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Python第三方库matplotlib（2D绘图库）入门与进阶

3 下载量 191 浏览量 2021-02-24 21:31:43 上传评论收藏 881KB PDF 举报

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Matplotlib是一个Python2D绘图库，它可以在各种平台上以各种硬拷贝格式和交互式环境生成出具有出版品质的图形。Matplotlib可用于Python脚本，Python和IPythonshell，Jupyter笔记本，Web应用程序服务器和四个图形用户界面工具包Matplotlib试图让简单的事情变得更简单，让无法实现的事情变得可能实现。只需几行代码即可生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等。有关示例，请参阅示例图和缩略图库。为了简单绘图，pyplot模块提供了类似于MATLAB的界面，特别是与IPython结合使用时。对于高级用户，您可以通过面向对象的界面或MATLAB

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Python第三方库第三方库matplotlib（（2D绘图库）入门与进阶绘图库）入门与进阶

Matplotlib

一简介：

Matplotlib是一个Python 2D绘图库，它可以在各种平台上以各种硬拷贝格式和交互式环境生成出具有出版品质的图形。

Matplotlib可用于Python脚本，Python和IPython shell，Jupyter笔记本，Web应用程序服务器和四个图形用户界面工具包

Matplotlib试图让简单的事情变得更简单，让无法实现的事情变得可能实现。只需几行代码即可生成绘图，直方图，功率谱，

条形图，错误图，散点图等。有关示例，请参阅示例图和缩略图库。

为了简单绘图，pyplot模块提供了类似于MATLAB的界面，特别是与IPython结合使用时。对于高级用户，您可以通过面向对

象的界面或MATLAB用户熟悉的一组函数完全控制线条样式，字体属性，轴属性等。

二相关文档：

官网教程文档：https://matplotlib.org/users/index.html

各个平台的安装教程：https://matplotlib.org/users/installing.html

三入门与进阶案例

1- 简单图形绘制

根据坐标点绘制：

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8])

y = np.array([3,5,7,6,2,6,10,15])

plt.plot(x,y,'r')# 折线 1 x 2 y 3 color

plt.plot(x,y,'g',lw=10)# 4 line w

# 折线饼状柱状

x = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8])

y = np.array([13,25,17,36,21,16,10,15])

plt.bar(x,y,0.2,alpha=1,color='b')# 5 color 4 透明度 3 0.9

plt.show()

传入参数是numpy数组时的效果：

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

for i in range(0,15):

# 1 柱状图

dateOne = np.zeros([2])

dateOne[0] = i;

dateOne[1] = i;

y = np.zeros([2])

y[0] = 10

y[1] = 20

plt.plot(dateOne,y,'r',lw=8)

plt.show()

根据函数图像绘制：

# -*- coding: utf-8 -*-

"""

简单图形绘制

"""

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

#从-1-----1之间等间隔采66个数.也就是说所画出来的图形是66个点连接

得来的

#注意：如果点数过小的话会导致画出来二次函数图像不平滑

x = np.linspace(-1, 1,66)

# 绘制y=2x+1函数的图像

y = 2 * x + 1

plt.plot(x, y)

plt.show()

# 绘制x^2函数的图像

y = x**2

plt.plot(x, y)

plt.show()

2- figure的简单使用

# -*- coding: utf-8 -*-

"""

figure的使用

"""

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

x = np.linspace(-1, 1, 50)# figure 1

y1 = 2 * x + 1

plt.figure()

plt.plot(x, y1)# figure 2

y2 = x**2

plt.figure()

plt.plot(x, y2)# figure 3，指定figure的编号并指定figure的大小, 指定线的

颜色, 宽度和类型

#一个坐标轴上画了两个图形

y2 = x**2

plt.figure(num = 5, figsize = (4, 4))

plt.plot(x, y1)

plt.plot(x, y2, color = 'red', linewidth = 1.0, linestyle = '--')

plt.show()

一共会画出三张图，前两张和上面的简单案例画出来的两张一样。第三张：

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