Matplotlib - Python的数据可视化库

• 超过100种数据可视化效果

• 由各种可视化类构成,内部结构复杂,受Matlab的启发

• matplotlib.pyplot 是绘制各类可视化图形的命令子库,相当于一个快捷方式

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.plot([3,1,2,4,5])
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x7f06d1eacda0>]
>>> plt.ylabel("grade")
<matplotlib.text.Text object at 0x7f06d1edbc88>
>>> plt.savefig("test", dpi=600) #默认png格式
>>> plt.show()
# 此时出现新窗口
# 关闭新窗口后继续继续回到命令行
# 关闭窗口以后, plt就成了空的了

#二维坐标轴,前一个为x坐标,后一个为y坐标
>>> plt.plot([0,2,4,6,8],[3,1,4,5,2])
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x7f06d1d9b940>]
>>> plt.ylabel("grade")
<matplotlib.text.Text object at 0x7f06d2526f28>
#设置x轴起始值为-1,终点为10; y轴起始0,终止6
>>> plt.axis([-1,10,0,6])
[-1, 10, 0, 6]
>>> plt.show()

plt.subplot( nrows, ncols, plot_number)

• nrows 横轴个数

• ncols 纵轴个数

• plot_number 当前画的图在哪个区域

• 可以通过 plot_number 切换绘图区域

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> import numpy as np
>> a=np.arange(0.0,5.0,0.02)
>>> a
>>> plt.subplot(2,1,1)
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7f06cd313908>
>>> plt.plot(a,f(a))
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x7f06d24f8e80>]
>>> plt.subplot(2,1,2)
>>> plt.plot(a, np.cos(2*np.pi*a), 'r--')
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x7f06cfd0aba8>]
>>> plt.show()

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 - 第二组或更多的(x,y,format_string),用于同时绘制多条曲线,此时曲线的 x 不能省略

format_string

• 由颜色字符、风格字符和标记字符组成

• 不指定时有系统默认,会对不同线进行区分

颜色字符	说明	颜色字符	说明
'b'	蓝色	'm'	洋红色magenta
'g'	绿色	'y'	黄色
'r'	红色	'k'	黑色
'c'	青绿色cyan	'w'	白色
'#008000'	RGB某颜色	'0.8'	灰度值

风格字符	说明
'-'	实线
'--'	破折线
'-.'	点划线
':'	虚线
"''	无线条

标记字符	说明	标记	说明	标记	说明
'.'	点标记	'1'	下花三角标记	'h'	竖六边形标记
','	像素标记(极小点)	'2'	上花三角标记	'H'	横六边形标记
'o'	实心圈标记	'3'	左花三角标记	'+'	十字标记
'v'	倒三角标记	'4'	右花三角标记	'x'	x标记
'^'	上三角标记	's'	实心方形标记	'D'	菱形标记
'>'	右三角标记	'p'	实心五角标记	'd'	瘦菱形标记
'<'	左三角标记	'*'	星形标记	'|'	垂直线标记

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(10)
#绿色圆圈实线,红色x不画线,任意色*号不画线,蓝色折点线
>>> plt.plot(a, a*1.5,'go-', a, a*2.5,'rx', a, a*3.5,'*', a, a*4.5,'b-.')
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x7f1535000940>, <matplotlib.lines.Line2D object at 0x7f1535000b00>, <matplotlib.lines.Line2D object at 0x7f1534f8c4e0>, <matplotlib.lines.Line2D object at 0x7f1534f8ccc0>]
>>> plt.show()
#显示4条曲线