Numpy 简明教程

NumPy - Matplotlib

Matplotlib 是 Python 的绘图库。它与 NumPy 一起使用，以提供一个作为 MatLab 的有效开源替代方案的环境。它还可与诸如 PyQt 和 wxPython 的图形工具包一起使用。

Matplotlib 模块最早是由 John D. Hunter 编写的。自 2012 年以来，Michael Droettboom 一直是其主要开发者。当前，Matplotlib ver. 1.5.1 是可用的稳定版本。该软件包既以二进制发行版形式提供，又以源代码形式在 www.matplotlib.org 上提供。

传统上，通过添加以下语句将包导入 Python 脚本：

from matplotlib import pyplot as plt

pyplot() 是 matplotlib 库中最重要函数，用于绘制 2D 数据。以下脚本绘制方程式 y = 2x + 5

Example

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

x = np.arange(1,11)
y = 2 * x + 5
plt.title("Matplotlib demo")
plt.xlabel("x axis caption")
plt.ylabel("y axis caption")
plt.plot(x,y)
plt.show()

将 ndarray 对象 x 从 np.arange() function 创建为 x axis 上的值。 y axis 上的相应值存储在另一个 ndarray object y 中。使用 matplotlib 包的 pyplot 子模块的 plot() 函数绘制这些值。

通过 show() 函数显示图形表示。

以上代码应会产生以下输出-

matplotlib demo

可以使用格式字符串将离散值添加到 plot() 函数中，来代替线性图。可以使用以下格式化字符。

Sr.No.

Character & Description

1

'-' Solid line style

2

'--' Dashed line style

3

'-.' Dash-dot line style

4

':' Dotted line style

5

'.' Point marker

6

',' Pixel marker

7

'o' Circle marker

8

'v' Triangle_down marker

9

'^' Triangle_up marker

10

'<' Triangle_left marker

11

'>' Triangle_right marker

12

'1' Tri_down marker

13

'2' Tri_up marker

14

'3' Tri_left marker

15

'4' Tri_right marker

16

's' Square marker

17

'p' Pentagon marker

18

''* Star marker

19

'h' Hexagon1 marker

20

'H' Hexagon2 marker

21

'+' Plus marker

22

'x' X marker

23

'D' Diamond marker

24

'd' Thin_diamond marker

25

*'

'* Vline marker

26

还定义了以下颜色缩写。

Character

Color

'b'

Blue

'g'

Green

'r'

Red

'c'

Cyan

'm'

Magenta

'y'

Yellow

'k'

Black

'w'

White

要显示代表点的圆形（而不是上面示例中的线条），请使用 “ob” 作为 plot() 函数中的格式字符串。

Example

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

x = np.arange(1,11)
y = 2 * x + 5
plt.title("Matplotlib demo")
plt.xlabel("x axis caption")
plt.ylabel("y axis caption")
plt.plot(x,y,"ob")
plt.show()

以上代码应会产生以下输出-

color abbreviation

Sine Wave Plot

以下脚本使用 matplotlib 生成 sine wave plot 。

Example

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Compute the x and y coordinates for points on a sine curve
x = np.arange(0, 3 * np.pi, 0.1)
y = np.sin(x)
plt.title("sine wave form")

# Plot the points using matplotlib
plt.plot(x, y)
plt.show()
sine wave

subplot()

subplot() 函数允许您在同一张图中绘制不同的内容。在以下脚本中，绘制的是 sine 和 cosine values 。

Example

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Compute the x and y coordinates for points on sine and cosine curves
x = np.arange(0, 3 * np.pi, 0.1)
y_sin = np.sin(x)
y_cos = np.cos(x)

# Set up a subplot grid that has height 2 and width 1,
# and set the first such subplot as active.
plt.subplot(2, 1, 1)

# Make the first plot
plt.plot(x, y_sin)
plt.title('Sine')

# Set the second subplot as active, and make the second plot.
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(x, y_cos)
plt.title('Cosine')

# Show the figure.
plt.show()

以上代码应会产生以下输出-

sub plot

bar()

pyplot submodule 提供 bar() 函数来生成条形图。以下示例生成两个组的 x 和 y 数组的条形图。

Example

from matplotlib import pyplot as plt
x = [5,8,10]
y = [12,16,6]

x2 = [6,9,11]
y2 = [6,15,7]
plt.bar(x, y, align = 'center')
plt.bar(x2, y2, color = 'g', align = 'center')
plt.title('Bar graph')
plt.ylabel('Y axis')
plt.xlabel('X axis')

plt.show()

此代码应产生以下输出-

bar graph