1 First plots with Matplotlib

簡單的繪圖1

簡單的繪圖2

簡單的繪圖3

2 網格 = grid

3 設置坐標軸的取值范圍 = axis xlim ylim

方法1：整體設置

[xmin,?xmax, ymin, ymax] ? ===》plt.axis([xmin,?xmax, ymin, ymax])

方法2：分別設置

plt.xlim([xmin,?xmax]) plt.ylim([ymin, ymax])

4 設置坐標含義標簽 = label

5 設置圖片的整體標題 = title

6 設置圖例 = legend

方法2：

plt.plot(x, x*1.5) plt.plot(x, x*3.0) plt.plot(x, x/3.0) plt.legend(['Normal', 'Fast', 'Slow'])

圖例的位置參數：loc = Code

String	Code
best	0
upper right	1
upper left	2
lower left	3
lower right	4
right	5
center left	6
center right	7
lower center	8
upper center	9
center	10

7 一副完整的圖像

8 保存圖片 = savefig

import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1, 2, 3]) plt.savefig("plot123.png") plt.savefig('plot123_2.png', dpi=200) # import matplotlib as mpl mpl.rcParams['figure.figsize'] mpl.rcParams['savefig.dpi'] mpl.reParams['Agg']

9 本小結所有代碼示例

import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1, 3, 2, 4]) plt.show()import matplotlib.pyplot as plt x = range(6) plt.plot(x, [xi**2 for xi in x]) plt.show()import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(0.0, 6.0, 0.01) plt.plot(x, [x**2 for x in x]) plt.show()import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(1, 5) plt.plot(x, x*1.5, x, x*3.0, x, x/3.0) plt.grid(True) plt.show()import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(1, 5) plt.plot(x, x*1.5, x, x*3.0, x, x/3.0) plt.axis() # 顯示當前坐標軸的極限取值范圍 x->(0.85, 4.15), y->(-0.25, 12.58) plt.axis([0, 5, -1, 13]) # 從新設置當前坐標軸的范圍 plt.show()import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1, 3, 2, 4]) plt.xlabel('This is the X axis') #這個是x軸的標簽 plt.ylabel('This is the Y axis') #這個是y軸的標簽 plt.show()import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1, 3, 2, 4]) plt.title('Simple plot') # 圖像的標題 plt.show()import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(1, 5) plt.plot(x, x*1.5, label="Normal") plt.plot(x, x*3.0, label="Fast") plt.plot(x, x/3.0, label="Slow") plt.legend() # 設置圖例 plt.show()import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(1, 5) plt.plot(x, x*1.5, x, x*3.0, x, x/3.0) plt.grid(True) plt.title('Sample Growth of a Measure') plt.xlabel('Samples') plt.ylabel('Values Measured') plt.legend(['Normal', 'Fast', 'Slow'], loc = 'upper left') plt.show()import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1, 2, 3]) plt.savefig("plot123.png") import matplotlib as mpl mpl.rcParams['figure.figsize'] mpl.rcParams['savefig.dpi'] plt.savefig('plot123_2.png', dpi=200)

　

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知識在于點點滴滴的積累，我會在這個路上Go ahead，

有幸看到我博客的朋友們，若能學到知識，請多多關注以及討論，讓我們共同進步，揚帆起航。

后記：打油詩一首

適度鍛煉，量化指標

考量天氣，設定目標

科學鍛煉，成就體標

高效科研，實現學標

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轉載于:https://www.cnblogs.com/brightyuxl/p/9251258.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python3绘图库Matplotlib（01）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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