网站直接访问,建设部网站法律法规,网站建设规划方案模板,免费建网站家谱系统一、运行环境
学习工具#xff1a;jupyter-notebookpython版本#xff1a;311系统#xff1a;Win11
二、什么是matplotlib#xff1f;
matplotlib是基于python生态开发的一个可视化绘图库#xff0c;它的出现让python在数据分析及机器学习方面占了重要的一部分#…一、运行环境
学习工具jupyter-notebookpython版本311系统Win11
二、什么是matplotlib
matplotlib是基于python生态开发的一个可视化绘图库它的出现让python在数据分析及机器学习方面占了重要的一部分目前很多数据分析及机器学习相关方面的工程都有使用到这个库并且由于其简单易用安装简单等方面的优势深得广大开发者的喜爱。
三、安装及导入
1.安装pip install matplotlib 2. 导入项目 新建项目并直接import即可import matplotlib.pyplot as plt简单易用
四、matplotlib的使用
基础使用:生成一个画布
highlighter- leaf
#定义一个画布
#subplots(X,Y,figsize(X,Y))
#其中figsize(XY) 用于定义画布的大小
fig,ax plt.subplots(figsize (10, 5))
plt.show() 生成多个子图(ax)
highlighter- leaf
#subplots(X,Y)用于定义该画布有几行几列,即一个大画布fig上有多个小画布ax组成axes
fig,axes plt.subplots(2,3,figsize (10, 4))
plt.show() 绘制多个子图
highlighter- apache
#绘制多个子图
fig,axes plt.subplots(1,2,figsize(10,4)) #绘制一个一行两列的图x[1,20,40,15,2]
y[4,6,15,7,6]#对第一个子图进行绘制
bplot1 axes[0].plot(x,y)#绘制第二个子图
bplot2 axes[1].plot(y,x) 同一块画布上绘制多条函数
highlighter- apache
#简单的线性图
# x list(range(0,10))
# y list(range(0,10))
# plt.plot(x,y)
plt.plot(range(12),colorred) #等价于上面的操作
plt.plot([1,2,3]) #在现有的画布上继续绘画一条直线 放大图像(只显示函数图像的一部分)
highlighter- apache
#原函数图像
x[1,20,40,15,2]
y[4,6,15,7,6]
plt.plot(x,y) highlighter- apache
#直接对x,y赋值
x[1,20,40,15,2]
y[4,6,15,7,6]
plt.plot(x,y)
#通过设定坐标轴刻度只显示部分图形
plt.axis([0,10,0,10]) #x:[0,10],y:[0,10] 为图像添加标题横纵坐标信息
添加标题和x、y名称
highlighter- apache
x[1,20,40,15,2]
y[4,6,15,7,6]
#添加标题
plt.title(matplotlibTest)
#添加xy轴名称
plt.xlabel(Feature)
plt.ylabel(shape)
plt.plot(x,y) 更改x、y轴刻度纯数字形式
highlighter- apache
x[1,20,40,15,2]
y[4,6,15,7,6]
#添加标题
plt.title(matplotlibTest)
#添加xy轴名称
plt.xlabel(Feature)
plt.ylabel(shape)
#修改x轴刻度,纯数字形式
plt.xticks((0,10,20,30,40))
#修改y轴刻度纯数字形式
plt.yticks((0,5,10,15,20))
plt.plot(x,y) 更改x、y轴刻度自定义坐标信息
highlighter- apache
x[1,20,40,15,2]
y[4,6,15,7,6]
#添加标题
plt.title(matplotlibTest)
#添加xy轴名称
plt.xlabel(Feature)
plt.ylabel(shape)
#自定义x轴坐标信息
plt.xticks((0,10,20,30,40),(text1,text2,text3,text4,text5))
#自定义y轴坐标信息
plt.yticks((0,5,10,15,20),(align1,align2,align3,align4,align5))
plt.plot(x,y) 基于axes的显示画图
highlighter- clean
#基于 axes 的显式画图:用 Axes 画图更加直观所以被称为“显式画图”,直接用 Figure画图被称为 “隐式画图”
import numpy as np
x np.linspace(-1,1,50) #生成50个-1到1之间的数
y x**2fig plt.figure() #生成空白画布
ax fig.add_subplot() #空白的子图ax.plot(x,y,colorred,linewidth4,linestyle-.,markero) #绘画一条函数图ax.plot(y,x) #绘画另一条函数图ax.legend([yx**2,y**2x]) #添加图例ax.set_title(x and y,fontsize20) #设置标题
ax.set_xlabel(x label) #设置x轴名称
ax.set_ylabel(y label) #设置y轴名称
ax.set_xlim(-1,1) #设置x轴范围
ax.set_ylim(-1,1) #设置y轴范围# ax.grid(linewidth3,linestyle:,colorpurple,alpha0.5)plt.show()
