【Matplotlib】概要總覽第一講

以前一直使用 matplotlib, 但都是隨用隨查，如今特開此係列帖子已記錄其學習過程。

Matplotlib多是Python 擴展包中僅有的最流行的 2D 繪圖庫。她不只提供了快速的方式可視化Python中的數據，並且提供流行的圖形格式的選擇。

pyplot 是很是接近 Matlab 的一個函數庫，承擔了大部分的繪圖任務。咱們能夠經過如下命令引入pyplot.

from matplotlib import pyplot as plt

文檔連接：

• plot tutorial

• plot() command

matplotlib 中提供了一系列的參數，好比 圖形大小（figure size），圖形質量（dpi), 線寬（linewidth), 顏色和樣式（color and style), axes, axis and grid properties, text and font properties 等等。

先舉個簡單的例子（使用默認設置）：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True)
C, S = np.cos(X), np.sin(X)

plt.plot(X, C)
plt.plot(X, S)

plt.show()

實例化設置初始設置：

文檔連接：

• Customizing matplotlib

增長相關的設置後代碼以下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Create a figure of size 8x6 inches, 80 dots per inch
plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=80)

# Create a new subplot from a grid of 1x1
plt.subplot(1, 1, 1)

X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True)
C, S = np.cos(X), np.sin(X)

# Plot cosine with a blue continuous line of width 1 (pixels)
plt.plot(X, C, color="blue", linewidth=1.0, linestyle="-")

# Plot sine with a green continuous line of width 1 (pixels)
plt.plot(X, S, color="green", linewidth=1.0, linestyle="-")

# Set x limits
plt.xlim(-4.0, 4.0)

# Set x ticks
plt.xticks(np.linspace(-4, 4, 9, endpoint=True))

# Set y limits
plt.ylim(-1.0, 1.0)

# Set y ticks
plt.yticks(np.linspace(-1, 1, 5, endpoint=True))

# Save figure using 72 dots per inch
# plt.savefig("exercice_2.png", dpi=72)

# Show result on screen
plt.show()

具體設置下一節再說吧。