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2020-11-01 12:21:07
今天教大家用python绘制一些线性图案，需要的朋友可以借鉴参考一下。
画最简单的直线图
代码如下：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x=[0,1]
y=[0,1]
plt.figure()
plt.plot(x,y)
plt.savefig("easyplot.jpg")
结果如下：
代码解释：#x轴，y轴
x=[0,1]
y=[0,1]
#创建绘图对象
plt.figure()
#在当前绘图对象进行绘图（两个参数是x,y轴的数据）
plt.plot(x,y)
#保存图象
plt.savefig("easyplot.jpg")
2.给图加上标签与标题
上面的图没有相应的X，Y轴标签说明与标题
在上述代码基础上，可以加上这些内容
代码如下：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x=[0,1]
y=[0,1]
plt.figure()
plt.plot(x,y)
plt.xlabel("time(s)")
plt.ylabel("value(m)")
plt.title("A simple plot")
结果如下：
代码解释：plt.xlabel("time(s)") #X轴标签
plt.ylabel("value(m)") #Y轴标签
plt.title("A simple plot") #标题
3.画sinx曲线
代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#设置x,y轴的数值（y=sinx）x = np.linspace(0, 10, 1000)
y = np.sin(x)
#创建绘图对象，figsize参数可以指定绘图对象的宽度和高度，单位为英寸，一英寸=80pxplt.figure(figsize=(8,4))
#在当前绘图对象中画图（x轴,y轴,给所绘制的曲线的名字，画线颜色，画线宽度）plt.plot(x,y,label="$sin(x)$",color="red",linewidth=2)
#X轴的文字plt.xlabel("Time(s)")
#Y轴的文字plt.ylabel("Volt")
#图表的标题plt.title("PyPlot First Example")
#Y轴的范围plt.ylim(-1.2,1.2)
#显示图示plt.legend()
#显示图plt.show()
#保存图plt.savefig("sinx.jpg")
结果如下：
4.画折线图
代码如下：# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#X轴，Y轴数据
x = [0,1,2,3,4,5,6]
y = [0.3,0.4,2,5,3,4.5,4]
plt.figure(figsize=(8,4)) #创建绘图对象
plt.plot(x,y,"b--",linewidth=1) #在当前绘图对象绘图（X轴，Y轴，蓝色虚线，线宽度）
plt.xlabel("Time(s)") #X轴标签
plt.ylabel("Volt") #Y轴标签
plt.title("Line plot") #图标题
plt.show() #显示图
plt.savefig("line.jpg") #保存图
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2022-03-03 09:49:31python 绘制散点图展开全文用法
matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, *, edgecolors=None, plotnonfinite=False, data=None, **kwargs)参数介绍
x,y 绘制散点图的数据 float or array-like, shape(n,) s 一个实数或者一个数组大小为(n,) ,可选参数,指的是散点中心的大小 flaot or array-like, shape(n,) – – – c 散点的颜色 array-like or list of colors or color – – – marker 标记的样式,默认是’o’ – – – cmap Colormap实例或注册的Colormap名称。仅当c是浮点数组时才使用cmap – – – norm 也是一个颜色数据,使用norm在0到1的范围内缩放颜色数据c,映射到colormap cmap,如果没有,使用默认颜色,规范化 default:None – – – vmin,vmax vmin和vmax与默认范数一起使用，将颜色数组c映射到colormap cmap。如果没有，则分别使用颜色数组的最小值和最大值。在给定范数时使用vmin/vmax是错误的 float, default:None – – – alpha 透明度,数字在0,1之间 float,default: None – – – linewidths 标记边缘的线宽 float or array-like,default: 1.5 – – – edgecolors 散点图边缘线颜色 sequence of color or color 'face’与散点图面的颜色一样,‘none’ 不会绘制边缘 – – – plotnonfinite 是否使用非有限c（即inf、-inf或nan）绘制点。如果为True，则使用错误的colormap颜色绘制点 有两个参数我放到一起,用代码同时进行解释c,edgecolors 参数c 和 edgecolors, linewidths import matplotlib.pyplot as plt a = [1, 2, 3, 4, 5] b = [6, 7, 8, 9, 10] # 为了显示出c和edgecolors 我将linewidths调增到15 plt.scatter(a, b, linewidths=15,c='red',edgecolors=['black', 'green','cyan','lightgreen'])
