Matplotlib資料視覺化基礎
阿新 • • 發佈:2018-12-12
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt ## %matplotlib inline表示在行中顯示圖片,在命令列執行報錯 data = np.arange(0,1.1,0.01) plt.title('lines') ## 新增標題 plt.xlabel('x')## 新增x軸的名稱 plt.ylabel('y')## 新增y軸的名稱 plt.xlim((0,1))## 確定x軸範圍 plt.ylim((0,1))## 確定y軸範圍 plt.xticks([0,0.2,0.4,0.6,0.8,1])## 規定x軸刻度 plt.yticks([0,0.2,0.4,0.6,0.8,1])## 確定y軸刻度 plt.plot(data,data**2)## 新增y=x^2曲線 plt.plot(data,data**4)## 新增y=x^4曲線 plt.legend(['y=x^2','y=x^4']) #plt.savefig('../tmp/y=x^2.png') plt.show()
In [4]:
rad = np.arange(0,np.pi*2,0.01) p1 = plt.figure(figsize=(8,6),dpi=80)## 確定畫布大小 ##第一幅子圖 ax1 = p1.add_subplot(2,1,1)## 建立一個兩行1列的子圖,並開始繪製第一幅 plt.title('lines')## 新增標題 plt.xlabel('x')## 新增x軸的名稱 plt.ylabel('y')## 新增y軸的名稱 plt.xlim((0,1))## 確定x軸範圍 plt.ylim((0,1))## 確定y軸範圍 plt.xticks([0,0.2,0.4,0.6,0.8,1])## 規定x軸刻度 plt.yticks([0,0.2,0.4,0.6,0.8,1])## 確定y軸刻度 plt.plot(rad,rad**2)## 新增y=x^2曲線 plt.plot(rad,rad**4)## 新增y=x^4曲線 plt.legend(['y=x^2','y=x^4']) ##第二幅子圖 ax2 = p1.add_subplot(2,1,2)## 創開始繪製第2幅 plt.title('sin/cos') ## 新增標題 plt.xlabel('rad')## 新增x軸的名稱 plt.ylabel('value')## 新增y軸的名稱 plt.xlim((0,np.pi*2))## 確定x軸範圍 plt.ylim((-1,1))## 確定y軸範圍 plt.xticks([0,np.pi/2,np.pi,np.pi*1.5,np.pi*2])## 規定x軸刻度 plt.yticks([-1,-