python Plt学习

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(0, 12.1, 0.1)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)
plt.show()

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(0, 12.1, 0.1)  # 参数表示起点终点 步长

y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)  # 蓝色的线
plt.plot(x, y, 'r')  # 红色的线
plt.plot(x, y, 'r--')  # 红色的虚线
plt.plot(x, y, 'r:')  # 红色的点虚线
plt.plot(x, y, 'r-.')  # 红色的线点虚线

plt.plot(x, y, color='lime', linestyle='-.')   # lime色的线点虚线
plt.plot(x, y, color='lime', linestyle='-')   # lime色实线
plt.plot(x, y, color='lime', linestyle='-', linewidth=2)   # lime色实线 并设置线的长度
plt.plot(x, y, color='lime', linestyle='-', linewidth=2, marker='v')  # lime色实线 并设置线的长度 设置线的形状
plt.plot(x, y, color='lime', linestyle='-', linewidth=2, marker='v',
         markerfacecolor='black')  # lime色实线 并设置线的长度 设置线的形状 设置线中心的长度
plt.plot(x, y, color='lime', linestyle='-', linewidth=2, marker='v',
         markerfacecolor='black', markeredgecolor='red')  # lime色实线 并设置线的长度 设置线的形状 设置线中心的长度 边缘颜色
plt.plot(x, y, color='lime', linestyle='-', linewidth=2, marker='v',
         markerfacecolor='black', markeredgecolor='red',
         markersize=3, markeredgewidth=1)  # lime色实线 并设置线的长度 设置线的形状 设置线中心的长度 边缘颜色 边缘宽度

plt.scatter(x, y)  # 画出散点图
ax1 = plt.gca()  # 建立坐标轴变量
ax1.set_title('Big Title', fontname='Arial', fontsize=20,
              weight='bold', style='italic')  # 建立标题 设置字体 字号 粗体 斜体
ax1.set_ylabel('T(c)')      # y轴
ax1.set_xlabel('Time(utc)')  # x轴

ax1.set_xticks([0.5, 2.5, 7, 11])  # 设置x轴刻度
ax1.set_xticklabels(['I', 'J', 'K', 'W'])  # 设置x轴刻度 的代表值

ax1.tick_params(axis='both', direction='in', color='blue', length=10,
                width=3)  # 设置坐标轴的方向 颜色 长度 宽度

plt.plot(x+2, y, label='Normal', zorder=1)   # 多一条线 设置标签 图层顺序 zorder越小越靠下
plt.legend('best')  # 添加标签

fig, ax = plt.subplots(2, 1)   # 画一个2x2的图
ax[1] = plt.plot(x, y)
ax[0] = plt.plot(x, y, color='red')


plt.savefig('./image')  # 保存文件
plt.show()

# 仿造噪声曲线
X = np.arange(0, 100)
rd = np.random.random([100, 100])
rd_mean = np.mean(rd, 1)
std = np.std(rd, 1)
plt.plot(X, rd_mean)
plt.show()

X = np.arange(0, 100)
rd = np.random.random([100, 100])
rd_mean = np.mean(rd, 1)
std = np.std(rd, 1)
plt.plot(X, rd_mean, 'red')
plt.fill_between(X, rd_mean - std*0.5, rd_mean + std*0.5, facecolor='blue', alpha=0.2)
plt.fill_between(X, rd_mean - std, rd_mean + std, facecolor='black', alpha=0.2)