python 中matplotlib 绘图

python 中matplotlib 绘图

数学建模需要，对于绘图进行简单学习 matpoltlib之类的包安装建议之间用anaconda

绘制一条y=x^2的曲线

• #比如我们要绘制一条y=x^2的曲线，可这样写代码：
  #当然也可以替换为引入pylab(是matplotlib的一个子包，非常适合于进行交互式绘图，本文将以这个为例)： import pylab as pl
  import matplotlib.pyplot as plt
  import pylab as pl
  x = range(10)  # 横轴的数据
  y = [i*i for i in x]  # 纵轴的数据
  pl.plot(x, y)  # 调用pylab的plot函数绘制曲线
  pl.show()  # 显示绘制出的图
  

• 要显示一个图非常简单，只要有了两个list作为输入数据，先后调用plot和show函数就可以了。一定要记得只有调用了show之后才会显示出来！只有plot是不行的！

进一步在图像中显示原始数据点以及更换线颜色

• import matplotlib.pyplot as plt
  import pylab as pl
  # 针对默认的中文不支持乱码的情况 需要进行下列配置
  # 针对windows
  plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
  plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
  x = range(10)  #x轴数据
  y = [i*i for i in x ] # y轴数据
  #pl.plot(x,y)# 调用pylab的plot 函数绘制曲线
  #如果要是想要在图形上显示原始数据点，很简单，只要在plot函数中加上一个参数即可
  pl.plot(x, y, 'ob-') # 显示数据点，并用蓝色(blue)实现绘制该图形
  pl.show() #显示绘制的曲线
  

• 

• pl.plot(x, y, 'ob-')这个参数有很多选择
  """
  颜色（color 简写为 c）：
  蓝色： 'b' (blue)
  绿色： 'g' (green)
  红色： 'r' (red)
  蓝绿色(墨绿色)： 'c' (cyan)
  红紫色(洋红)： 'm' (magenta)
  黄色： 'y' (yellow)
  黑色： 'k' (black)
  白色： 'w' (white)
  
  线型（linestyle 简写为 ls）：
  实线： '-'
  虚线： '--'
  虚点线： '-.'
  点线： ':'
  点： '.' 
  
  点型（标记marker）：
  像素： ','
  圆形： 'o'
  上三角： '^'
  下三角： 'v'
  左三角： '<'
  右三角： '>'
  方形： 's'
  加号： '+' 
  叉形： 'x'
  棱形： 'D'
  细棱形： 'd'
  三脚架朝下： '1'（像'丫'）
  三脚架朝上： '2'
  三脚架朝左： '3'
  三脚架朝右： '4'
  六角形： 'h'
  旋转六角形： 'H'
  五角形： 'p'
  垂直线： '|'
  水平线： '_'
  """
  

• pl.plot(x, y, 'Dy-')
  

  

添加坐标说明

在调用show之前添加如下代码（在代码之前添加2行代码 针对默认的中文不支持乱码的情况 需要进行下列配置)

• # 针对windows
  plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
  plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
  
  # 使用
  plt.title('这是一个图表',fontsize=25,color='r')
  plt.xlabel('嗯',fontsize=20,color='y')
  plt.ylabel('哼',fontsize=20,color='pink')
  
  #效果如上图
  

添加图例

• pl.plot(x, y, 'ob-', label=u'y=x^2曲线图')  # 加上label参数添加图例
  pl.legend()  # 让图例生效
  plt.title('这是个标题',fontsize=25,color='b')
  

  

限制横轴坐标的范围

• pl.xlim(-1, 11)  # 限定横轴的范围
  pl.ylim(-1, 110)  # 限定纵轴的范围
  

• 到这里plot的常用绘图用法就讲完了，另外，如果需要在一幅图中显示多条线，可以在show函数调用前继续调用plot函数，传入需要绘制的数据和图形显示要求。

控制图形展示大小

plt.figure(figsize=(10,6)) # 单位为厘米

## 画图思路

1.先获取数据

2.处理数据

3.获取画图必备的轴数据

4.先粗略的画出图形

5.之后再完善(不要一步到位)