Python で絵を描くために、plot() 関数を使用する方法を段階的に説明します。-Python チュートリアル-php.cn

この記事では、python に関する関連知識を提供します。主に、plot() 関数を使用して画像を描画することに関する関連問題を紹介します。これには、この関数の基本的な理解と使用法、および「実際にやってみよう」なども含まれます。関数データの視覚化図と基本的なパラメーター設定を見てみましょう。

Python で絵を描くために、plot() 関数を使用する方法を段階的に説明します。

推奨学習: python ビデオチュートリアル

1.plot() 関数の理解

Python を使用する場合データ視覚化プログラミングでは、matplotlib ライブラリは、データの描画に使用される一般的に使用されるサードパーティライブラリです。これには、さまざまな関数、つまりさまざまな種類のグラフィックスが含まれています。matplotlib ライブラリの関数を使用するには、関数に必要なデータの形式を理解する必要があります。これは、matplotlib ライブラリの研究の焦点でもあります。

一般的な単純なデータの場合は、plot() 関数を直接使用してグラフを描画します。直接、plot() 関数を呼び出すことで、リストデータを直接描画できます。最初の学習で plot() 関数を直接使用すると、その後のグラフィックス学習のための関数のパラメータと基礎を築くのに役立ちます。

Matplotlib グラフ構成:

Figure (キャンバス)
Axes (座標系)
Axis (座標軸)
グラフィックス (plot()、scatter()、bar()、...)
タイトル、ラベル、......

plot() を直接使用します )関数の描画方法は次のとおりです。

plt.plot(x, y, fmt='xxx', linestyle=, marker=, color=, linewidth=, markersize=, label=, )

ログイン後にコピー

ここで、x、y は水平座標と垂直座標を表し、fmt = '#color#linestyle#marker' はさまざまなパラメータを表します。

(1) linestyle: このフィールドは線のスタイルです。パラメータ形式: 文字列

##'-'実線##'--'##'-.'#点線点線wireless (3) マーカー: ポイントスタイル、文字列

linestyle (線のスタイル)
linestyle パラメータ	線の形状

点線
	#':'
	' '
	## (2) 線幅: このパラメータは、線の太さです。 line 、太さは指定した値の大きさに関係します、パラメータ形式: 数値

marker (ポイントスタイル)

マーカーマーカーポイント'.'店##'^' 'v' '>' '<'上、下、左、右三角形'1' '2' '3' '4'上下左右の三叉線##'o''s' D''p''h' 'H' #'*'' 'x''_ ''##(4) マーカーサイズ: サイズ点の色、パラメータ形式: 数値color (点、線の色)



