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Matplotlib（一）

发布时间 2023-09-09 14:00:37作者: 鲍宪立

Matplotlib（一）

Matplotlib库的介绍

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Matplotlib库的使用

Matplotlib库由各种可视化类构成，内部结构复杂，受Matlab启发matplotlib.pyplot是绘制各类可视化图形的命令子库，相当于快捷方式

import matplotlib.pyplot as plt

入门案例

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([3, 1, 2, 4, 5])
plt.ylabel("grade")
plt.show()

注意：plt.plot()只有一个输入列表或数组时，参数被当做Y轴，X轴以索引自动生成

运行效果如下

image-20230828100334397

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([3, 1, 2, 4, 5])
plt.ylabel("Grade")
plt.savefig("D:/test", dpi=600)  # PNG文件，dpi是指每一个英寸中所包含的点的数量
plt.show()

注意:plt.savefig()将输出图形存储为文件，默认为PNG格式，可以通过dpi修改输出质量

image-20230828100940800

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([0, 2, 4, 6, 8], [3, 1, 4, 5, 2])  # x轴坐标[0, 2, 4, 6, 8] y轴坐标[3, 1, 4, 5, 2]
plt.ylabel("Grade")
plt.axis([-1, 10, 0, 6])  # x轴范围:[-1, 10]  y轴范围:[0, 6]
plt.show()

注意：plt.plot(x, y)当有两个以上参数时，按照x轴和y轴顺序绘制数据点

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pyplot的绘图区域

plt.subplot(nrows, ncols, plot_number)  # nrows：横纵区域的数量(行)  ncols：纵轴区域的数量(列) ploy_number：当前位于哪个区域

3行2列

image-20230828101955332

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# f(t)是能量衰减函数
def f(t):
    return np.exp(-t) * np.cos(2*np.pi*t)
# arange(start, stop, step, dtype)
# 根据start(默认为0)与stop(不包含stop的终止值)指定的范围以及step(默认为1)步长值，生成一个ndarray数组
a = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)
plt.subplot(211)
plt.plot(a, f(a))  # 根据数组a绘制能量衰减函数

plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(a, np.cos(2*np.pi*a*2), 'r--')
plt.show()
image-20230828105813575

pyplot的plot()函数

plt.plot(x, y, format_string, **kwargs)
  • x：x轴数据，列表或数组，可选
  • y：y轴数据，列表或数组
  • format_string：控制曲线的格式字符串，可选
  • **kwargs：第二组或更多(x, y, format_string)

注意：当绘制多条曲线时，各条曲线的x不能省略

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
a = np.arange(10)
plt.plot(a, a*1.5, a, a*2.5, a, a*3.5, a, a*4.5)
plt.show()

关键参数format_string：**

format_string：控制曲线的格式字符串，可选由颜色字符、风格字符和标记字符组成

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颜色字符、风格字符和标记字符可以组合使用

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
a = np.arange(10)
plt.plot(a, a*1.5, 'go-', a, a*2.5, 'rx', a, a*3.5, '*', a, a*4.5, 'b-.')
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**kawrgs：第二组或更多(x, y, format_string)

color：控制颜色，color='green'

linestyle：线条风格，linestyle='dashed'

marker：标记风格，marker='o'

markerfacecolor：标记颜色，markerfacecolor='blue'

markersize：标记尺寸，markersize=20

pyplot的中文显示

pyplot的中文显示的第一种方法

pyplot并不默认支持中文显示，需要rcParams修改字体实现

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
a = np.arange(10)
plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei'  # SimHei是黑体
plt.plot([3, 1, 4, 5, 2])
plt.ylabel("纵轴(值)")
plt.show()
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rcParams的属性

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中文字体的种类

rcParams['font.family']
image-20230909103121759

实例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
matplotlib.rcParams['font.family'] = 'STSong'
matplotlib.rcParams['font.size'] = 20
a = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)
plt.xlabel('横轴：时间')
plt.ylabel('纵轴：振幅')
plt.plot(a, np.cos(2*np.pi*a), 'r--')
plt.show()
image-20230909104135405

注意：第一种方法是全局改变字体的大小，不是很推荐使用

pyplot的中文显示的第二种方法(推荐使用)

有中文输出的地方，添加一个属性：fontproperties

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
a = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)
plt.xlabel('横轴：时间', fontproperties='SimHei', fontsize=20)
plt.ylabel('纵轴：振幅', fontproperties='SimHei', fontsize=20)
plt.plot(a, np.cos(2*np.pi*a), 'r--')
plt.show()
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pyplot的子绘图区域

复杂的绘图区域

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plt.subplot2gird()

plt.subplot2gird(GirdSpec, CurSpec, colspan=1, rowspan=1)

理念：设定网格，选中网格，确定选中行列区域数量，编号从0开始

image-20230909133357450 image-20230909133512190

GirdSpec类

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单元小结

Matplotlib库入门

pyplot子库的基本使用

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pyplot图形绘制

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