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  • [work] matplotlib个曲线的折线

    千次阅读 2018-12-24 07:11:44
    这里我利用的是matplotlib.pyplot.plot的工具来绘制折线,这里先给出个段代码和结果: # -*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt #这里导入...

    这里我利用的是matplotlib.pyplot.plot的工具来绘制折线图,这里先给出一个段代码和结果图:

    # -*- coding: UTF-8 -*-
    import numpy as np
    import matplotlib as mpl
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    #这里导入你自己的数据
    #......
    #......
    #x_axix,train_pn_dis这些都是长度相同的list()
    
    #开始画图
    sub_axix = filter(lambda x:x%200 == 0, x_axix)
    plt.title('Result Analysis')
    plt.plot(x_axix, train_acys, color='green', label='training accuracy')
    plt.plot(sub_axix, test_acys, color='red', label='testing accuracy')
    plt.plot(x_axix, train_pn_dis,  color='skyblue', label='PN distance')
    plt.plot(x_axix, thresholds, color='blue', label='threshold')
    plt.legend() # 显示图例
    
    plt.xlabel('iteration times')
    plt.ylabel('rate')
    plt.show()
    #python 一个折线图绘制多个曲线

    这里写图片描述
      这里我谈谈matplotlib.pyplot.plot()的使用方法,先附上一个官方文档链接,然后我说下可能用到的一些参数,参数可选的内容我就不一一展开了,大家可以去上面那个连接里查:

    • color:曲线颜色,blue,green,red等等
    • label:图例,这个参数内容就自定义啦,注意如果写这个参数一定要加上plt.legend(),之后再plt.show()才有有用!
    • linestyle:曲线风格,’–’,’-.’,’:’等等
    • linewidth:曲线宽度,自定义就可以
    • marker:标记点样式,’o’,’x’,也就是说这些符号会标示出曲线上具体的“点”,这样一来就易于观察曲线上那些地方是支撑点
    • markersize:标记点的大小,自定义就可以

      如果不希望画到同一张图, 可以加一句:

    plt.cla()

    plt.legend()如果要显示label必须加

    展开全文
  • python使用matplotlib绘图详解(自动标记、将线绘制在中,绘制张图) plt.plot(x,y,markes,label),label表示图例,x为横坐标,y为纵坐标,markes为标记 使用for循环将条线段绘制在中 ...

    python使用matplotlib绘图详解(自动标记、将多条线绘制在一个图中,绘制多张图)

    plt.plot(x,y,markes,label),label表示图例,x为横坐标,y为纵坐标,markes为标记

    • 使用for循环将多条线段绘制在一个图中

      import numpy as np
      import matplotlib.pyplot as plt
      num = np.arange(40).reshape(10,4)#生成10行4列的数组
      plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']#可以plt绘图过程中中文无法显示的问题
      plt_label = 0
      for link in range(len(num)):
          plt_label += 1
          plt.plot(num[0],num[link],label = '第'+ str(plt_label) + '条线段')
      plt.legend()#显示图例,如果注释改行,即使设置了图例仍然不显示
      plt.show()#显示图片,如果注释改行,即使设置了图片仍然不显示
      
      

    结果:
    在这里插入图片描述

    • 为了更好的区分直线,可能需要对数据点进行标记,标记可以使用markes
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    num = np.arange(40).reshape(10,4)#生成10行4列的数组
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']#可以解释中文无法显示的问题
    plt_label = 0
    for link in range(len(num)):
        plt_label += 1
        markes = ['-o', '-s', '-^', '-p', '-^', '-v', '-p', '-d', '-h', '-2', '-8', '-6']
        plt.plot(num[0],num[link],markes[link],label = '第'+ str(plt_label) + '条线段')
    plt.legend()
    plt.show()
    
    
    
    
    
    
    

    结果:

    1557837661613
    在这里插入图片描述

    • 另外如果你感觉一张图中绘制的直线过多,想要每个图中绘制五条直线,那么你可以使用figure():

      import numpy as np
      import matplotlib.pyplot as plt
      num = np.arange(40).reshape(10,4)#生成10行4列的数组
      plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']#可以解释中文无法显示的问题
      plt_label = 0
      for link in range(len(num)):
          plt_label += 1
          markes = ['-o', '-s', '-^', '-p', '-^', '-v', '-p', '-d', '-h', '-2', '-8', '-6']
          half = len(num)/2
          if link < half:
              plt.figure('第一个图片')
              plt.plot(num[0],num[link],markes[link],label = '第'+ str(plt_label) + '条线段')
              plt.legend()
          else:
              plt.figure('第二个图片')
              plt.plot(num[0],num[link],markes[link],label = '第'+ str(plt_label) + '条线段')
              plt.legend()
      plt.show()
      
      
      

      结果:

      1557838134191
      在这里插入图片描述
      !(https://img-blog.csdnimg.cn/20190514205505307.?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MzI0NTQ1Mw==,size_16,color_FFFFFF,t_70)

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  • matplotlib 绘制个子条曲线

    千次阅读 2020-02-12 17:53:46
    matplotlib 中,个figure即为个画板,用plt.figure()创建个新画板,如果只有个画板的话这句可以省略。 #创建第个视图(画板) plt.figure(1) #第个画板的内容 #… #创建第二个视图(画板) plt.figure...

