基于Python数据可视化利器Matplotlib,绘图入门篇,Pyplot详解

详解

Pyplot

matplotlib.pyplot是⼀个命令型函数集合，它可以让我们像使⽤MATLAB⼀样使⽤matplotlib。pyplot中的每⼀个函数都会对画布图像作出相应的改变，如创建画布、在画布中创建⼀个绘图区、在绘图区上画⼏条线、给图像添加⽂字说明等。下⾯我们就通过实例代码来领略⼀下他的魅⼒。

import matplotlib.pyplot as pltplt.plot([1,2,3,4])

plt.ylabel('some numbers')plt.show()

上图是我们通过plt.plot([1,2,3,4])这⼀⾏代码画出的图像，这时候有的⼩伙伴可能会有⼀个疑问，“为什么X轴的坐标轴范围是0-3，⽽Y轴的坐标轴围是1-4呢？”

这是因为，在我们使⽤plot()命令函数的时候，如果只给函数传递了⼀个数值列表或数组作为参数，matplotlib会把这个数值列表当作Y轴的数值，然后根据Y轴的数值个数N⾃动⽣成⼀个数值列表[0,N-1]作为X轴的数值。所以上图中Y轴数值就是我们给定的列表[1,2,3,4]，X轴数值是⾃动⽣成的列表[0,1,2,3]。

看到这⾥有的⼩伙伴可能会想，这也太弱了吧。⼤家不要着急，我们⼀步步的来学习，上图只是⼀个⾮常简单例⼦，其实plot() 命令的功能⾮常强⼤，通过该命令我们可以同时传递多个图像参数。⽐如说，我们想同时给定X轴和Y轴的数值，我们就可以通过下⾯⼀⾏代码实现：

plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]) #X:[1, 2, 3, 4],Y:[1, 4, 9, 16]

此外，我们还可以像MATLAB⼀样在每⼀组X轴和Y轴数值的后⾯传递⼀个形式为“颜⾊+线型”的字符串参数，这个参数可以设置我们图像中的线的颜⾊和类型，默认的参数为'b-'，代表蓝⾊实线。命令⽀持的颜⾊字符有：'b'：蓝⾊'g'：绿⾊'r'：红⾊'c'：青⾊'m'：洋红⾊'y'：黄⾊'k'：⿊⾊'w'：⽩⾊

命令⽀持的线型字符：

所以，当我们想要⽤红⾊圆点展⽰上⾯代码中的数据时，我们可以通过下⾯的代码实现：

import matplotlib.pyplot as pltplt.plot([1,2,3,4], [1,4,9,16], 'ro')plt.axis([0, 6, 0, 20])plt.show()

当我们有多组数据时，我们可在每组后⾯分别设置线型及颜⾊：

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np

t = np.arange(0., 5., 0.2)

plt.plot(t, t, 'r--', t, t**2, 'bs', t, t**3, 'g^')plt.show()

以上这篇基于Python数据可视化利器Matplotlib,绘图⼊门篇,Pyplot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。