matplotlib的可视化入门

5个基本用法:

  1. 创建一个Figure对象和一个轴对象,然后在轴对象上绘制图形。
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3])  # 在轴对象上绘制一条折线
plt.show()
  1. 使用plot函数绘制不同类型的图形。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3])  # 绘制一条折线
plt.scatter([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3])  # 绘制散点图
plt.bar([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3])  # 绘制柱状图
plt.pie([1, 2, 3, 4])  # 绘制饼图
plt.show()
  1. 添加标题、标签和图例等元素。
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4]
y = [1, 4, 2, 3]
plt.plot(x, y)
plt.title("Example Plot")  # 添加标题
plt.xlabel("X-axis")  # 添加X轴标签
plt.ylabel("Y-axis")  # 添加Y轴标签
plt.legend(["Line"])  # 添加图例
plt.show()
  1. 使用样式和颜色参数来自定义图形。
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4]
y = [1, 4, 2, 3]
plt.plot(x, y, linestyle='--', marker='o', color='r')  # 使用虚线、圆形点和红色线条
plt.show()
  1. 绘制多个子图。
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4]
y1 = [1, 2, 3, 4]
y2 = [4, 3, 2, 1]
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2)  # 创建两个子图
ax1.plot(x, y1)
ax1.set_title("Subplot 1")
ax2.plot(x, y2)
ax2.set_title("Subplot 2")
plt.show()

5个常用参数配置:

  1. linestyle:定义线条的样式,可以是实线、虚线等,默认为实线。
  2. marker:定义数据点的标记样式,可以是圆形、方形等,默认无标记。
  3. color:定义线条或标记的颜色,可以是具体的颜色名称或十六进制代码,默认为蓝色。
  4. title:定义图形的标题。
  5. legend:添加图例,显示每条线条或散点图的标识。

示例:

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4]
y = [1, 4, 2, 3]
plt.plot(x, y, linestyle='--', marker='o', color='r')  # 使用虚线、圆形点和红色线条
plt.title("Example Plot")  # 添加标题
plt.xlabel("X-axis")  # 添加X轴标签
plt.ylabel("Y-axis")  # 添加Y轴标签
plt.legend(["Line"])  # 添加图例
plt.show()

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