機器學習預備系列部落格記述服務機器學習的使用前導知識
記錄下python下繪圖的方法
首先引用下cheet sheet
工作流

典型操作

#! python3
# -*- coding:utf-8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt  # 基本繪圖的引用
from matplotlib import style  # 為使用更漂亮的風格

# 折線圖
plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6], label='first line')
plt.plot([1, 2, 3], [7, 8, 9], label='second line')
plt.
 
xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('demo')
plt.legend()  # 畫圖例
plt.show()


# 散點圖
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
y = [5, 2, 4, 2, 1, 4, 5, 2]
plt.scatter(x, y, label='skitscat', color='k', s=25, marker="o")
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Interesting Graph\nCheck it out')
plt.legend()
plt.
 
show()

# 從檔案繪圖
import csv
# 讀入檔案
x = []
y = []
with open('Matplotlib_basic_data.csv', 'r') as csvfile:
    plots = csv.reader(csvfile, delimiter=',')
    for row in plots:
        x.append(int(row[0]))
        y.append(int(row[1]))
# 或利用numpy
#x, y = np.loadtxt('example.txt', delimiter=',', unpack=True)
 

plt.plot(x, y, label='Loaded from file!')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Interesting Graph\nCheck it out')
plt.legend()
plt.show()

# 多圖
style.use('fivethirtyeight')  # 使用更漂亮的風格

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(221)  # 高2 寬2 圖號1
ax2 = fig.add_subplot(222)  # 高2 寬2 圖號2
x1 = [1, 2, 3]
y1 = [2, 5, 4]
x2 = [1, 2, 3]
y2 = [5, 8, 7]
ax1.plot(x1, y1)
ax2.plot(x2, y2)
plt.show()

最後附完整的cheet sheet