Matplotlib 基本用法

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> import numpy as np
#使用np.linspace定义x：范围是(-1,1);个数是50. 仿真一维数据组(x ,y)表示曲线1
>>> x = np.linspace(-1, 1, 50)
>>> y = 2*x + 1
#使用plt.figure定义一个图像窗口. 使用plt.plot画(x ,y)曲线. 使用plt.show显示图像.
>>> plt.figure()
<Figure size 640x480 with 0 Axes>
>>> plt.plot(x, y)
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000001E9980C9668>]
>>> plt.show()

#使用np.linspace定义x：范围是(-3,3);个数是50. 仿真一维数据组(x ,y1)表示曲线1. 仿真一维数据组(x ,y2)表示曲线2.
>>> x = np.linspace(-3, 3, 50)
>>> y1 = 2*x + 1
>>> y2 = x**2
>>> plt.figure()
<Figure size 640x480 with 0 Axes>
>>> plt.plot(x, y1)
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000001E998804EB8>]
>>> plt.show()

#使用plt.figure定义一个图像窗口：编号为3；大小为(8, 5). 使用plt.plot画(x ,y2)曲线. 使用plt.plot画(x ,y1)曲线，曲线的颜色属性(color)为红色;曲线的宽度(linewidth)为1.0；曲线的类型(linestyle)为虚线. 使用plt.show显示图像.
>>> plt.figure(num=3, figsize=(8, 5),)
<Figure size 800x500 with 0 Axes>
>>> plt.plot(x, y2)
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000001C38F43C048>]
>>> plt.plot(x, y1, color=‘red‘, linewidth=1.0, linestyle=‘--‘)
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000001C38F43C208>]
>>> plt.show()

>>> x = np.linspace(-3, 3, 50)
>>> y1 = 2*x + 1
>>> y2 = x**2

#使用plt.figure定义一个图像窗口. 使用plt.plot画(x ,y2)曲线. 使用plt.plot画(x ,y1)曲线，曲线的颜色属性(color)为红色;曲线的宽度(linewidth)为1.0；曲线的类型(linestyle)为虚线.
>>> plt.figure()
<Figure size 640x480 with 0 Axes>
>>> plt.plot(x, y2)
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000001C38F2CD5F8>]
>>> plt.plot(x, y1, color=‘red‘, linewidth=1.0, linestyle=‘--‘)
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000001C38F2CD7B8>]

#使用plt.xlim设置x坐标轴范围：(-1, 2)； 使用plt.ylim设置y坐标轴范围：(-2, 3)； 使用plt.xlabel设置x坐标轴名称：’I am x’； 使用plt.ylabel设置y坐标轴名称：’I am y’；
>>> plt.xlim((-1, 2))
(-1, 2)
>>> plt.ylim((-2, 3))
(-2, 3)
>>> plt.xlabel(‘I am x‘)
Text(0.5,0,‘I am x‘)
>>> plt.ylabel(‘I am y‘)
Text(0,0.5,‘I am y‘)
>>> plt.show()

#使用np.linspace定义范围以及个数：范围是(-1,2);个数是5. 使用print打印出新定义的范围. 使用plt.xticks设置x轴刻度：范围是(-1,2);个数是5
>>> new_ticks = np.linspace(-1, 2, 5)
>>> print(new_ticks)
[-1.   -0.25  0.5   1.25  2.  ]
>>> plt.xticks(new_ticks)
([<matplotlib.axis.XTick object at 0x000001C38F5ADF60>, <matplotlib.axis.XTick object at 0x000001C38F5ADBA8>, <matplotlib.axis.XTick object at 0x000001C38F5AD320>, <matplotlib.axis.XTick object at 0x000001C38F4BD320>, <matplotlib.axis.XTick object at 0x000001C38F4B44E0>], <a list of 5 Text xticklabel objects>)
#使用plt.yticks设置y轴刻度以及名称：刻度为[-2, -1.8, -1, 1.22, 3]；对应刻度的名称为[‘really bad’,’bad’,’normal’,’good’, ‘really good’]. 使用plt.show显示图像.
>>> plt.yticks([-2, -1.8, -1, 1.22, 3],[r‘$really\ bad$‘, r‘$bad$‘, r‘$normal$‘, r‘$good$‘, r‘$really\ good$‘])
([<matplotlib.axis.YTick object at 0x000001C3832A15F8>, <matplotlib.axis.YTick object at 0x000001C38F5A6B70>, <matplotlib.axis.YTick object at 0x000001C38F5AD240>, <matplotlib.axis.YTick object at 0x000001C38F4B4FD0>, <matplotlib.axis.YTick object at 0x000001C38F4C79E8>], <a list of 5 Text yticklabel objects>)
>>> plt.show()

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> import numpy as np
>>> x = np.linspace(-3, 3, 50)
>>> y1 = 2*x + 1
>>> y2 = x**2
>>> plt.figure()
<Figure size 640x480 with 0 Axes>
>>> plt.plot(x, y2)
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000001C38E1099B0>]
>>> plt.plot(x, y1, color=‘red‘, linewidth=1.0, linestyle=‘--‘)
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000001C38E1095C0>]
>>> plt.xlim((-1, 2))
(-1, 2)
>>> plt.ylim((-2, 3))
(-2, 3)
>>> new_ticks = np.linspace(-1, 2, 5)
>>> plt.xticks(new_ticks)
([<matplotlib.axis.XTick object at 0x000001C38F2DD860>, <matplotlib.axis.XTick object at 0x000001C3832862E8>, <matplotlib.axis.XTick object at 0x000001C38F47FAC8>, <matplotlib.axis.XTick object at 0x000001C38D91B240>, <matplotlib.axis.XTick object at 0x000001C38D91BCC0>], <a list of 5 Text xticklabel objects>)
>>> plt.yticks([-2, -1.8, -1, 1.22, 3],[‘$really\ bad$‘, ‘$bad$‘, ‘$normal$‘, ‘$good$‘, ‘$really\ good$‘])
([<matplotlib.axis.YTick object at 0x000001C38F4410B8>, <matplotlib.axis.YTick object at 0x000001C38F487AC8>, <matplotlib.axis.YTick object at 0x000001C38F47F0B8>, <matplotlib.axis.YTick object at 0x000001C38B7A2C50>, <matplotlib.axis.YTick object at 0x000001C38B7A2AC8>], <a list of 5 Text yticklabel objects>)

#使用plt.gca获取当前坐标轴信息. 使用.spines设置边框：右侧边框；使用.set_color设置边框颜色：默认白色； 使用.spines设置边框：上边框；使用.set_color设置边框颜色：默认白色；
>>> ax = plt.gca()
>>> ax.spines[‘right‘].set_color(‘none‘)
>>> ax.spines[‘top‘].set_color(‘none‘)
>>> plt.show()

#使用.xaxis.set_ticks_position设置x坐标刻度数字或名称的位置：bottom.（所有位置：top，bottom，both，default，none）
>>> ax.xaxis.set_ticks_position(‘bottom‘)

#使用.spines设置边框：x轴；使用.set_position设置边框位置：y=0的位置；（位置所有属性：outward，axes，data）
>>> ax.spines[‘bottom‘].set_position((‘data‘, 0))

#使用.yaxis.set_ticks_position设置y坐标刻度数字或名称的位置：left.（所有位置：left，right，both，default，none）
>>> ax.yaxis.set_ticks_position(‘left‘)

#使用.spines设置边框：y轴；使用.set_position设置边框位置：x=0的位置；（位置所有属性：outward，axes，data） 使用plt.show显示图像.
>>> ax.spines[‘left‘].set_position((‘data‘,0))
>>> plt.show()