Matplotlib¶

import matplotlib.pyplot as plt

绘制¶

plt的行为类似栈，会保存当前图形的情况

画一个图，只需要直接调用plt

x = [1,2,3,4,5,6]
y = [2,3,5,7,11,13]
plt.plot(x,y)
plt.show()

如果画多个图，要分别保存为一个变量

fig1 = plt.figure() # 把当前图形的情况保存在fig1
x = [1,2,3,4,5,6]
y = [2,3,5,7,11,13]
plt.plot(x,y) # plot 折线图
plt.show() # 展示 此操作会清空当前图形，最后使用
fig1.savefig(r"D:\Codes\Python-All\test.png") # 保存，写绝对路径/默认是基于运行的相对路径

图形分类¶

plot 折线图¶

传入x和y两个向量

其他参数：

color="#808080"
linestyle='-' 默认参数，还有-为虚线、:为点虚线、-.为线和点、为隐藏（结合标记画散点图）
linewidth=2
marker='.' 数据点处的标记，这个是圆点，还有o为大圆，^为上三角、s为正方形，D为菱形
markersize=6

imshow 网格图¶

传入一个矩阵，可以画出图像

fig1 = plt.figure()
matrix = np.random.normal(0,10,(64,64))
plt.imshow(matrix)
plt.colorbar() # 显示颜色条
plt.show()
fig1.savefig("test.png")

hist 统计图¶

传入一个向量

fig1 = plt.figure()
matrix = np.random.randn(1000) # 生成含1000个元素正态分布的数组
plt.hist(matrix)
plt.show()

其他参数：

bins=20 区间划分的数量
alpha=1 透明度

图窗属性¶

通过plt.xlim(start,end)设置坐标轴的上下限

plt.title("title")

plt.xlabel('x label')

图例¶

所有的类型的图形，在绘制的时候可以添加参数 plt.plot(x,y,label='1') 给线条一个标签，然后通过 plt.legend() 绘制图例

legend 还有三个常用的关键字参数：

loc 用于表示图例位置，该关键字在upper、center、lower 中选一个，在left、center、right 中选一个，用法如 loc='upper right'，也可以loc='best'
frameon 用于表示图例边框，去边框是 frameon=False
ncol用于表示图例的列数，默认是1列，也可以通过ncol=2调为2列

网格¶

plt.grid()