R)

ax.plot_surface(X,Y,Z,rstride=,cstride=,cmap=plt.get_cmap('rainbow'))#rstride=1指x方向和y方向的色块大小
ax.contourf(X,Y,Z,zdir='z',offset=-,cmap='rainbow')#zdir指映射到z方向，-2代表映射到了z=-2
ax.set_zlim(-,-)

plt.show()
           

子图像

plt.figure()
plt.subplot(,,)#建立一个两行两列的画布，第一个
plt.plot([,],[,])
plt.subplot(,,)#第二个
plt.plot([,],[,])
plt.subplot(,,)#第三个
plt.plot([,],[,])
plt.subplot(,,)#第四个
plt.plot([,],[,])
plt.show()
           

plt.figure()
plt.subplot(,,)#建立一个两行两列的画布，第一个
plt.plot([,],[,])
plt.subplot(,,)#第二个
plt.plot([,],[,])
plt.subplot(,,)#第三个
plt.plot([,],[,])
plt.subplot(,,)#第四个
plt.plot([,],[,])
plt.show()
           

动态图

from matplotlib import animation#动态图所需要的包
fig,ax = plt.subplots()#子图像
x = np.arange(,*np.pi,)
line, = ax.plot(x,np.sin(x))

def animate(i):
    line.set_ydata(np.sin(x+i/))#用来改变的y对应的值
    return line,
def init():
    line.set_ydata(np.sin(x))#动态图初始图像
    return line,

ani = animation.FuncAnimation(fig=fig,func=animate,init_func=init,interval=)#动态作图的方法，func动态图函数，init_func初始化函数，interval指图像改变的时间间隔
plt.show()
           

注：若想看动态效果请在ipython中使用