Python matplotlib繪圖學習筆記

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測試環境：

Jupyter QtConsole 4.2.1
Python 3.6.1

1.  基本畫線：

 

以下得出紅藍綠三色的點

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# evenly sampled time at 200ms intervals
t = np.arange(0., 5., 0.2)

# red dashes, blue squares and green triangles
plt.plot(t, t, ‘r--‘, t, t**2, ‘bs‘, t, t**3, ‘g^‘)
plt.show()

以下設定線寬，得到比較粗一點兒的線，如果 plot中只給了一維資訊，

預設圖形是把數值匹配成縱座標的

x = np.arange(0., 5., 0.1)
plt.plot(x, 4*x, linewidth=8.0)
plt.show()

 

 

以下得到同一個圖中兩幅分圖：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def f(t):
return np.exp(-t) * np.cos(2*np.pi*t)

t1 = np.arange(0.0, 5.0, 0.1)
t2 = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)

plt.figure(1)
plt.subplot(211)#表示兩幅圖豎著排列
plt.plot(t1, f(t1), ‘bo‘, t2, f(t2), ‘k‘)

plt.subplot(212)#如果為(221)和(222)表示橫排列
plt.plot(t2, np.cos(2*np.pi*t2), ‘r--‘)
plt.show()

2. 畫長條圖

 

以下為常態分佈

np.random.seed(19680801)

mu, sigma = 100, 15
x = mu + sigma * np.random.randn(10000)

# the histogram of the data
n, bins, patches = plt.hist(x, 50, normed=1, facecolor=‘g‘, alpha=0.1)

plt.xlabel(‘Smarts‘)
plt.ylabel(‘Probability‘)
plt.title(‘Histogram of IQ‘)
plt.text(60, .025, r‘$\mu=100,\ \sigma=15$‘)
plt.axis([40, 160, 0, 0.03])
plt.grid(True)
plt.show()

其中

n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=10, normed=0, facecolor=‘black‘, edgecolor=‘black‘,alpha=1，histtype=‘bar‘)

hist的參數非常多，但常用的就這六個，只有第一個是必須的，後面四個可選

arr: 需要計算長條圖的一維數組

bins: 長條圖的柱數，可選項，預設為10

normed: 是否將得到的長條圖向量歸一化。預設為0

facecolor: 長條圖顏色

edgecolor: 長條圖邊框顏色

alpha: 透明度

histtype: 長條圖類型，‘bar’, ‘barstacked’, ‘step’, ‘stepfilled’

傳回值 ：

n: 長條圖向量，是否歸一化由參數normed設定

bins: 返回各個bin的區間範圍

patches: 返回每個bin裡麵包含的資料，是一個list

 

3. 特殊符號和標註

用以下方式可以寫出特殊的數學公式符號：

plt.title(r‘$\sigma_i=15$‘)

以下代碼錶示文字顯示地區是(3, 1.5)指向座標位置是（2,1）

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltax = plt.subplot(111)t = np.arange(0.0, 5.0, 0.01)s = np.cos(2*np.pi*t)line, = plt.plot(t, s, lw=2)plt.annotate(‘local max‘, xy=(2, 1), xytext=(3, 1.5),            arrowprops=dict(facecolor=‘black‘, shrink=0.05),            )#shrink表示箭頭縮放情況，值越小顯示越大

plt.ylim(-2,2)#表示y座標軸的上界和下界 plt.show()

 更多資訊：

http://blog.csdn.net/panda1234lee/article/details/52311593

 

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