matplotlib介绍

matplotlib介绍

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([3,1,4,5,2])
plt.ylabel("grade")
plt.savefig('test',dpi=600)#输出默认为PNG格式
plt.show()

输入一维数组，plt默认将数组中的元素依次作为纵坐标的值，横坐标则是元素的索引（从0开始计算）。ylabel函数可以给纵坐标设置名字，这里我们将其称为grade。show展示图形。savefig函数可以在当前文件夹输出图片，这里我们设置dpi为600，表示一平方英尺的空间里面有600个像素点（算是高像素了）。

plt.plot([0,2,4,6,8],[3,1,4,5,2])
plt.ylabel("grade")
plt.savefig('test',dpi=600)#输出默认为PNG格式
plt.show()

二维数组下，元素一一对应。

plt.plot([0,2,4,6,8],[3,1,4,5,2])
plt.ylabel("grade")
plt.axis([-2,10,0,6])
plt.show()

axis可以指定横纵两个坐标轴的两个端点的取值，-2，10代表x轴从-2到10。0，6代表y轴从0到6。

subplot函数可以将整个平面分为许多子区域，例子中的3表示分为三个横轴区域，2表示分为两个纵轴区域，4表示我们要使用的是第四区域。

实例：

源代码

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def f(t):
    return np.exp(-t)*np.cos(2*np.pi*t)
a=np.arange(0.0,5.0,0.02)

plt.subplot(2,1,1)
plt.plot(a,f(a))

plt.subplot(2,1,2)
plt.plot(a,np.cos(2*np.pi*a),'r--')
plt.show()

代码解释

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def f(t):
    return np.exp(-t)*np.cos(2*np.pi*t)
a=np.arange(0.0,5.0,0.02)

导入包，定义一个叫做函数f(t)的函数，这个函数是一个衰减函数。然后我们定义一个数组。

plt.subplot(2,1,1)
plt.plot(a,f(a))

画出横轴方向有两个维度，纵轴方向有一个维度的子区域，在第一个区域使用a对应f(a)来画出函数，可以看出，画出的函数是一个衰减函数。

plt.subplot(2,1,2)
plt.plot(a,np.cos(2*np.pi*a),'r--')
plt.show()

在第二个区域里面画函数，plot函数画出来的是一个正弦函数曲线