标签：图库 控制面板 str sim 位置 legend plt 总结 att
1、matplotlib库简介：
Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库，开发者可以便捷地生成绘图，直方图，功率谱，条形图，散点图等。
2、Matplotlib 库使用：
注：由于深度学习实践中常常会使用绘图，主要包括生成绘图、散点图，实践中也主要关注此点。
运行环境：Python3
（1）生成绘图
import numpy as np # 导入NumPy库 import matplotlib.pyplot as plt # 导入绘图库 import matplotlib if __name__ == "__main__": #simkai.ttf 是电脑控制面板里字体的一种，这里是楷体 chinese =matplotlib.font_manager.FontProperties(fname=‘C:\Windows\Fonts\simkai.ttf‘) x1 = np.arange(-5.0, 5.0, 0.02) y1 = np.sin(x1) x2 = np.arange(-5.0, 5.0, 0.02) y2 = np.cos(x2) plt.figure(1) #作图1 plt.subplot(211) #作子图 plt.plot(x1, y1, ‘r‘,label=u‘正弦信号‘,linewidth=3) #作出x1和y1图，依次设置颜色、标签名称、线性大小 plt.legend(prop=chinese) #支持中文 plt.axis([-2.5, 2.5, -1, 1]) #设置x、y轴范围 plt.subplot(212) #作子图 plt.plot(x2, y2, ‘go‘,label=u‘余弦信号‘,linewidth=1) #作出x2和y2图，依次设置颜色、标签名称 plt.legend(prop=chinese) #支持中文 plt.axis([-2.5, 2.5, -1, 1]) #设置x、y轴范围 plt.show() #显示作图结果
（2）散点图
注：data.txt 文件下载
链接：https://pan.baidu.com/s/1GQDuBKaHVyxGcEVvaVafAA
提取码：6cxo
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt if __name__ == "__main__": myDat = np.loadtxt(‘data.txt‘) #加载数据文件，数据间的分隔符为空格 xMat = np.mat(myDat)[:,0] yMat = np.mat(myDat)[:,1] plt.figure() #作图 #作原始数据散点图 plt.scatter(xMat[:,0].flatten().A[0],yMat[:,0].flatten().A[0],color = ‘r‘,label=‘data‘,marker = ‘o‘) #依次设置散点的颜色、形状 plt.legend(loc=‘lower right‘) #指定标签位置 plt.show() #显示作图结果
3、总结
Matplotlib 库是一个非常便捷的2D绘图库，需要多总结、多运用、多实践，方孰能生巧，日有所进！
引用
[1] https://blog.csdn.net/u014453898/article/details/73395522
Python基础——matplotlib库的使用与绘图可视化
标签：图库 控制面板 str sim 位置 legend plt 总结 att
原文地址：https://www.cnblogs.com/ai-learning-blogs/p/10180088.html
