【Python篇】matplotlib超详细教程-由入门到精通（下篇）2

import matplotlib.pyplot as plt

# 定义数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [1, 4, 9, 16, 25]
y2 = [2, 3, 5, 7, 11]

# 创建图表
plt.plot(x, y1, label='数据 1', color='blue')
plt.plot(x, y2, label='数据 2', color='green')

# 自定义图例的样式
plt.legend(loc='upper left', fontsize=12, frameon=True, edgecolor='red', framealpha=0.5)

# 添加标题
plt.title('自定义图例边框颜色和透明度')

# 显示图表
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

# 定义数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [1, 4, 9, 16, 25]
y2 = [2, 3, 5, 7, 11]
y3 = [10, 12, 14, 16, 18]

# 创建图表
line1, = plt.plot(x, y1, label='数据 1', color='blue')
line2, = plt.plot(x, y2, label='数据 2', color='green')

# 为第一个图例自定义样式并放置于图表的左上角
plt.legend(handles=[line1, line2], loc='upper left', title='主要数据')

# 再添加一个数据和图例
line3, = plt.plot(x, y3, label='数据 3', color='red')

# 使用 ax.legend() 来创建第二个图例，并放置于右上角
plt.gca().add_artist(plt.legend(handles=[line1, line2], loc='upper left'))
plt.legend(handles=[line3], loc='upper right', title='附加数据')

# 添加标题
plt.title('多图例展示示例')

# 显示图表
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import time

# 初始化图表
plt.ion()  # 开启交互模式
fig, ax = plt.subplots()

x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y = np.sin(x)

line, = ax.plot(x, y, label='sin(x)')  # 初始图形及图例

legend = ax.legend(loc='upper right')  # 初始化图例

# 动态更新图表
for i in range(50):
    y = np.sin(x + i / 10.0)
    line.set_ydata(y)  # 更新 Y 轴数据
    ax.set_title(f"当前帧: {i}")  # 更新标题
    legend.set_title(f"帧数 {i}")  # 动态更新图例标题
    fig.canvas.draw()  # 重新绘制图表
    fig.canvas.flush_events()  # 刷新图表显示
    time.sleep(0.1)  # 模拟数据变化的时间间隔

plt.ioff()  # 关闭交互模式
plt.show()  # 显示最终图表

import matplotlib.pyplot as plt

# 定义数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]

# 创建图表
plt.plot(x, y)

# 自定义标题和坐标轴标签的样式
plt.title('自定义标题', fontsize=20, fontweight='bold', color='purple')
plt.xlabel('自定义 X 轴标签', fontsize=14, fontstyle='italic', color='blue')
plt.ylabel('自定义 Y 轴标签', fontsize=14, fontstyle='italic', color='red')

# 显示图表
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

# 定义数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [1, 4, 9, 16, 25]  # 第一组数据
y2 = [100, 200, 300, 400, 500]  # 第二组数据

# 创建图表，绘制第一组数据
fig, ax1 = plt.subplots()

ax1.plot(x, y1, 'b-')  # 蓝色实线表示 y1 数据
ax1.set_xlabel('X 轴')  # 设置 X 轴标签
ax1.set_ylabel('Y1 轴', color='b')  # 设置 Y 轴标签
ax1.tick_params('y', colors='b')  # 设置 Y 轴刻度颜色

# 创建第二个 Y 轴，绘制第二组数据
ax2 = ax1.twinx()
ax2.plot(x, y2, 'r--')  # 红色虚线表示 y2 数据
ax2.set_ylabel('Y2 轴', color='r')  # 设置第二个 Y 轴标签
ax2.tick_params('y', colors='r')  # 设置第二个 Y 轴刻度颜色

# 添加标题
plt.title('双 Y 轴图表示例')

# 显示图表
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np

# 创建 3D 图形对象
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 定义数据
x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)
z = np.sin(np.sqrt(x**2 + y**2))

# 绘制 3D 折线图
ax.plot(x, y, z)

# 设置标题和轴标签
ax.set_title('3D 折线图示例')
ax.set_xlabel('X 轴')
ax.set_ylabel('Y 轴')
ax.set_zlabel('Z 轴')

# 显示图表
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.animation as animation

# 初始化图表
fig, ax = plt.subplots()
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
line, = ax.plot(x, np.sin(x))

# 动画更新函数
def update(frame):
    line.set_ydata(np.sin(x + frame / 10.0))  # 更新 y 数据
    return line,

# 创建动画
ani = animation.FuncAnimation(fig, update, frames=100, interval=50, blit=True)

# 显示动画
plt.show()