matplotlib使用
作者:互联网
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Created on Thu Jul 4 10:04:59 2019
@author: PC
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#pylab和pyplot的区别
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1、pylab将numpy导入到了其命名空间中,这样会使得pylab表现的和matlab更加相似。
现在来说我们经常使用pyplot,因为pyplot相比pylab更加纯粹
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#创建一个8*6点的图,分辨率是80
plt.figure(figsize=[8,6],dpi=80)
#创建一个1*2的子图,并将图放在第一个
plt.subplot(1,2,1)
#创建一个数组,[-np.pi,np.pi],中间有256个值
x = np.linspace(-np.pi,np.pi,256)
c,s = np.cos(x),np.sin(x)
#plot
plt.plot(x,c,color='blue',linewidth=1.0,linestyle='-.')
#设置横轴的上下界
plt.xlim(-4,4)
#设置纵轴的上下界
plt.ylim(-1,1)
#设置横轴的刻度值
plt.xticks(np.linspace(-4,4,5))
#设置纵轴的刻度值
plt.yticks(np.linspace(-1,1,5))
#设置横轴的label
plt.xlabel('time')
#设置纵轴的label
plt.ylabel('value')
#创建一个1*2子图,并将图放在第二个
plt.subplot(1,2,2)
plt.plot(x,s,color='b',linewidth=2.0,linestyle='-')
#设置横轴的上下界
plt.xlim(-4,4)
#设置纵轴的上下界
plt.ylim(-1,1)
#设置横轴的刻度值
plt.xticks(np.linspace(-4,4,5))
#设置纵轴的刻度值
plt.yticks(np.linspace(-1,1,5))
#设置横轴的label
plt.xlabel('time')
#设置纵轴的label
plt.ylabel('value')
#自动的调整子图
plt.tight_layout()
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matplotlib绘制散点图
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plt.figure(figsize=(5, 5))
X = np.array([
[-4, -3.5], [-3.5, -5], [-2.7, -4.5],
[-2, -4.5], [-2.9, -2.9], [-0.4, -4.5],
[-1.4, -2.5], [-1.6, -2], [-1.5, -1.3],
[-0.5, -2.1], [-0.6, -1], [0, -1.6],
[-2.8, -1], [-2.4, -0.6], [-3.5, 0],
[-0.2, 4], [0.9, 1.8], [1, 2.2],
[1.1, 2.8], [1.1, 3.4], [1, 4.5],
[1.8, 0.3], [2.2, 1.3], [2.9, 0],
[2.7, 1.2], [3, 3], [3.4, 2.8],
[3, 5], [5.4, 1.2], [6.3, 2]
])
plt.xlim((-8, 8))
plt.ylim((-8, 8))
centroid = np.array([
[-1.75,-2.46],
[1.63,2.48],
[5.85,1.6]
])
theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, 800)
radius = 2.5
colors = 10 * ['r', 'g', 'b', 'k', 'y']
for i in range(len(centroid)):
center = centroid[i]
#画中心点
plt.scatter(center[0], center[1], color=colors[i], marker='x', s=30)
#画圆
x, y = np.cos(theta) * radius + center[0], np.sin(theta) * radius + center[1]
plt.plot(x, y, linewidth=1, color=colors[i])
plt.scatter(X[:,0],X[:,1],s=30)
标签:plt,横轴,纵轴,matplotlib,linspace,设置,使用,np 来源: https://blog.csdn.net/xingghaoyuxitong/article/details/114330517