Matplotlib 简单快速上手——莫烦学习笔记

matplotlib学习教程 1.pycharm2019运行matplotlib代码弹出独立窗口2.基本用法3.利用plt.figure()画多张图4.坐标轴5.显示x/y轴 设置边框plt.gca() spines6.图标 legend7.注释信息 plt.annotate() plt.text8.tick 透明度 了解 画出来不好看 9.散点图 scatter10.柱状图 bar11.等高线图 contour12.画色块图 plt.imshow() plt. colorbar()13.3D图和等高线图 Axes3D14.大的figure画多张小图 subplot15.使用grid分格显示16.图中图 暂时有问题

1.pycharm2019运行matplotlib代码弹出独立窗口

2.基本用法

import matplotlib.pyplot as plt
# 注意此处如果导入的模块是import matlpotlib as plt 运行plt.plot()会报错
import numpy as np
x np.linspace(-1,50)
# linespace(x,y) 产生100个元素的行向量 其中的元素在区间[x,y]中等间距分布
# linespace(x,y,n) 产生x,y之间的等间隔的n个数 如果n 1 返回结果为y
y x*2 9
plt.plot(x,y)
plt.show()

3.利用plt.figure()画多张图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x np.linspace(1,4,100)
y1 x**2
y2 x*2 2
plt.figure()
plt.plot(x,y1)
plt.figure(num 3,figsize (10,5))
plt.plot(x,y2)
plt.plot(x,y1,color blue ,linewidth 5,linestyle -- )
plt.show()

4.坐标轴

1 坐标刻度值 plt.xlim() plt.ylim()
2 坐标标签 plt.xlabel() plt.ylabel()
3 修改刻度值 plt.xticks() plt.yticks()

import numpy as np
x np.linspace(1,4,100)
y1 x**2
y2 x*2 2
plt.figure()
plt.plot(x,y1)
plt.plot(x,y2)
plt.xlim((0,5))
plt.ylim((1,20))
plt.xlabel( x )
plt.ylabel( y )
# 换坐标轴
new_ticks np.linspace(-1,7,10)
plt.xticks(new_ticks)
plt.yticks([0,8,16],[r $really bad$ ,r $bad alpha$ ,r $good$ ])
plt.show()

5.显示x/y轴 设置边框plt.gca() spines

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x np.linspace(-1,4,100)
y1 -1*x*2
y2 x*2 2
plt.figure()
plt.plot(x,y1)
plt.plot(x,y2)
plt.xlim((0,5))
plt.ylim((1,20))
new_ticks np.linspace(-1,7,10)
plt.xticks(new_ticks)
plt.yticks([-8,8,16],[r $really bad$ ,r $bad alpha$ ,r $good$ ])
# gca get current axis 即边框
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))
plt.xlabel( x )
plt.ylabel( y )
plt.show()

6.图标 legend

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x np.linspace(-1,4,100)
y1 -1*x*2
y2 x*2 2
plt.figure()
# 注意此处一定要有’,‘
l1, plt.plot(x,y1,label up )
l2, plt.plot(x,y2,color red ,linewidth 1.0,linestyle -- ,label down )
plt.legend(handles [l1,l2,],labels [ aaa , bbb ],loc best )
plt.xlabel( x )
plt.ylabel( y )
plt.show()

7.注释信息 plt.annotate() plt.text

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x np.linspace(-1,4,100)
y1 -1*x*2
plt.figure()
plt.plot(x,y1)
# gca get current axis 即边框
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))
y0 -1*x0*2
# 散点图
plt.scatter(x0,y0,s 50,color b )
plt.plot([x0,x0],[y0,0], k-- ,lw 2.5,color red )
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 ))
plt.xlabel( x )
plt.ylabel( y )
plt.text(1,-6,r $this is the some text. mu sigma_i$ ,
 fontdict { size :16, color : r })
plt.show()

8.tick 透明度 了解 画出来不好看

for label in ax.get_xticklabels() ax.get_yticklabels():
 label.set_fontsize(12)
 # alpha参数表示不透明度
 label.set_bbox(dict(facecolor gray ,edgecolor None ,alpha 0.7))

9.散点图 scatter

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
n 1024
x np.random.normal(0,1,n) # 正态分布 平均值0 方差1 n个
y np.random.normal(0,1,n)
t np.arctan2(x,y) # 为了画出来的点颜色好看
# plt.scatter(x,y,s 75,c t,alpha 0.5)
# np.arange() 默认值取0 步长取1 参数
plt.scatter(np.arange(5),np.arange(5))
# plt.xlim((-1,2))
# plt.ylim((-1,2))
plt.xticks()
plt.yticks()
plt.show()

