matplotlib简单解析

此博客仅是我平时学习遇到的一些小代码，随着我学习的增多，博客也会慢慢的增添

导入函数库

import matplotlib
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt

1.matplotlib画图用的数据一般都是numpy产生的，产生数据在numpy博客。

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各种函数解析

2D区域

#也可以不写，问题不大
plt.figure(figsize=(9, 11), facecolor='w')   #创建2D画布，大小和背景颜色
plt.subplot(132)	#分区

plt.grid()		#显示网格，会使函数图像看起来更方便一些

plt.axhline(y=0.8, ls='--', c='r')		#在y=0.8处，显示一条直线。

plt.hist (数据，格数，normed=1,颜色，alpha=0.8)		#显示柱状图。暂且以为：显示normed=1时，为显示正态分布直方图。 [返回值是三个数组，第一个为正态分布值，第二个为横坐标，第三个不晓得]

plt.plot (x,y,’go-’,linewidth=2,label=’hhh’ )		#将各个坐标点用直线连接（可以调节颜色，宽度，注释，线形状)
plt.legend(loc=’ ’)设置线段颜色注释调节位置。也就是label标签的位置。
#位置单词：（best，upper right，upper left，lower left，lower right，right，center left，center right，lower center，upper center， center)

plt.bar(x,y)		#显示柱状图（比hist好用）
plt.scatter(x,y, c='g', marker='x', s=50, label='a', alpha=1)		#c为颜色，s为点的大小，alpha为透明度，marker为显示点样式。

plt.stem(w,a,linefmt=’ro-’,markerfmt=’ro’)

显示图像展示：

对坐标轴设置

plt.xlabel('X', fontsize=15)
plt.ylabel('exp(X)', fontsize=15)

plt.title() #设置单个图标题
plt.suptitle（） #设置整个显示框大标题

1.显示矩阵（矩阵可视化）

plt.matshow(a)		#将矩阵a可视化出来
plt.show()

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3D

 fig=plt.figure()  或 ax = Axes3D(fig)   	#创建3D画布
ax=fig.add_subplot(111,projection=’3D’) 		#创建3D画布分区
ax=fig.gca(projection=’3d’)								#创建3D画布分区

ax.bar(x,y,zs=z,zdir=’y’,color=’blue’,alpha=0.8)  x,y为条形图高度与位置，z表示柱状图侧面位置。

color=plt.cm.Set2(random.choice(range(plt.cm.Set2.N)))
ax.bar(x,y,zs=z,zdir=’y’,color=color,alpha=0.8)  #这样可以使柱状图颜色不一样,比较容易观察。

ax.plot_surface (x,y,z,rstride=1,lw=0.75,cstride=1,cmap=plt.get_cmap (‘颜色单词’))			#显示3D图
ax.scatter(x,y,z)		#显示点图
ax.scatter(x,y,z, c='r', s=15*z, marker='o', depthshade=True)		#15*z使数据越靠上，点的尺寸越大

ax.contourf(x,y,z,zdir=’z’,offset=-2)  #显示等高线，zdir表示投射的面，offset表示投射面的坐标。

对坐标轴的设置

ax.set_xlabel('X')
ax.set_xlim3d(-0.5, 1.5)
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_ylim3d(-0.5, 1.5)
ax.set_zlabel('Z')
ax.set_zlim3d(-0.5, 1.5)   

#设置xyz轴需要显示的坐标，可以自己定义xs，ys，zs
ax.xaxis.set_major_locator(mpl.ticker.FixedLocator(xs))
ax.yaxis.set_major_locator(mpl.ticker.FixedLocator(ys))
ax.xaxis.set_major_locator(mpl.ticker.FixedLocator(xs))

plt.tight_layout() #作用：使显示图形更好看，布局更合理
Plt.figure(figsize=(8,8),facecolor=’w’) #设置图片长宽和背景颜色。
plt.axis(‘off’) #关闭坐标轴，不显示。

plt.inshow(I)	#显示图像，I为一个RGB（三维，int8）矩阵。

plt.title() #设置单个图标题
plt.suptitle（） #设置大标题