python matplotlib画图

python matplotlib画图

Matplotlib.pyplot是用来画图的方法，类似于matlab中plot命令，用法基本相同。

一.最基本的：

例如：

In [1]: import matplotlib.pyplot as plt

In [2]: plt.plot([1,2,3])

Out[2]: [] In [3]: plt.ylabel('some numbers')

Out[3]:

In [4]: plt.show()

结果如图1

从图中可以看到，如果我们给plot()参数是一个list或者array，那么画图默认是作为Y轴来显示，x轴是自动生成的数值范围。

其实plot可以带一些参数，和matlab类似。如：

plt.plot([1,2,3],[1,4,9])

则会按(1,1),(2,4),(3,9)来划线。

当然和matlab类似，我们也可以指定线的类型和颜色，如果默认，则为’b-‘,即蓝色的实线（如上图）。

>>> import matplotlib.pyplot as plt

>>>plt.plot([1,2,3,4], [1,4,9,16], 'ro')

[]

>>>plt.axis([0, 6, 0, 20])

[0, 6, 0, 20]

>>>plt.show()

结果如图2：

'ro'代表线形为红色圈。plt.axis([0, 6, 0, 20])是指定xy坐标的起始范围，它的参数是列表[xmin, xmax, ymin, ymax]。

二，统一图上画多条曲线

下面看看如何在同一张图画多条曲线，我们用numpy生成的array

>>> import numpy as np

>>> t = np.arange(0.,5.,0.2)

>>>t

array([ 0. , 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1. , 1.2, 1.4, 1.6, 1.8, 2. ,

2.2, 2.4, 2.6, 2.8,

3. , 3.2, 3.4, 3.6, 3.8,

4. , 4.2, 4.4, 4.6, 4.8])

>>>plt.plot(t,t,'r--',t,t**2,'bs',t,t**3,'g^')

>>>plt.show()

结果如图3：

对于线的属性，我们也可以如下设定：

lines = plt.plot(x1, y1, x2, y2)

# use keyword args

plt.setp(lines, color='r', linewidth=2.0)

# ormatlab style string value pairs

plt.setp(lines, 'color', 'r', 'linewidth', 2.0)

三，subplot命令

Matplotlib也有和matlab中一样的subplot命令

>>> import numpy as np

>>> import matplotlib.pyplot as plt

>>>def f(t):

returnnp.exp(-t)*np.cos(2*np.pi*t)

>>> t1 = np.arange(0.0,5.0,0.1)

>>> t2 = np.arange(0.0,5.0,0.02)

>>>plt.figure(1)

>>>plt.subplot(211)

>>>plt.plot(t1,f(t1),'bo',t2,f(t2),'k')

[,

] >>>plt.subplot(212)

>>>plt.plot(t2,np.cos(2*np.pi*t2),'r--')

[]

>>>plt.show()

结果如图4：

当然，也可以用figure来画多个图。importmatplotlib.pyplot as plt

plt.figure(1) # the first figure

plt.subplot(211) # the first subplot in the first figure plt.plot([1,2,3])

plt.subplot(212) # the second subplot in the first figure plt.plot([4,5,6])

plt.figure(2) # a second figure

plt.plot([4,5,6]) # creates a subplot(111) by default plt.figure(1) # figure 1 current; subplot(212) still current plt.subplot(211) # make subplot(211) in figure1 current plt.title('Easy as 1,2,3') # subplot 211 title

四，在图片上标上text。

如：

importnumpy as np

importmatplotlib.pyplot as plt

mu,sigma = 100,15

x = mu + sigma*np.random.randn(10000)

# the histogram of the data

n,bins,patches =

plt.hist(x,50,normed=1,facecolor='g',alpha=0.75)