10.柱状图 bar

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x np.arange(n)
y1 (1-x/float(n))*np.random.uniform(0.5,1.0,n) #uniform 正态分布
y2 (1-x/float(n))*np.random.uniform(0.5,1.0,n)
plt.bar(x, y1,facecolor #9999ff ,edgecolor white )
plt.bar(x,-y2,facecolor #ff9999 ,edgecolor white )
Y1 zip(x,y1)
Y2 zip(x,y2)
plt.show()

11.等高线图 contour

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def f(x,y):
 return (1-x/2 x**5 y**3)*np.exp(-x**2-y**2)
n 256
x np.linspace(-3,3,n)
y np.linspace(-3,3,n)
# numpy.meshgrid()——生成网格点坐标矩阵
X,Y np.meshgrid(x,y)
# 8表示分成10段 0表示2部分
# contour() 是绘制轮廓线,contourf()会填充轮廓
plt.contourf(X,Y,f(X,Y),8,alpha 0.75,cmap plt.cm.hot)
C plt.contour(X,Y,f(X,Y),8,colors black ,linewidth 0.5)
plt.clabel(C,inline True,fontsize 10)
plt.xticks(())
plt.yticks(())
plt.show()

12.画色块图 plt.imshow() plt. colorbar()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import random
a np.random.rand(9)
b np.array(a).reshape(3,3)
print(a)
plt.xticks()
plt.yticks()
# nearest清晰
plt.imshow(b,interpolation nearest ,cmap bone ,origin upper )
plt.colorbar(shrink 0.9)
plt.show()

13.3D图和等高线图 Axes3D

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig plt.figure()
ax Axes3D(fig)
x np.arange(-4,4,0.25)
y np.arange(-4,4,0.25)
x,y np.meshgrid(x,y)
r np.sqrt(x**2 y**2)
z np.sin(r)
# rstride 跨度 ctride
ax.plot_surface(x,y,z,rstride 2,cstride 2,cmap rainbow ,edgecolor black )
ax.contourf(x,y,z,zdir z ,offset -2,cmap rainbow )
ax.set_zlim(-2,2)
plt.show()

14.大的figure画多张小图 subplot

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure()
# plt.subplot(2,2,1) # 2行2列第一个位置 下标是从1开始的
plt.subplot(2,1,1)
plt.plot([0,1],[0,1])
plt.subplot(2,3,4) # 划分多少个图 2x3 是第几个图
plt.plot([0,1],[2,3])
plt.subplot(2,3,5)
plt.plot([0,1],[2,3])
plt.subplot(2,3,6)
plt.plot([0,1],[2,3])
plt.show()

15.使用grid分格显示

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec
# method1: 坐标是从0开始的
plt.figure()
ax1 plt.subplot2grid((3,3),(0,0),colspan 3,rowspan 1)
ax1.plot([0,1],[2,5])
ax1.set_title( subplot1 ) # 不是figure所以用的set_title
ax2 plt.subplot2grid((3,3),(1,0),colspan 2,rowspan 1)
ax3 plt.subplot2grid((3,3),(1,2),colspan 1,rowspan 2)
ax4 plt.subplot2grid((3,3),(2,0),colspan 1,rowspan 1)
ax5 plt.subplot2grid((3,3),(2,1),colspan 1,rowspan 1)
# method2:
plt.figure()
gs gridspec.GridSpec(3,3) #通过索引的方式
ax1 plt.subplot(gs[0,:])
ax2 plt.subplot(gs[1,:2])
ax3 plt.subplot(gs[1:,2])
ax4 plt.subplot(gs[2,0])
ax5 plt.subplot(gs[2,1])
# method3:
plt.figure()
f,((ax11,ax12),(ax21,ax22)) plt.subplots(2,2,sharex True,sharey True)
plt.show()

16.图中图 暂时有问题

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec
fig plt.figure()
x [1,2,3,4,5,6,7]
y [1,2,5,7,5,6,9]
left,bottom,width,height 0.1,0.1,0.8,0.8
ax1 fig.add_axes([left,bottom,width,height])
ax1.plot(x,y, r )
ax1.set_xlabel( x )
ax1.set_ylabel( y )
ax1.set_title( this is title )
plt.axes([ 0.1,0.1,0.8,0.8])
plt.plot(y[::-1],x, g )
plt.xlabel( x )
plt.ylabel( y )
plt.title( sha )
plt.show()

还有两个视频没有看完 后续再看吧~现在感觉用不到

学习资源: 【莫烦Python】Matplotlib Python 画图教程.