人工智能机器学习有关-Matplotlib工具的使用(二)

Matplotlib的使用

• Matplotlib：可以用来画图的工具，为了让数据看起来更加直观。
  • 定义
    主要用于开发2D图表（3D），数据分析，基于分析，进行展示
  • 绘图流程
    • 创建画布
    • 绘制图像
    • 显示图像

 import matplotlib.pyplot as plt
        # 1.创建画布
        plt.figure
        
        #2. 图像绘制
        x = [1,2,3,4,5,6]
        y = [3,6,3,6,3,10]
        plt.plot(x,y)
        
        # 3.图像展示
        plt.show()

• matplotlib三层结构

  • 容器层
    • canvas
    • figure
    • axes
  • 辅助显示层
    添加X轴，y轴描述，标题.....
  • 图像层
    绘制什么图像的声明

• 图像的保存
  # 1.创建画布
  # figsize指画布大小，dpi指像素
  plt.figure(figsize=(20,8),dpi=100)

  # 2. 图像绘制
  x = [1,2,3,4,5,6]
  y = [3,6,3,6,3,10]
  plt.plot(x,y)
  
  # 2.1 图像保存
  plt.savefig("./data/demo.png")  #保存在根目录下面的data文件夹里面，名字Wiedemo.png
  
  # 3.图像展示
  plt.show()  # 注意，当show之后，就释放资源了，就不可以在进行其他的操作了
  

• 添加x，y轴
  import matplotlib.pyplot as plt
  import random

  # 0.生成数据
  x = range(60)
  # 列表生成式
  y = [random.uniform(10,15) for i in x]
  
  # 1.创建画布
  plt.figure(figsize=(20,8),dpi=100)
  
  # 2.图像绘制
  plt.plot(x,y)
  
  # 2.1 添加x，y轴刻度
  y_ticks = range(40)
  
  # 这一步出现['11点0分','11点1分','11点2分','11点3分','11点4分'。。。
  x_ticks_labels = ["11点{}分".format(i) for i in x]
  
  
  # 控制y轴，每一格之间的距离是5
  plt.yticks(y_ticks[::5])
  
  # 控制x轴，每一个格之间距离是5，且显示为11点0分，11点5分。。。
  plt.xticks(x[::5],x_ticks_labels[::5])
  
  
  # 3.图像展示
  plt.show()
  

  

• 添加网格
  # True代表添加网格；linestyle="--"代表网格为虚线，“-”代表为实线，alpha=1代表为透明度
  plt.grid(True,linestyle="--",alpha=1)
  

• 添加描述
  # 2.3 添加描述
  plt.xlabel("时间")
  plt.ylabel("温度")
  plt.title("一小时温度变化图",fontsize=20)

如果汉字不显示，则这样解决：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rc('font', family='SimHei', size=13)

• 绘制多个曲线并显示图例
  import matplotlib.pyplot as plt
  import random
  import matplotlib.pyplot as plt
  plt.rc('font', family='SimHei', size=20)

  # 0.生成数据
  x = range(60)
  y_beijing = [random.uniform(10,15) for i in x]
  y_shanghai = [random.uniform(15,25) for i in x]
  
  # 1.创建画布
  plt.figure(figsize=(20,8),dpi=100)
  
  # 2.图像绘制,显示图例的话需要在这个里面假如label
  plt.plot(x,y_beijing,label="北京")
  plt.plot(x,y_shanghai,label="上海")
  
  # 2.1 添加x，y轴刻度
  y_ticks = range(40)
  
      # 这一步出现['11点0分','11点1分','11点2分','11点3分','11点4分'。。。
  x_ticks_labels = ["11点{}分".format(i) for i in x]
  
  
      # 控制y轴，每一格之间的距离是5
  plt.yticks(y_ticks[::5])
  
      # 控制x轴，每一个格之间距离是5，且显示为11点0分，11点5分。。。
  plt.xticks(x[::5],x_ticks_labels[::5])
  
  # 2.2 添加网格
      # True代表添加网格；linestyle="--"代表网格为虚线，“-”代表为实线，alpha=1代表为透明度
  plt.grid(True,linestyle="--",alpha=1)
  
  # 2.3 添加描述
  plt.xlabel("时间")
  plt.ylabel("温度")
  plt.title("一小时温度变化图",fontsize=20)
  
  
  # 2.4 显示图例
  plt.legend()
  
  # 3.图像展示
  plt.show()
  

  

• 多个坐标系显示图像
  import matplotlib.pyplot as plt
  import random
  import matplotlib.pyplot as plt
  plt.rc('font', family='SimHei', size=13)

  # 0.生成数据
  x = range(60)
  y_beijing = [random.uniform(10,15) for i in x]
  y_shanghai = [random.uniform(15,25) for i in x]
  
  # 1.创建画布,nrows代表几行，ncols代表几列
  fig, axes = plt.subplots(nrows=1,ncols=2,figsize=(20,8),dpi=100)
  
  # 2.图像绘制,显示图例的话需要在这个里面加入label
  axes[0].plot(x,y_beijing,label="北京",color="g",linestyle="-.")
  axes[1].plot(x,y_shanghai,label="上海")
  
  # 2.1 添加x，y轴刻度
  y_ticks = range(40)
  
  # 这一步出现'11点0分','11点1分','11点2分','11点3分','11点4分'。。。
  x_ticks_labels = ["11点{}分".format(i) for i in x]
  
  axes[0].set_xticks(x[::5])
  axes[0].set_yticks(y_ticks[::5])
  axes[0].set_xticklabels(x_ticks_labels[::5])
  
  axes[1].set_xticks(x[::5])
  axes[1].set_yticks(y_ticks[::5])
  axes[1].set_xticklabels(x_ticks_labels[::5])
  
  # 2.2 添加网格
  axes[0].grid(True,linestyle="--",alpha=1)
  axes[1].grid(True,linestyle="--",alpha=1)
  
  # 2.3添加描述
  axes[0].set_xlabel("时间")
  axes[0].set_ylabel("温度")
  axes[0].set_title("北京一小时温度变化图")
  
  axes[1].set_xlabel("时间")
  axes[1].set_ylabel("温度")
  axes[1].set_title("上海一小时温度变化图")
  # 2.4显示图例
  axes[0].legend(loc=0)
  axes[1].legend(loc=0)
  
  # 3.图像展示
  plt.show()
  

  

标签：11,plt,机器,人工智能,axes,Matplotlib,set,ticks,图像
来源： https://www.cnblogs.com/xzycoding/p/15430144.html