## ','	ピクセル


Circle
Square
5 辺の形状
六角形
ペンタゴンスター
クロス
水平線
'
(5) color: 線と点の色を調整、文字列、パラメータ形式文字列

文字列

color

'r'红'g'緑青黄色青商品黑白



	##'b'
	'y'
	'c'
	''
	'k'
	'w'
	此处颜色参数还可以有二进制，十进制等表示方法，同时对于颜色，RGB是三原色（6）label：图例，legend文字二、plot()函数基本运用使用plot()函数时需要导入对应的库,导入库后我们在未有数据的情况下直接画图，直接画图会隐式创建Figure，Axes对象。 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot() ログイン後にコピー下面通过构造数据绘制简单图形首先数据构造，设置参数，参数也可以在将数据填入plot（）函数的时候设置。 # 导入包 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 构造数据 # 位置（2维：x,y一一对应） x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 200) # 从0到2pi的200个值 y = np.sin(x) # 从sin(0)到sin(2pi)的200个值 # 颜色（0维） c = 'red' c = 'r' c = '#FF0000' # 大小（0维）: 线宽 lw = 1 ログイン後にコピー画出图形 # 生成一个Figure画布和一个Axes坐标系 fig, ax = plt.subplots() # 在生成的坐标系下画折线图 ax.plot(x, y, c, linewidth=lw) # 显示图形 plt.show() ログイン後にコピー图形展示：给定两组数据，建立y与x的关系试，使用plot函数进行画图，本次画图线条选用点虚线形式，粗细选用1，点选用方形，点大小选用值为10，图例为‘1234’ import matplotlib.pyplot as plt x = [1,2,3] y = [1,2,3] y = x plt.plot(x,y,linestyle=':', linewidth=1, marker='d', markersize=10, label='1234') plt.legend() ログイン後にコピー作出图片如下; 下面我们引用numpy的linspace函数生创建均匀分布序列，然后对x，y建立数值关系，由此来创建图画。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-100,100,10) y = x*2 + 2x +1 plt.plot(x,y,'g-.o') ログイン後にコピー作出如下图案，由此可见，我们对于图形的设置方面，在我们熟练以后如果没有粗细的设置可以直接缩减再一个字符串里面以上都是简单图形的讲解，我们现在通过一个简单的对数据DataFrame进行作图，在往后的数据可视化中我们需要对数据进行处理后再进行可视化。下面我们通过正、余弦函数进行作图。 #导入包 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd #使用linspace（）方法构成数据 x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 50) # y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) #转化数据形式 df = pd.DataFrame([x,y1,y2]).T #对列重新命名 df.columns = ['x','sin(x)','cos(x)'] #数据写入图像，命名图例 plt.plot(df['x'],df['sin(x)'],label='sin(x)') plt.plot(df['x'],df['cos(x)'],label='cos(x)') plt.legend() ログイン後にコピー我们通过numpy的linspace方法生成数据再通过pandas对数据进行DataFrame化再带入plot()函数，此处需要讲的就是图例的命名方法，通过在函数中写入label参数，确定图例的标签，再通过legend（）函数生成图例，在后续的学习中也会讲到图例的位置、形式等的运用。三、plot()函数数据可视化画图以及图元基本参数设置通过绘制世界人口变化曲线图了解基本图元参数设置，本次绘图过程主要是先通过对人口数据导入，了解数据构造，再进配置画图参数最后完成图形的制作，其中基本的图元参数用于别的图形也适用，在这儿学会了我们只需要了解数据结构，构造成图形所要的数据结构就可以就行画出自己想要的图形。首先进行数据导入，了解数据结构形式。为了学习方便，选用jupyter notebook进行可视化图形讲解。 import pandas as pd datafile = r'world_population.txt' # 打开文件 df = pd.read_csv(datafile) #读取数据 df.head()#展示前面部分数据ログイン後にコピー以下就是基本的数据样式，由年份和人口数量组成这里做了基本的图元设计，也就是对于画布的设置，前面我们所学函数参数都是对于图形中间的设置，我们构成一个可视化界面是通过画布+画中图形样式组成一个完整的可视化界面。画布界面有画布大小，画布像素，画布界面，画布边框等设置。 import matplotlib.pyplot as plt # 画布 fig = plt.figure(figsize=(6,4), # inches dpi=120, # dot-per-inch facecolor='#BBBBBB', frameon=True, # 画布边框 ) plt.plot(df['year'],df['population']) # 标题 plt.title("1960-2009 World Population") ログイン後にコピー构成一个完整的可视化图像除了图例还有图像的标题，我们可以通过title()方法设置英文标题，中文标题要通过以下代码才能实现，因此我们如果是做中文项目在导入包以后就可以写上设置中文代码的代码串。 # 设置中文字体 plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' # 设置字体为简黑（SimHei） plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'FangSong' # 设置字体为仿宋（FangSong）ログイン後にコピー当然，除了这种比较简单的图形之外我们还能对图形进行优化设置，将数据显示的更加的精美和美观，对图形优化便于实际报告中的演示也是我们现在必不可少的的一环。 import matplotlib.pyplot as plt # 设置中文字体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 不使用中文减号 plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'FangSong' # 设置字体为仿宋（FangSong） # 画布 fig = plt.figure(figsize=(6,4), # inches dpi=120, # dot-per-inch facecolor='#BBBBBB', frameon=True, # 画布边框 ) plt.plot(df['year'],df['population'],'b:o',label='人口数') # 中文标题 plt.title("1960-2009 世界人口") # 字体字典 font_dict=dict(fontsize=8, color='k', family='SimHei', weight='light', style='italic', ) # X轴标签 plt.xlabel("年份", loc='center', fontdict=font_dict) # loc: 左中右 left center right # Y轴标签 plt.ylabel("人口数",loc='top', fontdict=font_dict) # loc: 上中下 top center bottom # X轴范围 plt.xlim((2000,2010)) # X轴的起点和终点 # Y轴范围 plt.ylim(6e9,7e9) # Y轴的起点和终点 # X轴刻度 plt.xticks(np.arange(2000,2011)) # X轴刻度 plt.yticks(np.arange(6e9,7e9+1e8,1e8)) # 图例 plt.legend() # plt.legend(labels=['人口']) # 网格线 plt.grid(axis='y') # axis: 'both','x','y' ログイン後にコピー上述代码，对x轴，y轴的刻度、标签、字体进行定义，对图例、网格线等也做出了参数的设置，最后做出的图形如下图：推荐学习：python视频教程