matplotlib

简介: matplotlib一般使用如下语句导入:import matplotlib.pyplot as plt绘图:plt.plot(x,y),可选color,marker,label等参数,默认的x坐标为从0开始且与y长度相同的数组,x坐标与y坐标一般使用numpy数组,也可以用列表设置线条:plt.

matplotlib

一般使用如下语句导入:import matplotlib.pyplot as plt

绘图:plt.plot(x,y),可选color,marker,label等参数,默认的x坐标为从0开始且与y长度相同的数组,x坐标与y坐标一般使用numpy数组,也可以用列表
设置线条:plt.setp()
轴名称:plt.xlable('str'),plt.ylable('str)
添加文本:plt.txt(xpos,ypos,'str')
添加格子:plt.grid(True)
展示图片:plt.show()
图题:plt.title('str')
图示:plt.legend(),结合plot()中的label参数使用
获取子图:plt.sublot(nrows,ncols,index)或plt.subplot2grid((nrows,ncols),(rows,cols)),可选colspan和rowspan属性
创建画布:plt.figure()
数学表达式:TeX表达式
非线性轴:plt.xscale('scale'),plt.yscale('scale'),可选参数log,symlog,logit等
填充颜色:plt.fill(x,y)和plt.fill_between(x,y,where=...)
条形图:plt.bar(x,y),注意多个条形图的默认颜色相同,应选择不同的颜色方便区分
直方图:plt.hist(x,bins),直方图是一种显示区段内数据数量的图像,x为数据,bins为数据区段,可选histtype,rwidth等属性
散点图:plt.scatter(x,y),散点图通常用于寻找相关性或分组,可选color,marker,label等属性
堆叠图:plt.stackplot(x,y1,y2,y3...),堆叠图用于显示部分对整体随时间的关系,通过利用plt.plot([],[],color,label)添加与堆叠图中颜色相同的空行,可以使堆叠图的意义更加清晰,可选colors等属性
饼图:plt.pie(slice),饼图用于显示部分对整体的关系,可选labels,colors,explode,autupct等属性

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