Python matplotlib 画图入门

 

安装 matplotlib

C:\Python310\Scripts>pip install matplotlib

 

Matplotlib Pyplot

Pyplot 是 Matplotlib 的子库,提供了和 MATLAB 类似的绘图 API。

Pyplot 是常用的绘图模块,能很方便让用户绘制 2D 图表。

Pyplot 包含一系列绘图函数的相关函数,每个函数会对当前的图像进行一些修改,例如:给图像加上标记,生新的图像,在图像中产生新的绘图区域等等。

使用的时候,我们可以使用 import 导入 pyplot 库,并设置一个别名 plt:

import matplotlib.pyplot as plt

这样我们就可以使用 plt 来引用 Pyplot 包的方法。

以下实例,我们通过两个坐标 (0,0) 到 (6,100) 来绘制一条线:

实例

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

xpoints = np.array([0, 6]) ## x1, x2

ypoints = np.array([0, 100]) ## y1, y2

plt.plot(xpoints, ypoints)

plt.show()

输出结果如下所示:

以上实例中我们使用了 Pyplot 的 plot() 函数, plot() 函数是绘制二维图形的最基本函数。

plot() 用于画图它可以绘制点和线,语法格式如下:

# 画单条线

plot([x], y, [fmt], *, data=None, **kwargs)

# 画多条线

plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs)

 

参数说明:

x, y:点或线的节点,x 为 x 轴数据,y 为 y 轴数据,数据可以列表或数组。

fmt:可选,定义基本格式(如颜色、标记和线条样式)。

**kwargs:可选,用在二维平面图上,设置指定属性,如标签,线的宽度等。

>>> plot(x, y) # 创建 y 中数据与 x 中对应值的二维线图,使用默认样式

>>> plot(x, y, 'bo') # 创建 y 中数据与 x 中对应值的二维线图,使用蓝色实心圈绘制

>>> plot(y) # x 的值为 0..N-1

>>> plot(y, 'r+') # 使用红色 + 号

 

颜色字符:'b' 蓝色,'m' 洋红色,'g' 绿色,'y' 黄色,'r' 红色,'k' 黑色,'w' 白色,'c' 青绿色,'#008000' RGB 颜色符串。多条曲线不指定颜色时,会自动选择不同颜色。

线型参数:'‐' 实线,'‐‐' 破折线,'‐.' 点划线,':' 虚线。

标记字符:'.' 点标记,',' 像素标记(极小点),'o' 实心圈标记,'v' 倒三角标记,'^' 上三角标记,'>' 右三角标记,'<' 左三角标记...等等。

如果我们要绘制坐标 (1, 3) 到 (8, 10) 的线,我们就需要传递两个数组 [1, 8] 和 [3, 10] 给 plot 函数:

实例

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

xpoints = np.array([1, 8]) # x1, x2

ypoints = np.array([3, 10]) # y1, y2

plt.plot(xpoints, ypoints)

plt.show()

 以上代码输出结果为:

如果我们只想绘制两个坐标点,而不是一条线,可以使用 o 参数,表示一个实心圈的标记:

绘制坐标 (1, 3) 和 (8, 10) 的两个点

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

xpoints = np.array([1, 8]) # x1, x2

ypoints = np.array([3, 10]) # y1, y2

plt.plot(xpoints, ypoints, 'o')

plt.show()

 

以上代码输出结果为:

我们也可以绘制任意数量的点,只需确保两个轴上的点数相同即可。

绘制一条不规则线,坐标为 (1, 3) 、 (2, 8) 、(6, 1) 、(8, 10),对应的两个数组为:[1, 2, 6, 8] 与 [3, 8, 1, 10]。

实例

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

xpoints = np.array([1, 2, 6, 8]) # x

ypoints = np.array([3, 8, 1, 10]) # y

plt.plot(xpoints, ypoints)

plt.show()

 

以上代码输出结果为:

如果我们不指定 x 轴上的点,则 x 会根据 y 的值来设置为 0, 1, 2, 3..N-1。

实例

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

ypoints = np.array([3, 10]) # y

plt.plot(ypoints)

plt.show()

 x=[0,1] y=[3,10] (0,3) (1,10)

以上代码输出结果为:

从上图可以看出 x 的值默认设置为 [0, 1]。

再看一个有更多值的实例:

实例

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

ypoints = np.array([3, 8, 1, 10, 5, 7]) # x=[0,1,2,3,3,4,5]

plt.plot(ypoints)

plt.show()

 

以上代码输出结果为:

从上图可以看出 x 的值默认设置为 [0, 1, 2, 3, 4, 5]。

以下实例我们绘制一个正弦和余弦图,在 plt.plot() 参数中包含两对 x,y 值,第一对是 x,y,这对应于正弦函数,第二对是 x,z,这对应于余弦函数。

实例

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

x = np.arange(0,4*np.pi,0.1) # start,stop,step

y = np.sin(x)

z = np.cos(x)

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

plt.show()

 

以上代码输出结果为:

添加图例:

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

x = np.arange(0,4*np.pi,0.1) # start,stop,step

y = np.sin(x)

z = np.cos(x)

plt.plot(x,y, marker='s', ms=4, label="y" )

plt.plot(x,z, marker='o', ms=4, label="z" )

plt.legend()

plt.show()

 

 

 

 

 

更多内容参考:https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.plot.html

 

 

 

 

REF

https://www.runoob.com/matplotlib/matplotlib-tutorial.html

http://c.biancheng.net/matplotlib/what-is-matplotlib.html

https://www.w3cschool.cn/doc_matplotlib_1_5/

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