機器學習-數據可視化神器matplotlib學習之路（二）

以前學習了matplotlib的一些基本畫圖方法（查看上一節），此次主要是學習在圖中加一些文字和其其它有趣的東西。

先來個最簡單的圖

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-2, 2, 50)
y = x**2
plt.xlim((-3,3))#設置x座標範圍
plt.ylim((0,5))#設置y座標範圍
plt.plot(x,y)

plt.show()

接下來加一下文字描述，第一種方法，plt.text()

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-2, 2, 50)
y = x**2
plt.xlim((-3,3))#設置x座標範圍
plt.ylim((0,5))#設置y座標範圍
plt.plot(x,y)

plt.text(
    -2,#文字x座標
    2,#文字y座標
    'this is simple text',#內容
    fontsize=14#文字大小
)

plt.show()

這裏咱們還能夠用$$將文字包住能夠讓文字字體更加好看，同時也能夠實現一些特殊字符的表達，好比一些經常使用的數學符號，這對寫論文有好處

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-2, 2, 50)
y = x**2
plt.xlim((-3,3))#設置x座標範圍
plt.ylim((0,5))#設置y座標範圍
plt.plot(x,y)

plt.text(
    -2,#文字x座標
    2,#文字y座標
    'this is simple text',#內容
    fontsize=14#文字大小
)
plt.text(
    -2,#文字x座標
    4,#文字y座標
    r'$this\ is\ simple\ text\ \alpha_i\ \mu_i$',#用$包住空格須要用轉義字符轉義，包括特殊字符alpha等也須要，alpha_i表示alpha下標i
    fontsize=14#文字大小
)

plt.show()

接下來，第二種文字描述，這種要高級一點，用plt.annotate()實現，好比我要在曲線上x=1.5的地方加

而且向右下偏移一些位置，加上一個曲線箭頭指向x=1.5的點

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-2, 2, 50)
y = x**2
plt.xlim((-3,3))#設置x座標範圍
plt.ylim((0,5))#設置y座標範圍
plt.plot(x,y)

plt.text(
    -2,#文字x座標
    2,#文字y座標
    'this is simple text',#內容
    fontsize=14#文字大小
)
plt.text(
    -2,#文字x座標
    4,#文字y座標
    r'$this\ is\ simple\ text\ \alpha_i\ \mu_i$',#內容
    fontsize=14#文字大小
)

x0 = 1.5
y0 = x0**2
plt.scatter(x0, y0, s=50, color='r')
plt.plot([x0, x0], [0, y0], linestyle='--', linewidth=2.0)
plt.annotate(r'$x**2=%s$' % y0,#內容
             xy=(x0, y0),#文字座標
             xycoords='data',#文字座標以data也就是x，y的值爲基準
             xytext=(+20,-30),#文字相對於xy座標的偏移量
             textcoords='offset points',#偏移基準
             arrowprops=dict(arrowstyle='->',connectionstyle='arc3,rad=.2')#畫一個曲線箭頭指向xy座標
             )

plt.show()

效果如上圖，此方法比較複雜，詳細參數說明能夠參考官方api，好了，到這裏就大功告成！

接下來準備學習一些經常使用類型的圖了。