Python使用matplotlib实现基础绘图功能示例

本文实例讲述了Python使用matplotlib实现基础绘图功能。分享给大家供大家参考，具体如下：

一个简单的例子

# -*- coding:utf-8 -*-
#!python3
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0,10,101)  #设置起始及终点，以及点的数量
y = np.sin(x)        #调用numpy库的sin函数
z = np.cos(x**2)
plt.figure(figsize=(8,6))  #设置图像的大小
plt.plot(x,y,label="$y=sin(x)$",color = "red",linewidth=2)      #设置图像属性，$表示将公式格式化
plt.plot(x,z,label="$y=cos(x**2)$")
plt.xlabel("Times/s")    #设置图像的横纵坐标的名称及单位
plt.ylabel("Volt/v")
plt.title("Demo")
plt.ylim(-1.2,1.2) #设置y的范围
plt.legend()
plt.show()         #显示图像

运行以上程序，得如下图所示的曲线：

plot函数的调用方式很灵活，

plt.plot(x,y,label="$y=sin(x)$",color = "red",linewidth=2)将x,y数组传递给plot之后，用关键字参数指定各种属性：

• label : 给所绘制的曲线一个名字，此名字在图示(legend)中显示。只要在字符串前后添加”$”符号，matplotlib就会使用其内嵌的latex引擎绘制的数学公式。
• color : 指定曲线的颜色
• linewidth : 指定曲线的宽度
• xlabel: 设置x轴的文字
• ylabel: 设置y轴的文字
• title:设置图表标题
• ylim:设置y轴的范围
• legend:显示图示
• show():显示所有图像

绘制多轴图

可以理解为在一个绘图区域绘制多个子图。调用函数为subplot(numRows, numCols, plotNum)

subplot将整个绘图区域等分为numRows行 * numCols列个子区域，然后按照从左到右，从上到下的顺序对每个子区域进行编号，左上的子区域的编号为1。如果numRows，numCols和plotNum这三个数都小于10的话，可以把它们缩写为一个整数，例如subplot(323)和subplot(3,2,3)是相同的。subplot在plotNum指定的区域中创建一个轴对象。如果新创建的轴和之前创建的轴重叠的话，之前的轴将被删除。

例如以下程序可以将绘图空间分成颜色不同的六份：

# -*- coding:utf-8 -*-
#!python3
import matplotlib.pyplot as plt
for idx, color in enumerate("rgbyck"):
  plt.subplot(320+idx+1, axisbg=color)
plt.show()

运行效果：

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

本文Python使用matplotlib实现基础绘图功能示例到此结束。生活中，我们没有必要为难自己，质疑自己，有时，我们无法很好地理解或学会某样事物，那只是我们思考与接收问题的角度不同罢了。每个人都有自己的泪要擦，每个人都有自己的路要走，只要记得：冷了，给自己加件外衣；饿了，给自己买个面包；痛了，给自己一份坚强；失败了，给自己一个目标；跌倒了，在伤痛中爬起，给自己一个宽容的微笑继续往前走，已足够！小编再次感谢大家对我们的支持！