Matplotlib Pyplot

Pyplot 是 Matplotlib 的子库，提供了和 MATLAB 类似的绘图 API。

Pyplot 是常用的绘图模块，能很方便让用户绘制 2D 图表。

Pyplot 包含一系列绘图函数的相关函数，每个函数会对当前的图像进行一些修改，例如：给图像加上标记，生新的图像，在图像中产生新的绘图区域等等。

使用的时候，我们可以使用 import 导入 pyplot 库，并设置一个别名 plt：

import matplotlib.pyplot as plt

这样我们就可以使用 plt 来引用 Pyplot 包的方法。

以下是一些常用的 pyplot 函数：

• plot()：用于绘制线图和散点图
• scatter()：用于绘制散点图
• bar()：用于绘制垂直条形图和水平条形图
• hist()：用于绘制直方图
• pie()：用于绘制饼图
• imshow()：用于绘制图像
• subplots()：用于创建子图

除了这些基本的函数，pyplot 还提供了很多其他的函数，例如用于设置图表属性的函数、用于添加文本和注释的函数、用于保存图表到文件的函数等等。

以下实例，我们通过两个坐标 (0,0) 到 (1,50) 来绘制一条线:

# 实例 1
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npxpoints = np.array([0, 1])
ypoints = np.array([0, 50])plt.plot(xpoints, ypoints)
plt.show()

上实例中我们使用了 Pyplot 的 plot() 函数， plot() 函数是绘制二维图形的最基本函数。

plot() 用于画图它可以绘制点和线，语法格式如下：

# 画单条线
plot([x], y, [fmt], *, data=None, **kwargs)
# 画多条线
plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs)

参数说明：

• x, y：点或线的节点，x 为 x 轴数据，y 为 y 轴数据，数据可以列表或数组。
• fmt：可选，定义基本格式（如颜色、标记和线条样式）。
• **kwargs：可选，用在二维平面图上，设置指定属性，如标签，线的宽度等。

plot(x, y)        # 创建 y 中数据与 x 中对应值的二维线图，使用默认样式
plot(x, y, 'bo')  # 创建 y 中数据与 x 中对应值的二维线图，使用蓝色实心圈绘制
plot(y)           # x 的值为 0..N-1
plot(y, 'r+')     # 使用红色 + 号

颜色字符：‘b’ 蓝色，‘m’ 洋红色，‘g’ 绿色，‘y’ 黄色，‘r’ 红色，‘k’ 黑色，‘w’ 白色，‘c’ 青绿色，‘#008000’ RGB 颜色符串。多条曲线不指定颜色时，会自动选择不同颜色。

线型参数：‘‐’ 实线，‘‐‐’ 破折线，‘‐.’ 点划线，‘:’ 虚线。

标记字符：‘.’ 点标记，‘,’ 像素标记(极小点)，‘o’ 实心圈标记，‘v’ 倒三角标记，‘^’ 上三角标记，‘>’ 右三角标记，‘<’ 左三角标记…等等。

如果我们要绘制坐标 (0, 2) 到 (6, 8) 的线，我们就需要传递两个数组 [0, 6] 和 [2, 8] 给 plot 函数：

# 实例 2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npxpoints = np.array([0, 6])
ypoints = np.array([2, 8])plt.plot(xpoints, ypoints)
plt.show()

如果我们只想绘制两个坐标点，而不是一条线，可以使用 o 参数，表示一个实心圈的标记：

绘制坐标 (0, 2) 和 (6, 8) 的两个点

# 实例 3
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npxpoints = np.array([0, 6])
ypoints = np.array([2, 8])plt.plot(xpoints, ypoints, 'o')
plt.show()

我们也可以绘制任意数量的点，只需确保两个轴上的点数相同即可。

绘制一条不规则线，坐标为 (1, 3) 、 (2, 8) 、(6, 1) 、(8, 10)，对应的两个数组为：[1, 2, 6, 8] 与 [3, 8, 1, 10]。

# 实例 4
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npxpoints = np.array([1, 2, 6, 8])
ypoints = np.array([3, 8, 1, 10])plt.plot(xpoints, ypoints)
plt.show()

如果我们不指定 x 轴上的点，则 x 会根据 y 的值来设置为 0, 1, 2, 3…N-1。

# 实例 5
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npypoints = np.array([3, 10])plt.plot(ypoints)
plt.show()

从上图可以看出 x 的值默认设置为 [0, 1]。

再看一个有更多值的实例：

# 实例 6
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npypoints = np.array([3, 8, 1, 10, 5, 7])plt.plot(ypoints)
plt.show()

从上图可以看出 x 的值默认设置为 [0, 1, 2, 3, 4, 5]。

以下实例我们绘制一个正弦和余弦图，在 plt.plot() 参数中包含两对 x,y 值，第一对是 x,y，这对应于正弦函数，第二对是 x,z，这对应于余弦函数。

# 实例 7
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npx = np.arange(0,4*np.pi,0.1)   # start,stop,step
y = np.sin(x)
z = np.cos(x)
plt.plot(x,y,x,z)
plt.show()

后记

今天学习的是Python Matplotlib Pyplot学会了吗。 今天学习内容总结一下：

1. Matplotlib Pyplot