matplotlib（一）：基本操作

参考文档：https://blog.csdn.net/qq_40589051/article/details/80574155

1.matplotlib的基本操作

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#基本用法
x = np.linspace(-1,1,50)
y1 = 2*x + 1
plt.plot(x,y1)
plt.show()

 

2.figure的使用

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#figure图像
x = np.linspace(-1,1,50)
y1 = 2*x + 1
y2 = 3*x + 5

#设定画布一的大小 
plt.figure(num=1,figsize=(8,5))
plt.plot(x,y1)
#设置画布二的大小
plt.figure(num=2,figsize=(10,4))
plt.plot(x,y2)
 
plt.show()

弹出两个画布框，大小不同。

plt.plot画直线，可以设置颜色，线条宽度，以及线条样式，比如：

plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--')

创建多张画布

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
#创建画布1，命名为fig1
fig1 = plt.figure(num='fig1',figsize=(6,3),dpi=75,facecolor='#666666',edgecolor='#0000FF')
#创建画布2，命名为fig2
fig2 = plt.figure(num='fig2',figsize=(6,3),dpi=75,facecolor='#FFFFFF',edgecolor='#FF0000')
#设置画布2的坐标范围
plt.xlim(0,20)
plt.ylim(0,10)

#**画布1
plt.figure(num='fig1')
plt.xlim(0,20)
plt.ylim(0,10)
 
plt.show()
plt.close()

3.设置坐标轴

 

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
#figure图像
x = np.linspace(-1,1,50)
y1 = 2*x + 1
y2 = 3*x + 5
 
plt.figure(num=1,figsize=(8,5))
plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--')
#设置x轴刻度范围
plt.xlim((-1,0.5))
plt.ylim((1,2))
#设置X轴坐标标签
plt.xlabel('xxxx')
plt.ylabel('yyyy')
plt.show()

详细设置坐标轴的刻度，可以使用plt.xticks()：

new_ticks = np.linspace(-1,1,10)
#设置刻度值
plt.xticks(new_ticks)

#设置刻度的具体含义
plt.yticks([1,1.5,2],['bad','ok','good'])

 

坐标轴图中一共有四根，left，right，bottom，top。可以对其进行删除，换色，换位置等操作。

ax = plt.gca()    #获取整个图
ax.spines['right'].set_color('none')    #将边框设置为无色
ax.spines['top'].set_color('none')

#把x轴移动到了y轴1.5的位置作为坐标原点。
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')    #将x轴移动
#outward,axes(按照不同的标准定位，data是其中一个标准。)
ax.spines['bottom'].set_position(('data',1.5))

 

4.设置图例

有的时候图像上不止有一根线，为了区分和标注，得生成图例，以便于分析图像。

#!/usr/bin/python
#coding: utf-8
 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
 
x = np.arange(1, 11, 1)
 
# plt.plot(x, x * 2, label = "First")
# plt.plot(x, x * 3, label = "Second")
# plt.plot(x, x * 4, label = "Third")
 
# loc 设置显示的位置，0是自适应
# ncol 设置显示的列数
# plt.legend(loc = 0, ncol = 2)
 
# 也可以这样指定label
label = ["First", "Second", "Third"]
plt.plot(x, x * 2)
plt.plot(x, x * 3)
plt.plot(x, x * 4)
plt.legend(label, loc = 0, ncol = 2)
plt.show()

结果如下图：