Python中如何使用Matplotlib库绘制图形

89542767 发布于2022-12-15 15:59 / 410人阅读

　　Python Matplotlib作为一种可视化的工具，可以利用其可视化的应用，去做到绘制图形，比如可以利用其Matplotlib去进行绘制图形，具体的操作方法要做到什么样呢？下面就给大家详细解答下。

　　前言

　　Matplotlib可能是Python 2D-绘图领域使用最广泛的套件。它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。这里将会探索使用matplotlib库实现简单的图形绘制。

　　一、简单的正弦函数与余弦函数

　　是取得正弦函数和余弦函数的值：

　　X是一个numpy数组，包含了从−π到+π等间隔的256个值。C和S则分别是这256个值对应的余弦和正弦函数值组成的numpy数组。

　　X=np.linspace(-np.pi,np.pi,256,endpoint=True)
　　C,S=np.cos(X),np.sin(X)

　　完整代码如下

　　import numpy as np
　　import matplotlib.pyplot as plt
　　X=np.linspace(-np.pi,np.pi,256,endpoint=True)
　　C,S=np.cos(X),np.sin(X)
　　#绘制并显示图形
　　plt.plot(X,C)
　　plt.plot(X,S)
　　plt.show()

　二、进阶版正弦函数与余弦函数

　　上面我们学习了简单的正弦函数与余弦函数，接下来我们将精益求精，改变颜色与粗细，设置记号，调整边框等。

　　1.改变颜色与粗细

　　我们以蓝色和红色分别表示余弦和正弦函数，而后将线条变粗一点。接下来，我们在水平方向拉伸一下整个图。

　　代码如下（示例）：

　　figure(figsize=(10,6),dpi=80)
　　plot(X,C,color="blue",linewidth=2.5,linestyle="-")
　　plot(X,S,color="red",linewidth=2.5,linestyle="-")

　　2.设置图片边界

　　代码如下（示例）：

　　xmin,xmax=X.min(),X.max()
　　dx=(xmax-xmin)*0.2
　　xlim(xmin-dx,xmax+dx)

3.设置记号

　　我们讨论正弦和余弦函数的时候，通常希望知道函数在±π和±π2的值。

　　xticks([-np.pi,-np.pi/2,0,np.pi/2,np.pi])
　　yticks([-1,0,+1])

　　4.设置记号的标签

　　我们可以把3.142当做是π，但毕竟不够精确。当我们设置记号的时候，我们可以同时设置记号的标签。注意这里使用了LaTeX。

　　xticks([-np.pi,-np.pi/2,0,np.pi/2,np.pi],
　　[r'$-pi$',r'$-pi/2$',r'$0$',r'$+pi/2$',r'$+pi$'])
　　yticks([-1,0,+1],
　　[r'$-1$',r'$0$',r'$+1$'])

　　5.设置X,Y轴

　　ax=gca()
　　ax.spines['right'].set_color('none')
　　ax.spines['top'].set_color('none')
　　ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
　　ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
　　ax.yaxis.set_ticks_position('left')
　　ax.spines['left'].set_position(('data',0))

