Python Matplotlib库入门指南

Jun 06, 2016 am 11:17 AM
matplotlib ライブラリ python

Matplotlib简介

Matplotlib是一个Python工具箱,用于科学计算的数据可视化。借助它,Python可以绘制如Matlab和Octave多种多样的数据图形。最初是模仿了Matlab图形命令, 但是与Matlab是相互独立的.
通过Matplotlib中简单的接口可以快速的绘制2D图表

初试Matplotlib

Matplotlib中的pyplot子库提供了和matlab类似的绘图API.

代码如下:


import matplotlib.pyplot as plt   #导入pyplot子库
plt.figure(figsize=(8, 4))  #创建一个绘图对象, 并设置对象的宽度和高度, 如果不创建直接调用plot, Matplotlib会直接创建一个绘图对象
plt.plot([1, 2, 3, 4])  #此处设置y的坐标为[1, 2, 3, 4], 则x的坐标默认为[0, 1, 2, 3]在绘图对象中进行绘图, 可以设置label, color和linewidth关键字参数
plt.ylabel('some numbers')  #给y轴添加标签, 给x轴加标签用xlable
plt.title("hello");  #给2D图加标题
plt.show()  #显示2D图

基础绘图

绘制折线图

与所选点的坐标有关

代码如下:


# -*- coding: utf-8 -*-
#!/usr/bin/env python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = [0, 1, 2, 4, 5, 6]
y = [1, 2, 3, 2, 4, 1]
plt.plot(x, y, '-*r')  # 虚线, 星点, 红色
plt.xlabel("x-axis")
plt.ylabel("y-axis")
plt.show()


更改线的样式查看plot函数参数设置 
多线图
只需要在plot函数中传入多对x-y坐标对就能画出多条线

代码如下:


# -*- coding: utf-8 -*-
#!/usr/bin/env python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = [0, 1, 2, 4, 5, 6]
y = [1, 2, 3, 2, 4, 1]
z = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
plt.plot(x, y, '--*r', x, z, '-.+g')
plt.xlabel("x-axis")
plt.ylabel("y-axis")
plt.title("hello world")
plt.show()

柱状图

代码如下:


# -*- coding: utf-8 -*-
#!/usr/bin/env python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = [0, 1, 2, 4, 5, 6]
y = [1, 2, 3, 2, 4, 1]
z = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
plt.bar(x, y)
plt.xlabel("x-axis")
plt.ylabel("y-axis")
plt.show()

子图

subplot()函数指明numrows行数, numcols列数, fignum图个数. 图的个数不能超过行数和列数之积

代码如下:


# -*- coding: utf-8 -*-
#!/usr/bin/env python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = [0, 1, 2, 4, 5, 6]
y = [1, 2, 3, 2, 4, 1]
z = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
plt.figure(1)
plt.subplot(211)
plt.plot(x, y, '-+b')
plt.subplot(212)
plt.plot(x, z, '-.*r')
plt.show()

文本添加

当需要在图片上调价文本时需要使用text()函数, 还有xlabel(), ylabel(), title()函数

text()函数返回matplotlib.text.Text, 函数详细解释

代码如下:


# -*- coding: utf-8 -*-
#!/usr/bin/env python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = [0, 1, 2, 4, 5, 6]
y = [1, 2, 3, 2, 4, 1]
plt.plot(x, y, '-.*r')
plt.text(1, 2, "I'm a text")  //前两个参数表示文本坐标, 第三个参数为要添加的文本
plt.show()

图例简介
legend()函数实现了图例功能, 他有两个参数, 第一个为样式对象, 第二个为描述字符

代码如下:


# -*- coding: utf-8 -*-
#!/usr/bin/env python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
line_up, = plt.plot([1,2,3], label='Line 2')
line_down, = plt.plot([3,2,1], label='Line 1')
plt.legend(handles=[line_up, line_down])
plt.show()


或者调用set_label()添加图例

代码如下:


# -*- coding: utf-8 -*-
#!/usr/bin/env python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
line, = plt.plot([1, 2, 3])
line.set_label("Label via method")
plt.legend()
plt.show()

同时对多条先添加图例

代码如下:


# -*- coding: utf-8 -*-
#!/usr/bin/env python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
line1, = plt.plot([1, 2, 3])
line2, = plt.plot([3, 2, 1], '--b')
plt.legend((line1, line2), ('line1', 'line2'))
plt.show()


更多图例设置可以参考官方图例教程
このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AIヘンタイを無料で生成します。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

PHPおよびPython:コードの例と比較 PHPおよびPython:コードの例と比較 Apr 15, 2025 am 12:07 AM

PHPとPythonには独自の利点と短所があり、選択はプロジェクトのニーズと個人的な好みに依存します。 1.PHPは、大規模なWebアプリケーションの迅速な開発とメンテナンスに適しています。 2。Pythonは、データサイエンスと機械学習の分野を支配しています。

