matplot 入门

1 2	import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np

画一个简单图形

1 2	x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 50) y = np.sin(x)

1 2	plt.plot(x, np.sin(x)) plt.show()

在一张图上绘制两个数据集

1 2	plt.plot(x, np.sin(x), x, np.sin(2 * x)) plt.show()

自定义图形的外观

1 2	plt.plot(x, np.sin(x), 'r-o', x, np.cos(x), 'g--') plt.show()

使用子图

使用子图只需要一个额外的步骤，就可以像前面的例子一样绘制数据集。即在调用 plot() 函数之前需要先调用 subplot() 函数。该函数的第一个参数代表子图的总行数，第二个参数代表子图的总列数，第三个参数代表活跃区域。

活跃区域代表当前子图所在绘图区域，绘图区域是按从左至右，从上至下的顺序编号。例如在 4×4 的方格上，活跃区域 6 在方格上的坐标为 (2, 2)。

plt.subplot(2, 1, 1) # 聚焦活跃区域 
plt.plot(x, np.sin(x), 'r')  # 绘制 
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(x, np.cos(x), 'g')
plt.show()

简单的散点图

调用 scatter() 函数并传入两个分别代表 x 坐标和 y 坐标的数组。注意，我们通过 plot 命令并将线的样式设置为 'bo' 也可以实现同样的效果。

1 2	plt.scatter(x, y) plt.show()

彩色映射散点图

x = np.random.rand(1000)
y = np.random.rand(1000)
size = np.random.rand(1000) * 50
color = np.random.rand(1000)

1
2
3

plt.scatter(x, y, size, color)
plt.colorbar()
plt.show()

直方图

1
2
3

x = np.random.randn(1000)
plt.hist(x, 50)
plt.show()

标题，标签和图例

1	x = np.linspace(0, 2*np.pi, 50)

plt.plot(x, np.sin(x), 'r-x', label='sin(x)')
plt.plot(x, np.cos(x), 'g-^', label='cos(x)')
plt.legend() # 展示图例 
plt.xlabel('Rads')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.title('sin and cos')
plt.show()