Matplotlib

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Matplotlib

2024-07-16 09:18| 来源: 网络整理| 查看: 265

效果图

在这里插入图片描述

绘制过程

首先说明，matplotlib中明确说明了，有两种作图方式：

明确创建图形和轴，并在其上调用方法使用面向对象的方法（“object-oriented（OO）-style”）依靠pyplot自动创建和管理图形和轴，并使用pyplot函数进行绘图。

Matplotlib的文档和示例同时使用OO-style和pyplot-style方法，这两种方法效果是相同的。您应该随意使用两者（但是，最好选择其中一种并坚持使用，而不是混合使用）。通常，我们建议将pyplot-style限制为交互式绘图（例如，在Jupyter笔记本中），并建议使用OO-style进行非交互式绘图（在打算作为较大项目的一部分重用的函数和脚本中）。

pyplot-style和OO-style各有好处多多查看官方教程学习使用方法。

1.导入必要的包。Matplotlib.pyplot

import matplotlib.pyplot as plt

2.绘制一张空白图

fig, ax = plt.subplots()

plt.subplots()的作用是创建一个图或者一组子图返回值是Figure，axes.Axes。此处代码中 fig = Figure ax = axes.Axes。在这里插入图片描述 3.使用Axes.plot作图

fig, ax = plt.subplots() # 创建图实例 x = np.linspace(0,2,100) # 创建x的取值范围 y1 = x ax.plot(x, y1, label='linear') # 作y1 = x 图，并标记此线名为linear

在图中作出 y 1 = x y1 = x y1=x图像，代码中标记此线名为linear，不过这个时候label并不会显示。在这里插入图片描述 4.如法炮制在同一张图上绘制多条曲线。

在这里插入图片描述

5.设置轴的名称和图名，并且显示。（完成）

fig, ax = plt.subplots() # 创建图实例 x = np.linspace(0,2,100) # 创建x的取值范围 y1 = x ax.plot(x, y1, label='linear') # 作y1 = x 图，并标记此线名为linear y2 = x ** 2 ax.plot(x, y2, label='quadratic') #作y2 = x^2 图，并标记此线名为quadratic y3 = x ** 3 ax.plot(x, y3, label='cubic') # 作y3 = x^3 图，并标记此线名为cubic ax.set_xlabel('x label') #设置x轴名称 x label ax.set_ylabel('y label') #设置y轴名称 y label ax.set_title('Simple Plot') #设置图名为Simple Plot ax.legend() #自动检测要在图例中显示的元素，并且显示 plt.show() #图形可视化

在这里插入图片描述使用这种方法可以在同一张图上做出想要的图形。这是我在matplotlib官网的教程中学到的，里面不光有教程还有大量的示例，感兴趣的同学建议多多去那里学习。欢迎大家一起学习交流进步。 By：Ben

参考文献： matplotlab使用指南

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