matplotlib浣跨敤鏂规硶_matplotlib瀹炶返pdf?

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-1,1,10)
y = x**2
plt.plot(x,y)
plt.show()

figure类似一张画布

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-3, 3, 50)
y1 = 2 * x + 1
y2 = 2*x ** 2 + 1
y3 = x ** 3

plt.figure()        #figure1
plt.plot(x, y1)
plt.show()

plt.figure()         #figure2
plt.plot(x, y2)
plt.plot(x, y3, color='red', linestyle="--")
plt.show()

这里一个figure段一个画布，y1单独出现，y2y3在第二张画布

plot可以传入一些基本参数

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-3, 3, 50)
y1 = 2 * x + 1
y2 = 2*x ** 2 + 1
y3 = x ** 3

plt.figure()
plt.plot(x, y1)
plt.show()

plt.figure()
plt.plot(x, y2)
plt.plot(x, y3, color='red', linestyle="--")
plt.show()

如y3，可以在内部调整曲线的一些参数，如color，linestyle

先定义以下函数

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-3, 3, 1000)
y = 20 * x ** 2 + 1

加入figure

plt.figure()
plt.plot(x, y)
plt.xlim(-1, 1)
plt.ylim(0, 20)
plt.xlabel('This is x')
plt.ylabel('This is y')

这里lim对x，y轴做出限制，实际上也只是边界问题，label不言而喻.
还可以用ticks做出一些操作

new_ticks = np.linspace(-1, 2, 5)
print(new_ticks)
plt.xticks(new_ticks)
plt.yticks([-2, -1, 1, 2, 8], ['really bad', 'bad', 'normal', 'good', 'really good'])

效果如下
这里的ticks在y轴上做出了一些描述

gca :get current axis

ax = plt.gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
plt.show()

如上图，这里就是把右边框架去掉