内容简介:本篇文章带大家快速入门如何使用matplotlib画出精美数学的图片;看完本篇文章你将获得熟悉并简单使用matplotlib工具,会画基本得折现图,散点图,sin,cos图,一张画布画出多图等. 当然matplotlib得功能远不止这些,读者可以参照官网进行学习。下面张图片来自
一 前言
本篇文章带大家快速入门如何使用matplotlib画出精美数学的图片;看完本篇文章你将获得熟悉并简单使用matplotlib工具,会画基本得折现图,散点图,sin,cos图,一张画布画出多图等. 当然matplotlib得功能远不止这些,读者可以参照官网进行学习。
二 图像得组成
下面张图片来自 matplotlib 官网,简单说明一下图片得组成;
- figure:画布,一张图片得整体轮廓
- Axes:数轴,一张画布上可以画多张图片
- axis:坐标轴,通常得x轴,y轴等
- tick:刻度,坐标轴上得刻度
- title: 图片得标题
- legend:图例
- grid: 网格
- label:标签说明
三 画折现图
画图之前要导入matplotlib库和numpy库;
3.1 简单折线图
画一张简单得折线图,输入得数值只有y变量,并且设置x,y轴得标签和字体大小,详细说明看代码清单
import matplotlib.pyplot as plot import numpy as np # 着线图数据 line = [1,2,6,8,9,15,23,29,35] # 指定线条粗细 plot.plot(line,linewidth=2) # 设置标题 plot.title("zszxz line ",fontsize=12) # 设置x轴 plot.xlabel("x",fontsize=12) # 设置y轴 plot.ylabel("y",fontsize=12) # 显示 plot.show()
图片显示结果
3.2 齐全的折线图
下面得图片画得是带有x,y数值得折现图,能够自定义x,y值,实现数学上的数字换图片效果; 描绘坐标就是(1,2),(2,4),(6,12),(8,16),(9,18);y的值正好是x的2倍(y = 2x);也可以发现与前面一张图片的不同之处就是初始值不是(0,0)开始,而是(1,2);
import matplotlib.pyplot as plot import numpy as np # 着线图数据 line1 = [1,2,6,8,9] line2 = [2,4,12,16,18] # 指定线条粗细 plot.plot(line1, line2,linewidth=2) # 设置标题 plot.title("zszxz line ",fontsize=12) # 设置x轴 plot.xlabel("x",fontsize=12) # 设置y轴 plot.ylabel("y",fontsize=12) # 显示 plot.show()
图片结果
3.3 销售折现图
模拟一次水果每个月份的销量,知识追寻者举例2个水果,分别是苹果,香蕉,然后用折现图显示每个月份的销量;代码清单将设置图例信息,限制x轴的范围(1~12月),设置x轴刻度;
import matplotlib.pyplot as plot import numpy as np # 折线图数据 line1 = [1,2,6,8,9,25,41,65,32,14,45,100] line2 = [2,4,12,16,18,45,3,4,55,67,78,22] # 线条1 plot.plot(line1,color='red',label="apple",linewidth=2) # 线条2 plot.plot(line2,color='blue',label="banana",linewidth=2) # 设置x轴 plot.xlabel("month",fontsize=12) # 设置y轴 plot.ylabel("sales",fontsize=12) # 设置标题 plot.title("zszxz prodcut sale ",fontsize=12) # 添加图例 plot.legend() # 设置x范围 plot.xlim(1,12) # 设置 x 刻度 x_ticks = np.arange(1, 13, 1) plot.xticks(x_ticks) # 显示 plot.show()
执行结果
四 画散点图
4.1 简单的散点图
我们将以简单的(x,y)坐标匹配,然后在画布上画出简单的散点图;
import matplotlib.pyplot as plot import numpy as np x = [1,3,5,7,9] y = [2,4,6,8,10] # 散点 plot.scatter(x,y) # 设置标题 plot.title("zszxz scatter",fontsize=12) # 设置x轴 plot.xlabel("x",fontsize=12) # 设置y轴 plot.ylabel("y",fontsize=12) # 显示 plot.show()
执行结果如下,可以看见基本实现了散点图功能不过不是很好看;
4.2 计算型散点图
实际应用中不可能要我们手动输入2个列表进行描绘散点图,一般都包含一种数学关系,我们用计算的方式获得散点图;
import matplotlib.pyplot as plot import numpy as np x_val = list(range(1,50)) # y的值是x的平方 y_val = [x**2 for x in x_val] # 设置x轴 plot.xlabel("x",fontsize=12) # 设置y轴 plot.ylabel("y",fontsize=12) # 散点 plot.scatter(x_val,y_val,color='pink') # 显示 plot.show()
执行结果如下,修改颜色,数据集变多之后,明显就好看了许多;
4.3 随机数散点图
这次我们将使用随机数进行描绘图片,并设置图片散点颜色,标记属性;marker 属性默认是 o ,圆点,我们将其改成 * ; 更多marker配置配置可以参照官方文档
import matplotlib.pyplot as plot import numpy as np # 500 个随机数 n = 500 # 平均值为0,方差为1 X = np.random.normal(0,1,n) Y = np.random.normal(0,1,n) #plot.scatter(X,Y,color='green',alpha=0.7) plot.scatter(X,Y,color='green',alpha=0.7,marker='*') #设置网格线 #plot.grid(True) plot.show()
执行结果如下,可以发现瞬间美观了许多,当然根据不同的实际需求,画出的图片也不一样。
五 画正余弦
5.1正弦
知识追寻者将画 一个 x 轴从-2Π 到 + 2 Π的 正弦图,并且在区间进行1024个等分处理;
import matplotlib.pyplot as plot import numpy as np # -2Π 到 2 Π 1024 个等值 x = np.linspace(-np.pi*2, np.pi*2, 1024) y = np.sin(x) plot.plot(x, y,c='r') # 设置x轴 plot.xlabel("x",fontsize=12) # 设置y轴 plot.ylabel("y=sin(x)",fontsize=12) # 设置标题 plot.title("zszxz sin",fontsize=12) # 显示 plot.show()
执行结果如下:
5.2 余弦
跟正弦类似,画 一个 x 轴从-2Π 到 + 2 Π的 正弦图,并且在区间进行1024个等分处理;
import matplotlib.pyplot as plot import numpy as np # -2Π 到 2 Π 1024 个等值 x = np.linspace(-np.pi*2, np.pi*2, 1024) y = np.cos(x) plot.plot(x, y,c='c') # 设置x轴 plot.xlabel("x",fontsize=12) # 设置y轴 plot.ylabel("y=cons(x)",fontsize=12) # 设置标题 plot.title("zszxz cos",fontsize=12) # 显示 plot.show()
六 画布多图
知识追寻者将5章节的正弦,余弦整合,然后在一张画布上画出2张图片;懂得这个方法之后,读者可以在任意得一张画布上画出多张图片;为了显示更加好看,还设置了虚线(dashes)
import matplotlib.pyplot as plot import numpy as np # 创建画布 plot.figure() # 子图1 plot.subplot(211) x = np.linspace(-np.pi*2, np.pi*2, 1024) sin_y = np.sin(x) # 设置虚线 plot.plot(x, sin_y,dashes=[6, 3],c='m') # 子图2 plot.subplot(212) con_y = np.cos(x) plot.plot(x, con_y,dashes=[6, 2],c='r') # 显示 plot.show()
以上就是本文的全部内容,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,也希望大家多多支持 码农网
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