连云港建设企业网站,惠州网络推广费用,网站游戏网站开发,在线做编程题的网站python里面的matplotlib.pylot是大家比较常用的#xff0c;功能也还不错的一个包。基本框架比较简单#xff0c;但是做一个功能完善且比较好看整洁的图#xff0c;免不了要网上查找一些函数。于是#xff0c;为了节省时间#xff0c;可以一劳永逸。我把常用函数作了一个总…python里面的matplotlib.pylot是大家比较常用的功能也还不错的一个包。基本框架比较简单但是做一个功能完善且比较好看整洁的图免不了要网上查找一些函数。于是为了节省时间可以一劳永逸。我把常用函数作了一个总结最后写了一个例子以后基本不用怎么改了。
一、作图流程
1.准备数据 3作图 4定制 5保存 6显示
1.数据可以是numpy数组也可以是list
2创建画布
import matplotlib.pyplot as plt
#figure(numNone, figsizeNone, dpiNone, facecolorNone, edgecolorNone, frameonTrue)
#num:图像编号或名称数字为编号 字符串为名称
#figsize:指定figure的宽和高单位为英寸
#dpi参数指定绘图对象的分辨率即每英寸多少个像素缺省值为80 ,1英寸等于2.5cm,A4纸是 21*30cm的纸张
#facecolor:背景颜色
#edgecolor:边框颜色
#frameon:是否显示边
fig plt.figure()
fig plt.figure(figsize(8,6), dpi80)
fig.add_axes()
fig, axes plt.subplos(nrows 2, ncols 2) #axes是长度为4的列表
3、作图路线
一维数据
axes[0, 0].plot(x, y)
axes[0,1].bar([1,2,3], [2,4,8])
axes[0,2].barh([1,2,3], [2,4,8])
axes[1,0].axhline(0.45)
axes[1, 1].scatter(x, y)
axes[1,2].axvline(0.65)
axes[2,0].fill(x,y, color blue)
axes[2,1].fill_between(x,y, color blue)
axes[2,2].violinplot(y)
axes[0,3].arrow(0,0,0.5,0.5)
axes[1,3].quiver(x,y)
4, 定制
plt.plot(x,y, alpha0.4, c blue, maker o)
#颜色标记透明度
# 显示数学文本
t np.arange(0.0, 2.0, 0.01)
s np.sin(2*np.pi*t)
plt.plot(t,s)
plt.title(r$\alpha_i \beta_i$, fontsize20)
plt.text(1, -0.6, r$\sum_{i0}^\infty x_i$, fontsize20)
plt.text(0.6, 0.6, r$\mathcal{A}\mathrm{sin}(2 \omega t)$,
fontsize20)
plt.xlabel(time (s))
plt.ylabel(volts (mV))
fig plt.figure()
fig.suptitle(bold figure suptitle, fontsize14, fontweightbold)
ax fig.add_subplot(111)
fig.subplots_adjust(top0.85)
ax.set_title(axes title)
ax.set_xlabel(xlabel)
ax.set_ylabel(ylabel)
ax.text(3, 8, boxed italics text in data coords, styleitalic,
bbox{facecolor:red, alpha:0.5, pad:10})
ax.text(2, 6, ran equation: $Emc^2$, fontsize15)
ax.text(3, 2, uunicode: Institut f\374r Festk\366rperphysik)
ax.text(0.95, 0.01, colored text in axes coords,
verticalalignmentbottom, horizontalalignmentright,
transformax.transAxes,
colorgreen, fontsize15)
ax.plot([2], [1], o)
# 注释
ax.annotate(我是注释啦, xy(2, 1), xytext(3, 4),colorr,size15,
arrowpropsdict(facecolorg, shrink0.05))
ax.axis([0, 10, 0, 10])5, 保存显示
plt.savefig(1.png)
plt.savefig(1.png, trainsparent True)
plt.show()
二、部分函数使用详解
1, fig.add_subplot(numrows, numcols, fignum) ####三个参数分别代表子图的行数列数图索引号。 eg: ax fig.add_subplot(2, 3, 1) (or ,ax fig.add_subplot(231))
2, plt.subplots()使用
x np.linspace(0, 2*np.pi,400)
y np.sin(x**2)
fig, ax plt.subplots()
ax.plot(x, y)
ax.set_title(Simple plot)
# Creates two subplots and unpacks the output array immediately
#fig plt.figure(figsize(6,6))
f, (ax1, ax2) plt.subplots(1, 2, shareyTrue)
ax1.plot(x, y)
ax1.set_title(Sharing Y axis)
ax2.scatter(x, y)
# Creates four polar axes, and accesses them through the returned array
fig, axes plt.subplots(2, 2, subplot_kwdict(polarTrue))
axes[0, 0].plot(x, y)
axes[1, 1].scatter(x, y)
# Share a X axis with each column of subplots
plt.subplots(2, 2, sharexcol)
# Share a Y axis with each row of subplots
plt.subplots(2, 2, shareyrow)
# Share both X and Y axes with all subplots
plt.subplots(2, 2, sharexall, shareyall)
# Note that this is the same as
plt.subplots(2, 2, sharexTrue, shareyTrue)
# Creates figure number 10 with a single subplot
# and clears it if it already exists.
fig, axplt.subplots(num10, clearTrue)
3.plt.legend()
plt.legend(locString or Number, bbox_to_anchor(num1, num2))
plt.legend(locupper center, bbox_to_anchor (0.6,0.95),ncol3,fancyboxTrue,shadowTrue)
#bbox_to_anchor被赋予的二元组中第一个数值用于控制legend的左右移动值越大越向右边移动第二个数值用于控制legend的上下移动值越大越向上移动以上这篇python matplotlib中的subplot函数使用详解就是小编分享给大家的全部内容了希望能给大家一个参考也希望大家多多支持脚本之家。