CentosのPytorchのGPUサポートはどのようにサポートされていますか CentosのPytorchのGPUサポートはどのようにサポートされていますか Apr 14, 2025 pm 06:48 PM

Pytorch GPUアクセラレーションを有効にすることで、CentOSシステムでは、PytorchのCUDA、CUDNN、およびGPUバージョンのインストールが必要です。次の手順では、プロセスをガイドします。CUDAおよびCUDNNのインストールでは、CUDAバージョンの互換性が決定されます。NVIDIA-SMIコマンドを使用して、NVIDIAグラフィックスカードでサポートされているCUDAバージョンを表示します。たとえば、MX450グラフィックカードはCUDA11.1以上をサポートする場合があります。 cudatoolkitのダウンロードとインストール:nvidiacudatoolkitの公式Webサイトにアクセスし、グラフィックカードでサポートされている最高のCUDAバージョンに従って、対応するバージョンをダウンロードしてインストールします。 cudnnライブラリをインストールする:

Python vs. JavaScript:コミュニティ、ライブラリ、リソース Python vs. JavaScript:コミュニティ、ライブラリ、リソース Apr 15, 2025 am 12:16 AM

PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1)Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2)Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3)どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

Dockerの原則の詳細な説明 Dockerの原則の詳細な説明 Apr 14, 2025 pm 11:57 PM

DockerはLinuxカーネル機能を使用して、効率的で孤立したアプリケーションランニング環境を提供します。その作業原則は次のとおりです。1。ミラーは、アプリケーションを実行するために必要なすべてを含む読み取り専用テンプレートとして使用されます。 2。ユニオンファイルシステム(UnionFS)は、違いを保存するだけで、スペースを節約し、高速化する複数のファイルシステムをスタックします。 3.デーモンはミラーとコンテナを管理し、クライアントはそれらをインタラクションに使用します。 4。名前空間とcgroupsは、コンテナの分離とリソースの制限を実装します。 5.複数のネットワークモードは、コンテナの相互接続をサポートします。これらのコア概念を理解することによってのみ、Dockerをよりよく利用できます。

ミニオペンCentosの互換性 ミニオペンCentosの互換性 Apr 14, 2025 pm 05:45 PM

MINIOオブジェクトストレージ:CENTOSシステムの下での高性能展開Minioは、Amazons3と互換性のあるGO言語に基づいて開発された高性能の分散オブジェクトストレージシステムです。 Java、Python、JavaScript、Goなど、さまざまなクライアント言語をサポートしています。この記事では、CentosシステムへのMinioのインストールと互換性を簡単に紹介します。 Centosバージョンの互換性Minioは、Centos7.9を含むがこれらに限定されない複数のCentosバージョンで検証されています。

CentosでPytorchの分散トレーニングを操作する方法 CentosでPytorchの分散トレーニングを操作する方法 Apr 14, 2025 pm 06:36 PM

Pytorchの分散トレーニングでは、Centosシステムでトレーニングには次の手順が必要です。Pytorchのインストール:PythonとPipがCentosシステムにインストールされていることです。 CUDAバージョンに応じて、Pytorchの公式Webサイトから適切なインストールコマンドを入手してください。 CPUのみのトレーニングには、次のコマンドを使用できます。PipinstalltorchtorchtorchvisionTorchaudioGPUサポートが必要な場合は、CUDAとCUDNNの対応するバージョンがインストールされ、インストールに対応するPytorchバージョンを使用してください。分散環境構成:分散トレーニングには、通常、複数のマシンまたは単一マシンの複数GPUが必要です。場所

CentosでPytorchバージョンを選択する方法 CentosでPytorchバージョンを選択する方法 Apr 14, 2025 pm 06:51 PM

PytorchをCentosシステムにインストールする場合、適切なバージョンを慎重に選択し、次の重要な要因を検討する必要があります。1。システム環境互換性:オペレーティングシステム:Centos7以上を使用することをお勧めします。 Cuda and Cudnn:PytorchバージョンとCudaバージョンは密接に関連しています。たとえば、pytorch1.9.0にはcuda11.1が必要ですが、pytorch2.0.1にはcuda11.3が必要です。 CUDNNバージョンは、CUDAバージョンとも一致する必要があります。 Pytorchバージョンを選択する前に、互換性のあるCUDAおよびCUDNNバージョンがインストールされていることを確認してください。 Pythonバージョン:Pytorch公式支店

PytorchをCentosの最新バージョンに更新する方法 PytorchをCentosの最新バージョンに更新する方法 Apr 14, 2025 pm 06:15 PM

PytorchをCentosの最新バージョンに更新すると、次の手順に従うことができます。方法1:PIPでPIPを更新する:最初にPIPが最新バージョンであることを確認します。これは、PIPの古いバージョンがPytorchの最新バージョンを適切にインストールできない可能性があるためです。 pipinstall- upgradepipアンインストール古いバージョンのpytorch(インストールの場合):pipuninstorchtorchtorchvisiontorchaudioインストール最新

See all articles