NumPy - Matplotlib

Matplotlib 是 Python 的绘图库。 它可与 NumPy 一起使用&＃xff0c;提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。 它也可以和图形工具包一起使用&＃xff0c;如 PyQt 和 wxPython。

Matplotlib 模块最初是由 John D. Hunter 编写的。 自 2012 年以来&＃xff0c;Michael Droettboom 是主要开发者。 目前&＃xff0c;Matplotlib 1.5.1 是可用的稳定版本。 该软件包可以二进制分发&＃xff0c;其源代码形式在 www.matplotlib.org 上提供。

通常&＃xff0c;通过添加以下语句将包导入到 Python 脚本中&＃xff1a;

from matplotlib import pyplot as plt


Python

这里pyplot()是 matplotlib 库中最重要的函数&＃xff0c;用于绘制 2D 数据。 以下脚本绘制方程y &＃61; 2x &＃43; 5&＃xff1a;

示例

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt x &＃61; np.arange(1,11) y &＃61; 2 * x &＃43; 5 plt.title("Matplotlib demo") plt.xlabel("x axis caption") plt.ylabel("y axis caption") plt.plot(x,y) plt.show()

ndarray对象x由np.arange()函数创建为x轴上的值。y轴上的对应值存储在另一个数组对象y中。 这些值使用matplotlib软件包的pyplot子模块的plot()函数绘制。

图形由show()函数展示。

上面的代码应该产生以下输出&＃xff1a;

作为线性图的替代&＃xff0c;可以通过向plot()函数添加格式字符串来显示离散值。 可以使用以下格式化字符。

还定义了以下颜色缩写。

要显示圆来代表点&＃xff0c;而不是上面示例中的线&＃xff0c;请使用ob作为plot()函数中的格式字符串。

示例

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt x &＃61; np.arange(1,11) y &＃61; 2 * x &＃43; 5 plt.title("Matplotlib demo") plt.xlabel("x axis caption") plt.ylabel("y axis caption") plt.plot(x,y,"ob") plt.show()

上面的代码应该产生以下输出&＃xff1a;

绘制正弦波

以下脚本使用 matplotlib 生成正弦波图。

示例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt # 计算正弦曲线上点的 x 和 y 坐标 x &＃61; np.arange(0, 3 * np.pi, 0.1) y &＃61; np.sin(x) plt.title("sine wave form") # 使用 matplotlib 来绘制点 plt.plot(x, y) plt.show()

subplot()

subplot()函数允许你在同一图中绘制不同的东西。 在下面的脚本中&＃xff0c;绘制正弦和余弦值。

示例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt # 计算正弦和余弦曲线上的点的 x 和 y 坐标 x &＃61; np.arange(0, 3 * np.pi, 0.1) y_sin &＃61; np.sin(x) y_cos &＃61; np.cos(x) # 建立 subplot 网格&＃xff0c;高为 2&＃xff0c;宽为 1 # 激活第一个 subplot plt.subplot(2, 1, 1) # 绘制第一个图像 plt.plot(x, y_sin) plt.title(&＃39;Sine&＃39;) # 将第二个 subplot 激活&＃xff0c;并绘制第二个图像 plt.subplot(2, 1, 2) plt.plot(x, y_cos) plt.title(&＃39;Cosine&＃39;) # 展示图像 plt.show()

上面的代码应该产生以下输出&＃xff1a;

bar()

pyplot子模块提供bar()函数来生成条形图。 以下示例生成两组x和y数组的条形图。

示例

from matplotlib import pyplot as plt
x &＃61; [5,8,10] y &＃61; [12,16,6] x2 &＃61; [6,9,11] y2 &＃61; [6,15,7] plt.bar(x, y, align &＃61; &＃39;center&＃39;) plt.bar(x2, y2, color &＃61; &＃39;g&＃39;, align &＃61; &＃39;center&＃39;) plt.title(&＃39;Bar graph&＃39;) plt.ylabel(&＃39;Y axis&＃39;) plt.xlabel(&＃39;X axis&＃39;) plt.show()