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利用numpy+matplotlib绘图的基本操作教程(利用职务之便谋取私利是什么罪)

编辑:rootadmin

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简述

Matplotlib是一个基于python的2D画图库,能够用python脚本方便的画出折线图,直方图,功率谱图,散点图等常用图表,而且语法简单。具体介绍见matplot官网。

Numpy(Numeric Python)是一个模仿matlab的对python数值运算进行的扩展,提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型、矢量处理,以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生,而且据说自从他出现了以后,NASA就把很多原来用fortran和matlab做的工作交给了numpy来做了,可见其强大。。。他的官网在这里,具体的资料都在里面。

安装

(牛力大法好~)

使用

matplotlib可以在脚本中使用,不过如果在ipython中使用则会更加炫(直接添加?pylab参数可以免去导包的过程),而且能得到类似Matlab/Mathematica一样的功能,即时输入,即时输出。个人觉得说白了他就是模仿Matlab/Mathematica的,但是的确比前者更加方便编程。

很多情况下matplot需要配合numpy包一起用,关于numpy包我不打算分开来说,用到的时候提一下就行。有一点需要注意的是,numpy包通常是这样导入的:

会给他起一个叫np的别名,而且这几乎已经是约定俗成了。

在python或者ipython中输入help(*需要查找的函数*) 就行(当然需要先导入下包)。

第一个图像

需要导入的包:

第一个函数图像

有matlab基础的同学肯定不陌生。。。是的,这两个模块的组合几乎就跟matlab的用法无二。。

1、首先用np.linspace方法生成一个数组X,这个数组是从$-pi$开始到$pi$的总共包含个元素的数组,endpoint参数表示是否包含首尾端点(他的值是True或False,首字母要大写。。。。)。当然,这个数组就是一个普通的数组了,跟其他数组没有区别。

2、然后用np.cos()和np.sin()方法作用在X数组上,对于X中的每一个元素进行计算,生成结果数组。(免去了迭代的过程)。

3、接着调用pylab的plot方法,第一个参数是横坐标数组,第二个参数是纵坐标数组,其他参数暂且不谈。这样他会生成一个默认的图表了。(不会立刻显示)

4、当然,最后还要调用show方法来显示图表。

5、结果:

图表的名字叫figure1,左下面有几个按钮,都是很实用的东西,右下角会显示当前鼠标左边,也很方便。

图表布局和坐标分布

每一个图表都是在一个figure里面,我们可以通过如下命令生成一个空的figure:

这里参数的顺序没有要求,但是一定要加上参数名,因为他是根据参数名来区别每个参数的,是一种跟C语言类型不同的函数。figsize参数表示figure的宽高比,然后dpi表示每一份占的长度,比如这里就表示图像是x的。

输出命令之后会立刻出现一个窗口,接下来所有的plot命令都会立刻显示在这个窗口上而不用再输入show命令了。

一个figure里也能显示多个图表,我们可以用如下函数来分割一个figure:

这样就会把当前的figure分割成3行4列的表,而激活其中的第6张,即第2行第3张。以后的plot都是在这一个子表上生成的,如果需要更换则可以重新输入subplot命令来确定其新的位置。

除此之外,如果我们对图表显示的范围不满意,我们还可以直接调整图表的坐标范围:

利用numpy+matplotlib绘图的基本操作教程(利用职务之便谋取私利是什么罪)

这就表示x轴的范围设置在-4到4,y轴的范围设置在-1到1。当然,如果是想相对的进行修改我们可以利用下numpy数组的min和max方法。比如X.min() 这样的东西。

如果对坐标显示的密度啊什么的不满意,我们也可以调节他的标注点:

对于xticks和yticks,我们实际上可以传入任意的数组,这里不过是为了方便而用numpy快速生成的等差数列。

当然,我们也可以给标注点进行任意的命名,像下面这样:

效果也很好想象,就不贴图了。需要注意的是这里也可以支持LaTex语法,将LaTex引用在两个$之间就可以了。(关于LaTex)

这里也有个小窍门,就是如果想不显示标注的话,我们就可以直接给xticks赋一个空的数组。

更改色彩和线宽

我们可以在画plot的时候用如下方法指定他的颜色和线宽:

同样,这里参数的顺序不重要,名字才重要。

color参数可以指定RGB的色相,也可以用一些默认的名字,比如red blue之类的。

linestyle参数则指定了线的样式,具体参照以下样式:

参数 样式 ‘-‘ 实线 ‘?' 虚线 ‘-.' 线-点 ‘:' 点虚线

linewidth参数指定折线的宽度,是个浮点数。

marker参数指定散点的样式,具体参照以下样式:

参数 样式 ‘.' 实心点 ‘o' 圆圈 ‘,' 一个像素点 ‘x' 叉号 ‘+' 十字 ‘*' 星号 ‘^' ‘v' ‘<' ‘>' 三角形(上下左右) ‘1' ‘2' ‘3' ‘4' 三叉号(上下左右)

markerfacecolor参数指定marker的颜色

markersize参数指定marker的大小

这样就基本上能够自定义任何的折线图、散点图的样式了。

移动轴线

这段有点小复杂,暂时不想具体了解奇奇怪怪的函数调用,姑且先记录下用法和原理:

我们知道一张图有上下左右四个轴线,这里我们把右边和上边的轴线颜色调为透明,然后把下边设置到y轴数据为0的地方,把左边设置到x轴数据为0的地方。这样我们就能根据自己想要位置来调节轴线了。

比如下面这段官方的代码:

显示的结果就是:

图例和注解

图例十分简单,下述代码就可以解决:

在plot里指定label属性就好了,最后调用下legend函数来确定图例的位置,一般就是'upper left'就好了。

注解就有点麻烦了,要用到annotate命令,挺复杂的,暂时是在不想看,姑且贴一段完整的代码和效果图吧:

效果图:

还是十分高能的。。。

总结

标签: 利用职务之便谋取私利是什么罪

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