1、pyplot 教程：
#只有一个列表的情况下
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3,4]) #纵坐标
plt.ylabel('some numbers')# 纵坐标标签
plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1,2,3,4], [1,4,9,16], 'ro')# 横坐标，纵坐标分别列出来 plt.axis([0, 6, 0, 20]) # 横坐标，纵坐标的范围[xmin，xmax，ymin，ymax] plt.show()
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #evenly sampled time at 200ms intervals t = np.arange(0., 5., 0.2) #red dashes, blue squares and green triangles plt.plot(t, t, 'r--', t, t**2, 'bs', t, t**3, 'g^') plt.show()
2.控制线条属性：
#使用关键字参数 plt.plot(x, y, linewidth=2.0) #使用Line2D实例的setter方法 line, = plt.plot(x, y, '-') line.set_antialiased(False) # turn off antialising #使用setp()命令 lines = plt.plot(x1, y1, x2, y2) #使用关键字参数 plt.setp(lines, color='r', linewidth=2.0) #或者 MATLAB 风格的字符串值对 plt.setp(lines, 'color', 'r', 'linewidth', 2.0)
3.处理多个图形和轴域:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def f(t):
return np.exp(-t) * np.cos(2*np.pi*t)
t1 = np.arange(0.0, 5.0, 0.1)
t2 = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)
plt.figure(1) #指的是第一个图片
plt.subplot(211) #指的是第一个图片的第一个子图，2：指两个子图
#1，1：指的是第一个子图在第一个表的坐标
#指的是第一表的第一个子图的俩条线
plt.plot(t1, f(t1), 'bo', t2, f(t2), 'k')
plt.subplot(212) #指的是第一个表的第二个图
plt.plot(t2, np.cos(2*np.pi*t2), 'r--')
plt.show()
4.处理文本：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
mu, sigma = 100, 15
x = mu + sigma * np.random.randn(10000)
n, bins, patches = plt.hist(x, 50, normed=1, facecolor='g', alpha=0.75)
plt.xlabel('Smarts')
plt.ylabel('Probability')
plt.title('Histogram of IQ')
plt.text(60, .025, r'$mu=100, sigma=15$')
plt.axis([40, 160, 0, 0.03])
plt.grid(True)
plt.show()