    1、生成多个视图(画板):
    在matplotlib 中,一个figure即为一个画板,用plt.figure()创建一个新画板,如果只有一个画板的话这句可以省略。

    #创建第一个视图(画板)
    plt.figure(1)
    #第一个画板的内容
    #…
    #创建第二个视图(画板)
    plt.figure(2)
    #第二个画板的内容
    #…
    #切换到第一个画板
    plt.figure(1)
    #继续第一个画板的内容
    #…

    2.一个视图中绘制多个子图:
    在matplotlib 中,一个figure视图可以包括多个子图(Axes),通过subplot() 函数实现。

    subplot(numRows, numCols, plotNum)

    numRows声明视图中子图有多少行,numCols声明视图中子图有多少列,plotNum则声明此时进行绘制的是第一个子图。子图的序号按照以行优先的原则,从左到右,从上到下。
    如:subplot(2,2,3)表示开始绘制4个子图的第3个(左下角位置)子图(蓝色)。
    在这里插入图片描述

    3.绘制多条曲线:

    import matplotlib.pyplot as plt
    from matplotlib.collections import EventCollection
    import numpy as np
    # Fixing random state for reproducibility
    np.random.seed(19680801)
    #定义好两条曲线的数据
    xdata = np.random.random([2, 10])
    xdata1 = xdata[0, :]
    xdata2 = xdata[1, :]
    xdata1.sort()
    xdata2.sort()
    ydata1 = xdata1 ** 2
    ydata2 = 1 - xdata2 ** 3
    #绘制图画
    fig = plt.figure()                         #生成一个画板
    ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)              #定义有着1行1列子图的视图并取第一个
    ax.plot(xdata1, ydata1, color='tab:blue')  #第一条曲线
    ax.plot(xdata2, ydata2, color='tab:orange')#第二条曲线
    
    # 定义坐标轴范围
    ax.set_xlim([0, 1])
    ax.set_ylim([0, 1])
    
    ax.set_title('line plot with data points')
    plt.show()
    

    结果如下:
    在这里插入图片描述

    4.下面给一个综合的例子:

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    #定义好横纵坐标数据
    x1 = np.linspace(0.0, 5.0)
    x2 = np.linspace(0.0, 2.0)
    y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1)
    y2 = np.cos(2 * np.pi * x2)
    
    plt.figure(1)                           #第一个画板
    ax1=plt.subplot(2, 1, 1)                #构建2行1列的视图,选定第一个子图
    ax1.plot(x1, y1, color='tab:blue')      #第1条曲线
    ax1.plot(x2, y2, color='tab:orange')    #第2条曲线
    ax1.set_title('ax1 with two lines')     #子图1的标题
    
    ax2=plt.subplot(2, 1, 2)                #在2行1列的视图中,选定第二个子图
    ax2.plot(x1, y1, color='tab:blue')
    ax2.set_title('ax2 with one line')      #子图2的标题
    plt.xlabel('x label')
    plt.ylabel('y label')
    plt.suptitle('A tale of 2 subplots')    #该视图的标题
    
    plt.figure(2)                           #第2个画板
    ax2=plt.subplot(2, 1, 2)                
    ax2.plot(x1, y1, color='tab:blue')
    plt.show()
    

    结果如图:
    在这里插入图片描述

    5.子图的不规则划分:
    在这里插入图片描述
    将整个图按照2 * 2划分,前两个为plt.subplot(2,2,1)和plt.subplot(2,2,2),最后一个需要对整个图进行重新划分,按照2 * 1划分,为plt.subplot(2,1,2)

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    #定义好横纵坐标数据
    x1 = np.linspace(0.0, 5.0)
    x2 = np.linspace(0.0, 2.0)
    y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1)
    y2 = np.cos(2 * np.pi * x2)
                            
    ax1=plt.subplot(2, 2, 1)                 
    ax1.plot(x2, y2, color='tab:orange')    
    
    ax2=plt.subplot(2, 2, 2)                
    ax2.plot(x1, y1, color='tab:blue')
    
    ax3=plt.subplot(2, 1, 2) 
    ax3.plot(x2, y2, color='tab:orange')
    ax3.plot(x1, y1, color='tab:blue')
    plt.show()
    
    展开全文
  • matplotlib figure 图像

    2021-01-23 07:13:01
    matplotlib 的 figure 就是个 单独的 figure 小窗口, 小窗口里面还可以有更的小图片. 使用import导入模块matplotlib.pyplot,并简写成plt 使用import导入模块numpy,并简写成np import matplotlib.pyplot as plt...

    转载请注明:虚幻私塾 » matplotlib figure 图像

    简单的线条

    matplotlib 的 figure 就是一个 单独的 figure 小窗口, 小窗口里面还可以有更多的小图片.

    使用import导入模块matplotlib.pyplot,并简写成plt 使用import导入模块numpy,并简写成np

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    

    使用np.linspace定义x:范围是(-3,3);个数是50. 仿真一维数据组(x ,y1)表示曲线1. 仿真一维数据组(x ,y2)表示曲线2.

    x = np.linspace(-3, 3, 50)
    y1 = 2*x + 1
    y2 = x**2
    

    使用plt.figure定义一个图像窗口. 使用plt.plot画(x ,y1)曲线.

    plt.figure()
    plt.plot(x, y1)
    plt.show()
    

    2_2_1.png

    使用plt.figure定义一个图像窗口:编号为3;大小为(8, 5). 使用plt.plot画(x ,y2)曲线. 使用plt.plot画(x ,y1)曲线,曲线的颜色属性(color)为红色;曲线的宽度(linewidth)为1.0;曲线的类型(linestyle)为虚线. 使用plt.show显示图像.

    plt.figure(num=3, figsize=(8, 5),)
    plt.plot(x, y2)
    plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--')
    plt.show()
    

    2_2_2.png

    展开全文
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