原文鏈接：http://blog.csdn.net/ikerpeng/article/details/20523679

參考資料：http://matplotlib.org/gallery.html ? matplotlib畫廊

有少量修改，如有疑問，請訪問原作者！

首先補充一下：兩種體系7種顏色 r g b y m c k （紅，綠，藍，黃，品紅，青，黑）

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在科研的過程中，坐標系中的XY不一定就是等尺度的。例如在聲波中對Y軸取對數(shù)。肆意我們也必須知道這種坐標系如何畫出來的。

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?1：對數(shù)坐標圖

? ? 有3個函數(shù)可以實現(xiàn)這種功能，分別是：semilogx（），semilogy（），loglog（）。它們分別表示對X軸，Y軸，XY軸取對數(shù)。下面在一個2*2的figure里面來比較這四個子圖（還有plot（））。

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def drawsemilogx():w=np.linspace(0.1,1000,1000) p=np.abs(1/(1+0.1j*w)) plt.subplot(221) plt.plot(w,p,lw=2) plt.xlabel('X') plt.ylabel('y');plt.subplot(222) plt.semilogx(w,p,lw=2) plt.ylim(0,1.5) plt.xlabel('log(X)') plt.ylabel('y') plt.subplot(223) plt.semilogy(w,p,lw=2) plt.ylim(0,1.5) plt.xlabel('x') plt.xlabel('log(y)') plt.subplot(224) plt.loglog(w,p,lw=2) plt.ylim(0,1.5) plt.xlabel('log(x)') plt.xlabel('log(y)') plt.show()

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如上面的代碼所示，對一個低通濾波器函數(shù)繪圖。得到四個不同坐標尺度的圖像。如下圖所示：

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2，極坐標圖像
? ? 極坐標系中的點由一個夾角和一段相對于中心位置的距離來表示。其實在plot（）函數(shù)里面本來就有一個polar的屬性，讓他為True就行了。下面繪制一個極坐標圖像：

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def drawEightFlower():theta=np.arange(0,2*np.pi,0.02) plt.subplot(121,polar=True) plt.plot(theta,2*np.ones_like(theta),lw=2) plt.plot(theta,theta/6,'--',lw=2) plt.subplot(122,polar=True) plt.plot(theta,np.cos(5*theta),'--',lw=2) plt.plot(theta,2*np.cos(4*theta),lw=2) plt.rgrids(np.arange(0.5,2,0.5),angle=45) plt.thetagrids([0,45,90]);plt.show();

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整個代碼很好理解，在后面的13，14行沒見過。第一個plt.rgrids(np.arange(0.5,2,0.5),angle=45) 表示繪制半徑為0.5 1.0 1.5的三個同心圓，同時將這些半徑的值標記在45度位置的那個直徑上面。plt.thetagrids([0,45,90]) 表示的是在theta為0，45，90度的位置上標記上度數(shù)。得到的圖像是：

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3，柱狀圖：

核心代碼matplotlib.pyplot.bar(left,?height,?width=0.8,?bottom=None,?hold=None,?**kwargs)里面重要的參數(shù)是左邊起點，高度，寬度。下面例子：

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def drawPillar(): n_groups = 5; means_men = (20, 35, 30, 35, 27) means_women = (25, 32, 34, 20, 25) fig, ax = plt.subplots() index = np.arange(n_groups) bar_width = 0.35 opacity = 0.4 rects1 = plt.bar(index, means_men, bar_width,alpha=opacity, color='b',label= 'Men') rects2 = plt.bar(index + bar_width, means_women, bar_width,alpha=opacity,color='r',label='Women') plt.xlabel('Group') plt.ylabel('Scores') plt.title('Scores by group and gender') plt.xticks(index + bar_width, ('A', 'B', 'C', 'D', 'E')) plt.ylim(0,40); plt.legend(); plt.tight_layout(); plt.show();

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得到的圖像是：

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再貼一圖：

這是我關(guān)于pose識別率的實驗結(jié)果，感覺結(jié)果真是令人不可思議！（非博主原文！）

def drawBarChartPoseRatio():n_groups = 5 means_VotexF36 = (0.84472049689441, 0.972477064220183, 1.0, 0.9655172413793104, 0.970970970970971) means_VotexF50 = (1.0, 0.992992992992993, 1.0, 0.9992348890589136, 0.9717125382262997)means_VFH36 = (0.70853858784893, 0.569731081926204, 0.8902900378310215, 0.8638638638638638, 0.5803008248423096)means_VFH50 = (0.90786948176583, 0.796122576610381, 0.8475120385232745, 0.8873762376237624, 0.5803008248423096) fig, ax = plt.subplots() index = np.arange(n_groups) bar_width = 0.3 opacity = 0.4 rects1 = plt.bar(index, means_VFH36, bar_width/2, alpha=opacity, color='r', label='VFH36' ) rects2 = plt.bar(index+ bar_width/2, means_VFH50, bar_width/2, alpha=opacity, color='g', label='VFH50' ) rects3 = plt.bar(index+bar_width, means_VotexF36, bar_width/2, alpha=opacity, color='c', label='VotexF36') rects4 = plt.bar(index+1.5*bar_width, means_VotexF50, bar_width/2, alpha=opacity, color='m', label='VotexF50') plt.xlabel('Category') plt.ylabel('Scores') plt.title('Scores by group and Category') #plt.xticks(index - 0.2+ 2*bar_width, ('balde', 'bunny', 'dragon', 'happy', 'pillow'))plt.xticks(index - 0.2+ 2*bar_width, ('balde', 'bunny', 'dragon', 'happy', 'pillow')，fontsize =18)plt.yticks(fontsize =18) #change the num axis sizeplt.ylim(0,1.5) #The ceilplt.legend() plt.tight_layout() plt.show()

柱狀圖顯示：

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4：散列圖，由離散的點構(gòu)成的。

函數(shù)是：

matplotlib.pyplot.scatter(x,?y,?s=20,?c='b',?marker='o',?cmap=None,?norm=None,?vmin=None,?vmax=None,?alpha=None,?linewidths=None,?verts=None,?hold=None,**kwargs)，其中，xy是點的坐標，s點的大小，maker是形狀可以maker=（5，1）5表示形狀是5邊型，1表示是星型（0表示多邊形，2放射型，3圓形）；alpha表示透明度；facecolor=‘none’表示不填充。例子如下：

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def drawStar():plt.figure(figsize=(8,4)) x=np.random.random(100) y=np.random.random(100) plt.scatter(x,y,s=x*1000,c='y',marker=(5,1),alpha=0.5,lw=2,facecolors='none') plt.xlim(0,1) plt.ylim(0,1) plt.show()

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上面代碼的facecolors參數(shù)使得前面的c=‘y’不起作用了。圖像：

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5，3D圖像，主要是調(diào)用3D圖像庫。看下面的例子：

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def draw3Dgrid():x,y=np.mgrid[-2:2:20j,-2:2:20j] z=x*np.exp(-x**2-y**2) ax=plt.subplot(111,projection='3d') ax.plot_surface(x,y,z,rstride=2,cstride=1,cmap=plt.cm.coolwarm,alpha=0.8) ax.set_xlabel('x') ax.set_ylabel('y') ax.set_zlabel('z') plt.show()

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得到的圖像如下圖所示：

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到此，matplotlib基本操作的學習結(jié)束了，相信大家也可以基本完成自己的科研任務(wù)了。下面將繼續(xù)學習python的相關(guān)課程，請繼續(xù)關(guān)注。

參考書目：

《python科學計算》

《matplotlib手冊》

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Python：Matplotlib 画曲线和柱状图（Code）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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