python matplotlib 画线 python画图matplotlib

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python matplotlib 画线 python画图matplotlib

2023-06-21 22:43| 来源: 网络整理| 查看: 265

python使用matplotlib画图

matplotlib库是python最著名的画图库。它提供了一整套和matlab类似的命令API。十分适合交互式地进行制图。

先介绍了怎样使用matplotlib进行柱状图的绘制

使用matplotlib进行柱状图的绘制仅仅须要三个步骤

第一：导入matplotlib包第二：调用bar函数进行设置第三：调用show( )将其显示就可以

当中bar函数提供了很多參数，比如left、height、width、label、yerr等等，以下进行一一说明； left：柱形的左边缘的位置 height：柱形的高度 width：柱形的宽度 label：标注

(1)调用bar函数时，使用left、height属性

import matplotlib.pyplot as plt #left：柱形的左边缘的位置，我们指定为0.3。那么当前柱形的左边缘的x值就是0.3 #height:柱形的高度。也就是y轴的值了 plt.bar(left=0.3,height=1) plt.show()

(2)调用bar函数时，使用left、height、width属性

import matplotlib.pyplot as plt #除了能够设置左边界。高度，还能够设置宽度width plt.bar(left=0.3,height=2,width=2) plt.show()

(3)调用bar函数时，left、height、width属性能够设置多个值。但必须长度一致

import matplotlib.pyplot as plt #left、height、width能够设置多个值，可是，这三个的长度假设要设置的话，必须长度要一致 plt.bar(left=(0.2,1),height=(2,1),width=(0.2,0.5)) #plt.bar(left=(0.2,1,2),height=(2,1),width=(0.2,0.5))报错，长度不一致 plt.show()

(4)以下是对图形进行一些表示：比如x轴、y轴的含义、标题、说明等

import matplotlib.pyplot as plt #plt.xlabel(u'性别') #中文不能显示，会乱码 plt.xlabel('sex') plt.ylabel('num') plt.xticks((0.2,1),('male','female'))#为每一个bar进行说明，前面的位置。后面的对应位置的说明 ##plt.xticks的使用方法和我们前面说到的left,height的使用方法差点儿相同。\ ##假设你有几个bar，那么就是几维的元组。第一个是文字的位置，第二个是详细的文字说明。 ##只是这里有个问题，非常显然我们指定的位置有些“偏移”。最理想的状态应该在每一个矩形的中间。 ##你能够更改(0,1)=>( (0.2+0.2)/2 ,(1+0.5)/2 )只是这样比較麻烦。 #我们能够通过直接指定bar方法里面的align="center"就能够让文字居中了。 plt.bar(left=(0.2,1),height=(2,1),width=(0.2,0.5),align='center',label="wu",xerr=0.0000,yerr=0.000001)#yerr能够使得顶部留有一定的空间 plt.title('wojiushimogui') #标题 plt.legend(loc = 'upper right')#图例 plt.show()此库中的plot( )函数,与matlab中的plot函数基本一样

matplotlib.pyplot.plot(*args, **kwargs) 參数的说明：args is a variable length argument, allowing for multiple x, y pairs with an optional format string. （意思是：參数是一个可变长度參数,同意多个x,y对与一个可选的格式字符串。）

For example, each of the following is legal:

plot(x, y) # plot x and y using default line style and color plot(x, y, ‘bo’) # plot x and y using blue circle markers plot(y) # plot y using x as index array 0..N-1 plot(y, ‘r+’) # ditto, but with red plusses

看一个简单的样例

import matplotlib.pyplot as plt L=[x*x for x in range (100)] for i in range(100): plt.plot(i,L[i],'bo') plt.show()

实际上遇到的源码作为样例贴上：用到的就是上面plot函数的一个简单的使用方法。

# show your cluster only available with 2-D data #centroids为k个类别。当中保存着每一个类别的质心 #clusterAssment为样本的标记，第一列为此样本的类别号。第二列为到此类别质心的距离 def showCluster(dataSet, k, centroids, clusterAssment): numSamples, dim = dataSet.shape if dim != 2: print ("Sorry! I can not draw because the dimension of your data is not 2!") return 1 mark = ['or', 'ob', 'og', 'ok', '^r', '+r', 'sr', 'dr', '

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