Matplotlib学习

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%matplotlib inline
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
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plt.figure(figsize=(8,4))
<matplotlib.figure.Figure at 0x7f0c740ccd90>




<matplotlib.figure.Figure at 0x7f0c740ccd90>

figure创建一个绘图对象,figsize参数可以指定绘图对象的宽度和高度，单位为英寸。

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x = np.linspace(0, 10, 1000)
y = np.sin(x)
z = np.cos(x**2)
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plt.plot(x,y,label="$sin(x)$",color="red",linewidth=2)
plt.plot(x,z,"b--",label="$cos(x^2)$")
[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f0c73e2ea90>]

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plot函数的调用方式很灵活，第一句将x,y数组传递给plot之后，用关键字参数指定各种属性：

  • label : 给所绘制的曲线一个名字，此名字在图示(legend)中显示。只要在字符串前后添加”$”符号，matplotlib就会使用其内嵌的latex引擎绘制的数学公式。
  • color : 指定曲线的颜色
  • linewidth : 指定曲线的宽度

第二句直接通过第三个参数”b–”指定曲线的颜色和线型。其中b表示蓝色，”–”表示线型为虚线。

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# plt.plot?
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plt.xlabel("Time(s)")
plt.ylabel("Volt")
plt.title("PyPlot First Example")
plt.ylim(-1.2,1.2)
plt.legend()
/usr/lib/python2.7/dist-packages/matplotlib/axes/_axes.py:519: UserWarning: No labelled objects found. Use label='...' kwarg on individual plots.
  warnings.warn("No labelled objects found. "

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  • xlabel : 设置X轴的文字
  • ylabel : 设置Y轴的文字
  • title : 设置图表的标题
  • ylim : 设置Y轴的范围
  • legend : 显示图示

最后调用plt.show()显示出我们创建的所有绘图对象。

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plt.show()

配置属性

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x = np.arange(0, 5, 0.1)
line, = plt.plot(x, x*x) # plot返回一个列表，通过line,获取其第一个元素
# 调用Line2D对象的set_*方法设置属性值
line.set_antialiased(False)

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# 同时绘制sin和cos两条曲线，lines是一个有两个Line2D对象的列表
lines = plt.plot(x, np.sin(x), x, np.cos(x))
# 调用setp函数同时配置多个Line2D对象的多个属性值
plt.setp(lines, color="r", linewidth=2.0)
[None, None, None, None]

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调用Line2D对象line的set_antialiased方法，关闭对象的反锯齿效果。或者通过调用plt.setp函数配置多个Line2D对象的颜色和线宽属性。

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line.get_linewidth()
plt.getp(lines[0], "color") # 返回color属性
plt.getp(lines[1]) # 输出全部属性
    agg_filter = None
    alpha = None
    animated = False
    antialiased or aa = True
    axes = Axes(0.125,0.125;0.775x0.775)
    children = []
    clip_box = TransformedBbox(Bbox([[0.0, 0.0], [1.0, 1.0]]), Co...
    clip_on = True
    clip_path = None
    color or c = r
    contains = None
    dash_capstyle = butt
    dash_joinstyle = round
    data = (array([ 0. ,  0.1,  0.2,  0.3,  0.4,  0.5,  0.6, ...
    drawstyle = default
    figure = Figure(432x288)
    fillstyle = full
    gid = None
    label = _line1
    linestyle or ls = -
    linewidth or lw = 2.0
    marker = None
    markeredgecolor or mec = r
    markeredgewidth or mew = 0.5
    markerfacecolor or mfc = r
    markerfacecoloralt or mfcalt = none
    markersize or ms = 6.0
    markevery = None
    path = Path(array([[ 0.        ,  1.        ],        [ 0...
    path_effects = []
    picker = None
    pickradius = 5
    rasterized = None
    sketch_params = None
    snap = None
    solid_capstyle = projecting
    solid_joinstyle = round
    transform = CompositeGenericTransform(TransformWrapper(Blended...
    transformed_clip_path_and_affine = (None, None)
    url = None
    visible = True
    xdata = [ 0.   0.1  0.2  0.3  0.4  0.5]...
    xydata = [[ 0.          1.        ]  [ 0.1         0.995004...
    ydata = [ 1.          0.99500417  0.98006658  0.95533649  ...
    zorder = 2

绘制多轴图

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for idx, color in enumerate("rgbyck"):
    plt.subplot(320+idx+1, axisbg=color)
plt.show()

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subplot将整个绘图区域等分为numRows行 * numCols列个子区域，然后按照从左到右，从上到下的顺序对每个子区域进行编号，左上的子区域的编号为1。如果numRows，numCols和plotNum这三个数都小于10的话，可以把它们缩写为一个整数，例如subplot(323)和subplot(3,2,3)是相同的。subplot在plotNum指定的区域中创建一个轴对象。如果新创建的轴和之前创建的轴重叠的话，之前的轴将被删除。

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plt.subplot(221) # 第一行的左图
plt.subplot(222) # 第一行的右图
plt.subplot(212) # 第二整行
plt.show()

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绘制散列图

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fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
t = ax.scatter(np.random.rand(20), np.random.rand(20))
fig.show()
/usr/lib/python2.7/dist-packages/matplotlib/figure.py:397: UserWarning: matplotlib is currently using a non-GUI backend, so cannot show the figure
  "matplotlib is currently using a non-GUI backend, "

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http://old.sebug.net/paper/books/scipydoc/index.html