Matplotlib绘图工具

主要模块：matplotlib.pyplot;numpy（制造数据）

1、最简单的绘图：plt.plot()

x = np.linspace(-1,1,50)
y = 2*x + 1
plt.plot(x,y)
plt.show()

2、第一个：回到主界面；第五个放大某一细节，第四个拖动，第六个边框设置。

3、figure：（一个大窗口，可以有好几个窗口。）一个窗口可以防止多张图片。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npx = np.linspace(-3,3,50)
y1 = 2*x + 1
y2 = x**2# 绘制一个figure,语句以plt.figure开始,不设置参数的情况下，figure序号由1开始
plt.figure()
plt.plot(x, y1)# 两条曲线绘制于同一张图上
plt.figure(num = 3, figsize = (8,5))
plt.plot(x, y2)
plt.plot(x, y1，color = 'red', linewidth = 1.0, linestyle = '--')plt.show()

4、设置坐标轴

# 两条曲线绘制于同一张图上
plt.figure(num = 3, figsize = (8,5))
plt.plot(x, y2)
plt.plot(x, y1，color = 'red', linewidth = 1.0, linestyle = '--')# 设置横纵坐标的范围
plt.xlim((-1,2))
plt.ylim((-2,3))
plt.xlabel('I am x')
plt.ylabel('I am y')# 横纵坐标的数据自定义
new_ticks = np.linspace(-1,2,5)
plt.xticks(new_ticks)#y打印成字符的形式，-2的位置对应really,-1.8的位置对应normal,3的位置对应good
# 空格不需转义，后边的需要plt.yticks([-2, -1.8, 3],['really bad', 'normal', 'good'])# 字体应用转义形式，也可打印数学符号需要进行转义，r代表正则化plt.yticks([-2, -1.8, 3],[r'$really\ bad$', r'$normal\ \alpha$', r'$good$'])plt.show()

修改坐标轴的位置、标尺

# gca = 'get current axis'
# 拿出现在的axis ax = plt.gca()# spines获取坐标轴的脊粱（四个边框）
# 除去右边、上边的边框ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')# 整个图中的x轴和y轴还未默认ax.xaixs.set_ticks_positon('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('left')# 挪动x轴到y轴的0位置,挪动y轴到x轴的0位置
# 定位方式有axes(相对于x或者y的百分之多少)
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
ax.spines['left'].set_position(('data',0))
plt.show()

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