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  • 结果可视化——Matplotlib.pyplot

    Matplotlib.pyplot总结

    经常看到这样一行代码

    import matplotlib.pyplot as plt
    

    这个plt,其实大有来头,它集成了画图的很多方便函数,使用起来也能够结合numpylist等工具。

    基本用法

    我们可以从一张画布开始。

    fig, axes = plt.subplots()
    

    fig是画板,axes是画布,如果subplots有参数控制多个画布,axes可以迭代。

    fig = plt.figure()  # 新建画板
    axes1 = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])  # 大画布
    axes2 = fig.add_axes([0.2, 0.5, 0.4, 0.3])  # 小画布
    
    axes1.plot(x, y, 'r')  # 大画布
    axes2.plot(y, x, 'g')  # 小画布
    

    饼图

    label = 'Cat', 'Dog', 'Cattle', 'Sheep', 'Horse'  # 各类别标签
    color = 'r', 'g', 'r', 'g', 'y'  # 各类别颜色
    size = [1, 2, 3, 4, 5]  # 各类别占比
    explode = (0, 0, 0, 0, 0.2)  # 各类别的偏移半径
    axes.pie(size, colors=color, explode=explode, labels=label, shadow=True, autopct='%1.1f%%')
    

    colorbar

    arr = np.random.random([3, 3])
    cx = axes.matshow(arr)
    fig.colorbar(cx)
    axes.set_xticklabels([''] + ["hello", "world", "now"])
    

    等高线

    # 生成网格矩阵
    x = np.linspace(-5, 5, 500)
    y = np.linspace(-5, 5, 500)
    X, Y = np.meshgrid(x, y)
    # 等高线计算公式
    Z = (1 - X / 2 + X ** 3 + Y ** 4) * np.exp(-X ** 2 - Y ** 2)
    
    plt.contourf(X, Y, Z)
    

    间断直方图

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    plt.xlim(0, 360)
    plt.ylim(5, 35)
    plt.xlabel("Schedule")
    
    plt.xticks(np.arange(0, 361, 60))
    plt.yticks([15, 25], ["Opera A", "Opera B"])
    
    plt.grid(ls="-", lw=1, color="gray")
    
    plt.title("Schedule comparation")
    plt.broken_barh([(30, 100), (180, 50), (260, 60)], (20, 8), facecolors="#1f78b4")
    plt.broken_barh([(60, 90), (190, 20), (230, 30), (280, 60)], (10, 8), facecolors=(
            "#7fc97f", "#beaed4", "#fdc086", "#ffff99"))
    plt.show()
    
    

    作图规范

    添加图标题,图例,网格。

    fig, axes = plt.subplots()
    
    axes.set_xlabel('x label')  # 横轴名称
    axes.set_ylabel('y label')
    axes.set_title('title')  # 图形名称
    
    axes.plot(x, x**2)
    axes.plot(x, x**3)
    axes.legend(["y = x**2", "y = x**3"], loc=0)  # 图例
    axes.grid(True)
    

    其他图形

    n = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
    
    fig, axes = plt.subplots(1, 4, figsize=(16, 5))
    
    axes[0].scatter(x, x + 0.25*np.random.randn(len(x)))
    axes[0].set_title("scatter")
    
    axes[1].step(n, n**2, lw=2)
    axes[1].set_title("step")
    
    axes[2].bar(n, n**2, align="center", width=0.5, alpha=0.5)
    axes[2].set_title("bar")
    
    axes[3].fill_between(x, x**2, x**3, color="green", alpha=0.5)
    axes[3].set_title("fill_between")
    

    参考教程

    教程
    官方API

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