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当我们在写python程序时#xff0c;不可避免的需要将数据可视化#xff0c;也就是绘制出数据的曲线图#xff0c;以便我们更直观的观察数据间的变化#xff0c;以及方便对比。此时就要用到matplotlib库了。 matplotlib官方给出的定义是#xff1a; 翻译过来也就…一、背景
当我们在写python程序时不可避免的需要将数据可视化也就是绘制出数据的曲线图以便我们更直观的观察数据间的变化以及方便对比。此时就要用到matplotlib库了。 matplotlib官方给出的定义是 翻译过来也就是 Matplotlib:使用python进行可视化。
Matplotlib是一个用于在Python中创建静态、动画和交互式可视化的综合库。Matplotlib使容易的事情变得更容易使困难的事情成为可能。
matplotlib官网https://matplotlib.org/
二、一个简单的绘图例子和解析
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# from matplotlib import pyplot as plt
t np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
print(1.5*np.pi)
y_demo np.zeros((2, 100))
y_demo[0,:] np.sin(t)
y_demo[1,:] np.cos(t)
plt.figure(figsize(10, 7))
plt.plot(y_demo[0, :], g-., labeldemo sine)
plt.plot(y_demo[1, :], m, labeldemo cosine)
plt.legend(loclower left)
plt.grid()
plt.xlabel(time)
plt.ylabel(y)
plt.show()print(y_demo)绘制出的结果为 代码解析 1、import numpy as np导入numpy库进行一些数学运算 2、import matplotlib.pyplot as plt导入matplotlib库的pyplot模块这个就是绘图的库当然也可以写为from matplotlib import pyplot as plt 3、t np.linspace(0, 2*np.pi, 100)定义横坐标 t t t为0到 2 π 2\pi 2π并将其分为100份也就是从0到99python是从0开始索引的 4、y_demo np.zeros((2, 100))定义纵坐标y_demo这里2是指两条曲线且此处的100必须和步骤3的100对应如果步骤3改为500此处也应改为500。np.zeros是构造一个全0的数组这里也就是构造2行100列的全零数组 5、y_demo[0,:] np.sin(t)第一个函数的纵坐标是y_demo[0,:]切记python是从0检索 6、y_demo[1,:] np.cos(t)第二个函数的纵坐标是y_demo[1,:] 7、plt.figure(figsize(10, 7))绘制的图片大小为10*7 8、plt.plot(y_demo[0, :], g-., labeldemo sine)使用plot绘制第一条曲线颜色g是绿色线的类型是----曲线名称为demo sine 9、plt.plot(y_demo[1, :], m, labeldemo cosine)使用plot绘制第二条曲线颜色m是红色线的类型是实线曲线名称为demo cosine 10、plt.legend(loc“lower left”)为添加图例loc可是指定图例位置可以选择best, upper right, upper left, lower left, lower right, right, center left, center right, lower center, upper center, center 11、plt.grid()为图片添加网格好看一些 12、plt.xlabel(time)和plt.ylabel(y)为添加横纵坐标标签 13、plt.show()显示图片
