畫直線圖

1.最簡單的用法：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x=np.linspace(-3,3,50)  #在（-1，1）範圍內生成50個數，等分的，
y=2*x+1

#一張圖裏畫一條線
plt.figure()    #如果是一張圖裏只有一條線，則使用它與不使用他差別不大，如果是在一張圖裏有2條或多條線，則使用它可以把兩條線放在一個圖裏。
plt.plot(x,y)
plt.show()

2.有的時候需要在一張圖裏畫兩條或多條線，這個時候就需要figure()

import matplotlib.pyplot as plt
 
import numpy as np

x=np.linspace(-3,3,50)  #在（-1，1）
y=2*x+1
y2=x**2

#一張圖裏化兩條或多條線
plt.figure()
plt.plot(x,y)
plt.plot(x,y2)
plt.show()

3.當設置坐標軸時，需要設置坐標軸的範圍，單位長度，替換文字

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x=np.linspace(-3,3,50)  #在（-1，1）範圍內生成50個數，等分的，
y=2*x+1
y2=x**2

#修改圖中的樣式
plt.figure(num=3,figsize=(8,5))
 

plt.plot(x,y2)
plt.plot(x,y,color=‘red‘,linewidth=2.0,linestyle=‘--‘) #設置線段的顏色，長度，樣式，註意linestyle的值只能是兩個‘-’，不能是其他數量個#設置坐標軸，設置坐標軸的範圍，長度，替換文字等 
plt.xlim(-1,2) #設置x軸的範圍 
plt.ylim(-2,3) #設置y軸的範圍 
plt.xlabel("i am x!") #設置x軸的名稱，解釋 
plt.ylabel("i am y!") #設置y軸的名稱，解釋 
plt.show() #設置坐標軸的刻度的值為指定的值 


new_ticks=np.linspace(-1,2,5) 
 
print(new_ticks) 
plt.xticks(new_ticks) #設置x軸的刻度和對應的名稱 
plt.yticks([-2,-1.8,-1,.22,3],[r‘$really\ bad$‘,r‘$bad$‘,r‘$normal$‘,r‘$good$‘,r‘$really\ good$‘]) #設置y軸刻度和對應的名稱 
plt.show()

4.設置坐標軸之——設置坐標軸的位置

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x=np.linspace(-3,3,50)  #在（-1，1）範圍內生成50個數，等分的，
y=2*x+1
y2=x**2

#修改圖中的樣式
plt.figure(num=3,figsize=(8,5))

#設置坐標軸原點
plt.plot(x,y2)
plt.plot(x,y,color=‘red‘,linewidth=2.0,linestyle=‘--‘)
plt.xlabel("i am x!")
plt.ylabel("i am y!")
new_ticks=np.linspace(-1,2,5)
print(new_ticks)
plt.xticks(new_ticks)
plt.yticks([-2,-1.8,-1,.22,3],[r‘$really\ bad$‘,r‘$bad$‘,r‘$normal$‘,r‘$good$‘,r‘$really\ good$‘])
ax=plt.gca()
ax.spines[‘right‘].set_color(‘none‘)
ax.spines[‘top‘].set_color(‘none‘)

ax.xaxis.set_ticks_position(‘bottom‘)   #.xaxis.set_ticks_position設置x坐標刻度數字或名稱的位置：屬性值有top，bottom，both，default，none
ax.spines[‘bottom‘].set_position((‘data‘,-1))   #設置邊框位置，y=0的位置，即x軸綁定在y=1時的位置上
ax.yaxis.set_ticks_position(‘left‘) #.yaxis.set_ticks_position設置x坐標刻度數字或名稱的位置
ax.spines[‘left‘].set_position((‘data‘,0))  #設置邊框位置，x=0的位置，即y軸綁定在x=0時的位置上
plt.show()

5，圖例設置

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x=np.linspace(-3,3,50)  #在（-1，1）範圍內生成50個數，等分的，
y=2*x+1
y2=x**2

#修改圖中的樣式
plt.figure(num=3,figsize=(8,5))

#設置圖例
l1,=plt.plot(x,y2,label=‘linear line‘)   #label設置label的名字   ,註意l1，和l2，是以逗號結尾的，因為plt.plot返回的是一個列表
l2,=plt.plot(x,y,color=‘red‘,linewidth=2.0,linestyle=‘--‘,label=‘square line‘)   #label設置label的名字
plt.legend(handles=[l1,l2],labels=[‘up‘,‘down‘],loc=‘best‘)   #將圖例添加到圖中的最佳位置
plt.xlabel("i am x!")
plt.ylabel("i am y!")
new_ticks=np.linspace(-1,2,5)
print(new_ticks)
plt.xticks(new_ticks)
plt.yticks([-2,-1.8,-1,.22,3],[r‘$really\ bad$‘,r‘$bad$‘,r‘$normal$‘,r‘$good$‘,r‘$really\ good$‘])
ax=plt.gca()
ax.spines[‘right‘].set_color(‘none‘)
ax.spines[‘top‘].set_color(‘none‘)
plt.show()

其中loc參數有多種，best表示自動分配最佳位置，其余為

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

畫散點圖：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#data size
n=1024
X=np.random.normal(0,1,n)   #生成1024個數，其中平均數是0，方差是1
Y=np.random.normal(0,1,n)
T=np.arctan2(Y,X)

plt.scatter(X,Y,s=75,c=T,alpha=0.5)#大小是75，顏色是T，透明度是0.5，X，Y作為location
plt.xlim(-1.5,1.5)
plt.xticks(())#隱藏x軸
plt.ylim(-1.5,1.5)
plt.yticks(())  #隱藏y軸
plt.show()

畫柱狀圖

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

n=12
X=np.arange(n)  #穗姐生成12個數字，x為0-11的整數，Y為相應的均勻分布的隨機數據
Y1=(1-X/float(n)*np.random.uniform(0.5,1.0,n))
Y2=(1-X/float(n)*np.random.uniform(0.5,1.0,n))
plt.bar(X,+Y1,facecolor=‘#9999ff‘,edgecolor=‘white‘)    #facecolar設置主題顏色，edgecolor設置邊框顏色為白色
plt.bar(X,-Y2,facecolor=‘#ff9999‘,edgecolor=‘white‘)
plt.xlim(-0.5,n)
plt.xticks(())  #隱藏x軸
plt.ylim(-1.25,1.25)
plt.yticks(())  #隱藏y軸
for x,y in zip(X,Y1):
    plt.text(x+0.4,y+0.05,‘%.2f‘ %y,ha=‘center‘,va=‘bottom‘)
for x,y in zip(X,Y2):   #吧X，Y2分別傳到x，y中
    plt.text(x+0.4,-y-0.05,‘%.2f‘ %-y,ha=‘center‘,va=‘top‘) #把數據標記在圖上
plt.show()

matplotlib包畫基本的圖