import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
複製**
x = np.linspace(0,10,100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x,y)
plt.show()
複製**
噹噹當,結果如下:
接下來繪製演示如何繪製多條曲線:
cosy = np.cos(x)
siny = y.copy()
#繪製兩條曲線
plt.plot(x,siny)
#如果想改變顏色,可以通過color='xx'引數進行指定,比如:plt.plot(x,siny,color='red'),還可以指定線條型別,通過linestyle='--';
plt.plot(x,cosy)
plt.show()
複製**
我們還可以指定座標系的大小:
plt.plot(x,siny)
plt.xlim(-5,15)
#x軸的範圍
plt.ylim(0,1.5)
#y軸的範圍
複製**
也可以同時對兩個軸進行調整:
plt.axis([-1,1,-2,2])
複製**
除此之外,還可以給x,y軸加上標籤,給曲線加上標識等:
plt.plot(x,siny,lable="sin(x)")
plt.plot(x,cosy,label="cos(x)")
plt.legend()
plt.xlabel("x axis")
plt.ylable("y axis")
複製**
plt.scatter(x,siny)
plt.show()
複製**
對散點圖的操作跟之前繪製折線圖的引數一樣的。
通常來講,散點圖的x,y是特徵,而折線圖則不是。比如:
matplotlib簡單介紹
首先一幅matplotlib的影象組成部分介紹。在matplotlib中,整個影象為乙個figure物件。在figure物件中可以包含乙個或者多個axes物件。每個axes ax 物件都是乙個擁有自己座標系統的繪圖區域。所屬關係如下 下面以乙個直線圖來詳解影象內部各個元件內容 其中 title為影象...
matplotlib的簡單應用
1.折線圖from matplotlib import pylabx 1,2,3,4,8 y 5,7,2,1,5 pylab.plot x,y,m plot x軸資料,y軸資料,展現方式 顏色 線條樣式 1 線條樣式 普通直線 虛線 形式 細小虛線 2 顏色 青色 c cyan 紅色 r red 品...
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matplotlib的簡單應用 示例 y sin x y cos x 放在同乙個的畫板上 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 從 pi到pi之間生成100個間隔均等的點 x np.linspace np.pi,np.pi,100 定義...