Matplotlib的基本使用1

Matplotlib是一個(gè)Python 2D繪圖庫，它可以在各種平臺(tái)上以各種硬拷貝格式和交互式環(huán)境生成出具有出版品質(zhì)的圖形。

官網(wǎng)：https://matplotlib.org

安裝Matplotlib:

pip install -U matplotlib 或 python -m pip install -U matplotlib

中文顯示配置：

? 由于matplotlib庫中無中文字體，圖例為中文時(shí)將無法顯示

? 推薦解決方案一：每次編碼前進(jìn)行參數(shù)配置：

import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 正常顯示中文 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 正常顯示負(fù)號(hào)

? 推薦解決方案二：替換matplotlib字體庫，一勞永逸 參考地址

例子：

#引入numpy和matplotlib繪圖庫 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #正常顯示中文 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #正常顯示負(fù)號(hào)import numpy as np#在0到10間創(chuàng)建100個(gè)等差數(shù)據(jù)點(diǎn) x = np.linspace(0,10,100) print(x) y = np.sin(x) print(y) z = np.cos(x)#繪制多條 #設(shè)定顏色 #線條樣式修改“:”點(diǎn)虛線 “-.”短線+點(diǎn) “--”短線虛線 “-”實(shí)線（默認(rèn)） plt.plot(x,y,label="sin(x)") plt.plot(x,z,color="red",linestyle="--",label="cos(x)") #坐標(biāo)軸范圍調(diào)節(jié) # plt.xlim(-5,15) # plt.ylim(0,1.5) #xy軸同時(shí)調(diào)整 axis([x軸起點(diǎn)，x軸終點(diǎn)，y軸起點(diǎn)，y軸終點(diǎn)]) # plt.axis([-1,11,-2,2]) #圖示與標(biāo)題 plt.xlabel("xxx") plt.ylabel("yyy") plt.legend() plt.title("Hello Ml") #圖像保存 注意plt.saveflg需在plt.show()之前 plt.savefig("D:/files/PythonFiles/img/1.png",dpi=300) plt.show()

散點(diǎn)圖 Scatter Plot

#點(diǎn)的樣式設(shè)定 maker plt.scatter(x,y,marker="x") plt.scatter(x,z,marker="+") plt.xlabel("xxx") plt.ylabel("yyy") plt.legend() plt.title("Hello Ml") plt.savefig("D:/files/PythonFiles/img/3.png",dpi=300) plt.show()

#二維正態(tài)分布 np.random.normal(均值為0，方差為1，10000個(gè)點(diǎn)) #plt.scatter(x軸，y軸，不透明度alpha=0.3) x = np.random.normal(0,1,10000) y = np.random.normal(0,1,10000) plt.scatter(x,y,alpha=0.2) plt.xlabel("xxx") plt.ylabel("yyy") plt.legend() plt.title("Hello Ml") plt.savefig("D:/files/PythonFiles/img/4.png",dpi=300) plt.show() plt.title("Hello Ml") plt.savefig("D:/files/PythonFiles/img/4.png",dpi=300) plt.show()

跟著大佬梳理的流程走下來的，在這里注明一下出處：

https://github.com/Exrick/Machine-Learning
注：大佬的更直觀詳細(xì)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的matplotlib的基本使用1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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