参数 simport matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.figure(figsize=(12,6)) plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' a = [1, 2, 3, 4, 5] b = [6, 7, 8, 9, 10] plt.subplot(121) plt.title('不添加s') plt.scatter(a,b,c='red',linewidths=6) plt.subplot(122) plt.title('添加s,s=1.5') plt.scatter(a,b,c='red',s=1.5,linewidths=6) plt.show()
参数markerimport matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(12,6)) plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' a = [1, 2, 3, 4, 5] b = [6, 7, 8, 9, 10] plt.subplot(131) plt.title('标准') plt.scatter(a,b,linewidths=6) plt.subplot(132) plt.title("设置marker 'x'") plt.scatter(a,b,marker='x') plt.subplot(133) plt.title("设置marker 'v'") plt.scatter(a,b,marker='v') plt.show()
marker属性marker description . 点 – – , 像素,类似与方块 – – o 圈,默认值 – – v 倒三角形 – – ^ 正三角形 – – < 左三角形 – – > 右三角形 – – 1 tri_down 2 tri_up 3 tri_left 4 tri_right 8 八角形 s 正方形 p 五角 * 星星 h 六角1 H 六角2 + 加号 x x号 D 钻石 d 细钻 “l”->一个竖线 v线 _ H线 先更新这么多，后面陆陆续续会介绍完 这里显示下maker=1 or 2 or 3 or 4 import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(12,6)) plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' a = [1, 2, 3, 4, 5] b = [6, 7, 8, 9, 10] plt.subplot(141) plt.title("设置marker '1'") plt.scatter(a,b,s=100,marker='1') plt.subplot(142) plt.title("设置marker '2'") plt.scatter(a,b,s=100,marker='2') plt.subplot(143) plt.title("设置marker '3'") plt.scatter(a,b,s=100,marker='3') plt.subplot(144) plt.title("设置marker '4'") plt.scatter(a,b,s=100,marker='4') plt.show()
参数cmap
cmap主要是配合c参数一起使用的,c可以是一个颜色序列,使用数字列表代替
plt.cm.Spectral是一个颜色映射集,并不代表说明[0:5]代表某个颜色，参数c出现5个不同的值
然后为每个值分配一个颜色import matplotlib.pyplot as plt a = [1, 2, 3, 4, 5] b = [6, 7, 8, 9, 10] c = [0, 1, 2, 3, 4] plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' plt.subplot(121) plt.title('标准') plt.scatter(a, b, c=c, s=80) plt.subplot(122) plt.title('添加cmap') plt.scatter(a, b, c=c, s=80, cmap=plt.cm.Spectral) plt.show()
vmin,vmax,norm散点亮度设置, alpha透明度
plt.colorbar()颜色条
散点图进行多出设置，即成为气泡图，下面进行展示import matplotlib.pyplot as plt # 导入颜色条库 from matplotlib import colors import numpy as np x = np.random.randn(50) # 随机产生50个X坐标 y = np.random.randn(50) # 随机产生50个Y坐标 color = np.random.rand(50) # 随机产生用于映射颜色的数值 size = 500 * np.random.rand(50) # 随机改变散点大小的数值 changecolor = colors.Normalize(vmin=0.4, vmax=0.8) plt.scatter(x, y, c=color, s = size, alpha=0.3, cmap='viridis', norm=changecolor) plt.colorbar() # 显示颜色条 plt.show()
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Python绘制散点图
2022-05-04 16:26:51Python绘制散点图，并输出散点的分布。展开全文Python绘制散点图，并输出散点的分布。
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np n = 16 #图中点的个数 X = np.random.randint(0, 10, n) #点的横坐标 Y = np.random.randint(0, 10, n) #点的纵坐标 plt.scatter(X, Y, s=120, c=None, alpha=0.5) #绘制散点图 #X，Y:散点的坐标 #s:表示的是散点的大小，默认大小是20。 #c:表示的是散点的颜色，默认颜色是蓝色'b'。 #alpha:散点透明度，取值[0, 1]之间的值；0表示完全透明，1则表示完全不透明。 plt.xlim(-1, 10)# 设置x轴的坐标刻度 plt.ylim(-1, 10)# 设置y轴的坐标刻度 plt.show()输出结果：
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