6.完整代码

　　#导入matplotlib的所有内容（nympy可以用np这个名字来使用）
　　from pylab import*
　　#创建一个8*6点（point）的图，并设置分辨率为80
　　figure(figsize=(8,6),dpi=80)
　　#创建一个新的1*1的子图，接下来的图样绘制在其中的第1块（也是唯一的一块）
　　subplot(1,1,1)
　　X=np.linspace(-np.pi,np.pi,256,endpoint=True)
　　C,S=np.cos(X),np.sin(X)
　　#绘制余弦曲线，使用蓝色的、连续的、宽度为1（像素）的线条
　　plot(X,C,color="blue",linewidth=1.0,linestyle="-")
　　#绘制正弦曲线，使用绿色的、连续的、宽度为1（像素）的线条
　　plot(X,S,color="green",linewidth=1.0,linestyle="-")
　　#设置横轴的上下限
　　xlim(-4.0,4.0)
　　#设置横轴记号
　　xticks(np.linspace(-4,4,9,endpoint=True))
　　#设置纵轴的上下限
　　ylim(-1.0,1.0)
　　#设置纵轴记号
　　yticks(np.linspace(-1,1,5,endpoint=True))
　　#以分辨率72来保存图片
　　#savefig("exercice_2.png",dpi=72)
　　#设置颜色与粗细
　　figure(figsize=(10,6),dpi=80)
　　plot(X,C,color="blue",linewidth=2.5,linestyle="-")
　　plot(X,S,color="red",linewidth=2.5,linestyle="-")
　　#设置边框
　　xmin,xmax=X.min(),X.max()
　　dx=(xmax-xmin)*0.2
　　xlim(xmin-dx,xmax+dx)
　　#设置记号
　　xticks([-np.pi,-np.pi/2,0,np.pi/2,np.pi])
　　yticks([-1,0,+1])
　　#设置记号的标签
　　xticks([-np.pi,-np.pi/2,0,np.pi/2,np.pi],
　　[r'$-pi$',r'$-pi/2$',r'$0$',r'$+pi/2$',r'$+pi$'])
　　yticks([-1,0,+1],
　　[r'$-1$',r'$0$',r'$+1$'])
　　#设置xy轴
　　ax=gca()
　　ax.spines['right'].set_color('none')
　　ax.spines['top'].set_color('none')
　　ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
　　ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
　　ax.yaxis.set_ticks_position('left')
　　ax.spines['left'].set_position(('data',0))
　　#在屏幕上显示
　　show()

　　最终效果

　　三、绘制简单的折线图

　　折线图是一种将数据点按照顺序连起来的图形，可以体现变量y随变量x的变化情况。Matplotlib提供了plot()函数绘制折线图,其语法格式如下：

　　plt.plot(*args,**kwargs)

　　常用参数及说明如下：

　　x、y：分别表示x轴和y轴对应的数据，接收列表类型参数

　　color：表示折线的颜色

　　marker：表示折线上点的类型，有“.”、“o”、“v”等等类型

　　linestyle：表示折线的类型，默认为“-”，表示实线，设置为“--”表示长虚线，设置为“-.”表示点线，设置为“:”表示点虚线

　　linewidth：表示折线的粗细

　　alpha：表示点的透明度，接收0~1之间的小数

　　下面我们将以某地区周一到周日平均温度变化折线图为例，具体的学习了解折线图的绘制。

　　import matplotlib.pyplot as plt
　　plt.figure(figsize=(10,8))
　　#周一到周日平均温度数据
　　plt.plot([1,2,3,4,5,6,7],[12,11,11,13,12,10,10])
　　plt.show()

　　效果如下：

　　我们可以给图表添加一些标签和图例，让图表更加清晰好看，具体方法如下：

　　plt.title()：指定当前图表的标题，包括名称、位置、颜色、字体大小等

　　plt.xlabel()：指定当前图表x轴的名称、位置、颜色、字体大小等

　　plt.ylabel()：指定当前图表y轴的名称、位置、颜色、字体大小等

　　plt.xlim()：指定当前图表x轴的范围

　　plt.ylim()：指定当前图表y轴的范围

　　plt.xticks()：指定当前图表x轴刻度

　　plt.yticks()：指定当前图表y轴刻度

　　import matplotlib.pyplot as plt
　　#设置支持中文
　　plt.rcParams['font.family']=['SimHei']
　　plt.figure(figsize=(10,8))
　　plt.plot([1,2,3,4,5,6,7],[12,11,11,13,12,10,10],linestyle="-",marker=".")
　　plt.xlabel("时间")
　　plt.ylabel("温度")
　　plt.yticks([i for i in range(20)][::5])
　　plt.show()

　　效果如下：

　　总结

　　综上所述，这篇文章就给大家介绍到这里了，希望可以给大家带来帮助。

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