快速上手Matplotlib常用API

网友投稿 340 2023-05-13

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Matplotlib是一个Python 2D绘图库，它以多种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版物质量的图形。它可以生成图表、直方图、功率谱、条形图、误差图、散点图等。本文重点介绍线形图相关api的使用方法!

生成常用图型的API

线形图

方法plot

散点图

方法scatter()

饼图

方法pie()

条形图

方法bar()

更多图形展示请参考官网：

http://www.matplotlib.org.cn/tutorials/introductory/sample_plots.html#line-plot

线性plot api详解

基础api

复制实例代码  from matplotlib import pyplot as plt  y = [0.21, 0.01, 0.0, 0.9]#纵轴坐标数据  x = [1, 2,3,4] #横轴坐标数据，如果不写，默认数据就是自增1  plt.title("cpu Test")#图片标题  plt.xlabel("time(s)") #横轴文字  plt.ylabel("cpu(%)")#纵轴文字  plt.yscale(linear) #设置线性轴，包括: linear、log、symlog、logit   plt.plot(y,color="blue",linewidth=2,marker="o",markersize=5,markerfacecolor="yellow",markeredgewidth=1,markeredgecolor="red")  plt.show() #图片展示  plt.savefig(d:\\testblueline.jpg) #保存图片到d盘  1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.

 生成图形展示如下：

plt.plot参数解释如下

复制y是纵轴数据  color="blue" 线条显示蓝色  linewidth=2 线条宽度是2  marker="o" 节点图形是O  markersize=5 节点大小是5  markerfacecolor="yellow" 节点颜色是黄色  markeredgewidth=1 节点边缘线条宽度是1  markeredgecolor="red" 节点边缘线条颜色是红色  plt.show() 图片展示  plt.savefig(d:\\testblueline.jpg) 保存图片到d盘  1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.

 同一张图显示多组数据并设置节点形状

复制实例代码  from matplotlib import pyplot as plt  import numpy as np  # 数据范围是0-5,间隔是0.5  t = np.arange(0, 5,0.5)  # 红色 --, 蓝色方块  绿色三角 plt.plot(t, t, r--, t, t**2, bs, t, t**3, g^)  plt.show()  1.2.3.4.5.6.7.8.

 生成图形展示如下：

设置坐标轴取值范围

复制实例代码  from matplotlib import pyplot as plt  y=[1,2,3,4,5,6,7,8,9]  plt.plot(y)  plt.ylabel(test data)  plt.ylim(1,5) 设置y轴显示的数据范围是1-5，方法xlim设置x轴显示范围  plt.show()  1.2.3.4.5.6.7.

设置坐标轴显示刻度

复制实例代码  import numpy as np  from matplotlib import pyplot as plt  y=[1,2,3,4,5,6,7,8,9]  plt.plot(y)  plt.ylabel(test data)  plt.xticks(np.arange(0, 10, step=2)) #x轴刻度显示范围是0-10，刻度是2,y轴刻度使用plt.yticks()  plt.show()  1.2.3.4.5.6.7.8.

subplot创建多个子图

在matplotlib下，一个Figure对象可以包含多个子图(Axes)，可以使用subplot()快速绘制

复制实例代码  from matplotlib import pyplot as plt  names = [group_a, group_b, group_c]  values = [1, 10, 100]  plt.figure(figsize=(9, 3)) #设置主图长款大小  plt.subplot(131) #131表示一行、三列，第一个  plt.bar(names, values)  plt.subplot(132) #132表示一行、三列，第二个  plt.scatter(names, values)  plt.subplot(133) #133表示一行、三列，第三个  plt.plot(names, values)  plt.suptitle(Categorical Plotting)  plt.show()  1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.

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