NumPy Matplotlib

金牛国际,亚洲赌场排名,亚洲赌场游戏,bet亚洲赌场,红利国际亚洲赌场 www.lareca.cn Matplotlib 是 Python 的绘图库。 它可与 NumPy 一起使用,提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。 它也可以和图形工具包一起使用,如 PyQt 和 wxPython。

Windows 系统安装 Matplotlib

进入到 cmd 窗口下,执行以下命令:

python -m pip install -U pip setuptools
python -m pip install matplotlib

Linux 系统安装 Matplotlib

可以使用 Linux 包管理器来安装:

  • Debian / Ubuntu:

    sudo apt-get install python-matplotlib
  • Fedora / Redhat:

    sudo yum install python-matplotlib

Mac OSX 系统安装 Matplotlib

Mac OSX 可以使用 pip 命令来安装:

sudo python -mpip install matplotlib

安装完后,你可以使用 python -m pip list 命令来查看是否安装了 matplotlib ???。

$ python -m pip list | grep matplotlib
matplotlib (1.3.1)

实例

实例

import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt x = np.arange(1,11) y = 2 * x + 5 plt.title("Matplotlib demo") plt.xlabel("x axis caption") plt.ylabel("y axis caption") plt.plot(x,y) plt.show()

以上实例中,np.arange() 函数创建 x 轴上的值。y 轴上的对应值存储在另一个数组对象 y 中。 这些值使用 matplotlib 软件包的 pyplot 子??榈?plot() 函数绘制。

图形由 show() 函数显示。

图形中文显示

Matplotlib 默认情况不支持中文,我们可以使用以下简单的方法来解决:

首先下载字体(注意系统):https://www.fontpalace.com/font-details/SimHei/

SimHei.ttf 文件放在当前执行的代码文件中:

实例

import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import matplotlib # fname 为 你下载的字体库路径,注意 SimHei.ttf 字体的路径 zhfont1 = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname="SimHei.ttf") x = np.arange(1,11) y = 2 * x + 5 plt.title("菜鸟教程 - 测试", fontproperties=zhfont1) # fontproperties 设置中文显示,fontsize 设置字体大小 plt.xlabel("x 轴", fontproperties=zhfont1) plt.ylabel("y 轴", fontproperties=zhfont1) plt.plot(x,y) plt.show()

执行输出结果如下图:

此外,我们还可以使用系统的字体:

from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib
a=sorted([f.name for f in matplotlib.font_manager.fontManager.ttflist])

for i in a:
    print(i)

打印出你的 font_manager 的 ttflist 中所有注册的名字,找一个看中文字体例如:STFangsong(仿宋),然后添加以下代码即可:

plt.rcParams['font.family']=['STFangsong']

作为线性图的替代,可以通过向 plot() 函数添加格式字符串来显示离散值。 可以使用以下格式化字符。

字符 描述
'-' 实线样式
'--' 短横线样式
'-.' 点划线样式
':' 虚线样式
'.' 点标记
',' 像素标记
'o' 圆标记
'v' 倒三角标记
'^' 正三角标记
'<' 左三角标记
'>' 右三角标记
'1' 下箭头标记
'2' 上箭头标记
'3' 左箭头标记
'4' 右箭头标记
's' 正方形标记
'p' 五边形标记
'*' 星形标记
'h' 六边形标记 1
'H' 六边形标记 2
'+' 加号标记
'x' X 标记
'D' 菱形标记
'd' 窄菱形标记
'|' 竖直线标记
'_' 水平线标记

以下是颜色的缩写:

字符 颜色
'b' 蓝色
'g' 绿色
'r' 红色
'c' 青色
'm' 品红色
'y' 黄色
'k' 黑色
'w' 白色

要显示圆来代表点,而不是上面示例中的线,请使用 ob 作为 plot() 函数中的格式字符串。

实例

import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt x = np.arange(1,11) y = 2 * x + 5 plt.title("Matplotlib demo") plt.xlabel("x axis caption") plt.ylabel("y axis caption") plt.plot(x,y,"ob") plt.show()

执行输出结果如下图:

绘制正弦波

以下实例使用 matplotlib 生成正弦波图。

实例

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 计算正弦曲线上点的 x 和 y 坐标 x = np.arange(0, 3 * np.pi, 0.1) y = np.sin(x) plt.title("sine wave form") # 使用 matplotlib 来绘制点 plt.plot(x, y) plt.show()

执行输出结果如下图:

subplot()

subplot() 函数允许你在同一图中绘制不同的东西。

以下实例绘制正弦和余弦值:

实例

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 计算正弦和余弦曲线上的点的 x 和 y 坐标 x = np.arange(0, 3 * np.pi, 0.1) y_sin = np.sin(x) y_cos = np.cos(x) # 建立 subplot 网格,高为 2,宽为 1 # 激活第一个 subplot plt.subplot(2, 1, 1) # 绘制第一个图像 plt.plot(x, y_sin) plt.title('Sine') # 将第二个 subplot 激活,并绘制第二个图像 plt.subplot(2, 1, 2) plt.plot(x, y_cos) plt.title('Cosine') # 展示图像 plt.show()

执行输出结果如下图:

bar()

pyplot 子??樘峁?bar() 函数来生成条形图。

以下实例生成两组 x 和 y 数组的条形图。

实例

from matplotlib import pyplot as plt x = [5,8,10] y = [12,16,6] x2 = [6,9,11] y2 = [6,15,7] plt.bar(x, y, align = 'center') plt.bar(x2, y2, color = 'g', align = 'center') plt.title('Bar graph') plt.ylabel('Y axis') plt.xlabel('X axis') plt.show()

执行输出结果如下图:

numpy.histogram()

numpy.histogram() 函数是数据的频率分布的图形表示。 水平尺寸相等的矩形对应于类间隔,称为 bin,变量 height 对应于频率。

numpy.histogram()函数将输入数组和 bin 作为两个参数。 bin 数组中的连续元素用作每个 bin 的边界。

实例

import numpy as np a = np.array([22,87,5,43,56,73,55,54,11,20,51,5,79,31,27]) np.histogram(a,bins = [0,20,40,60,80,100]) hist,bins = np.histogram(a,bins = [0,20,40,60,80,100]) print (hist) print (bins)

输出结果为:

[3 4 5 2 1]
[  0  20  40  60  80 100]

plt()

Matplotlib 可以将直方图的数字表示转换为图形。 pyplot 子??榈?plt() 函数将包含数据和 bin 数组的数组作为参数,并转换为直方图。

实例

from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np a = np.array([22,87,5,43,56,73,55,54,11,20,51,5,79,31,27]) plt.hist(a, bins = [0,20,40,60,80,100]) plt.title("histogram") plt.show()

执行输出结果如下图:

Matplotlib 更多参考内容: