numpy.loadtxt画功率谱图

（非专业相关可以选择性阅读）
从CAMB中可以得到.dat文件，由于第一行有L,TT,EE等字符使得numpy无法正常读取文件；故可以手动将第一行去掉，剩下的以python写代码画图，如下：

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdata = np.loadtxt('test_scalCls.dat')L = data[:,0]TT = data[:,1]EE = data[:,2]TE = data[:,3]plt.plot(L,TT)plt.plot(L,TE)plt.title ('Scalar power spectrum',fontsize=18)plt.xlabel ('multipole moment l',fontsize=12)plt.ylabel('C_l',fontsize=12)plt.show()

以上是画了两个图在一起的，使用的是笛卡尔坐标
画多个图在一起的便捷方法见后文

对数坐标：
ax.semilogx(x,y) #x轴为对数坐标轴
ax.semilogy(x,y) #y轴为对数坐标轴
ax.loglog(x,y) #双对数坐标轴

1）横纵坐标都是对数坐标

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdata = np.loadtxt('test_scalCls.dat')L = data[:,0]TT = data[:,1]EE = data[:,2]TE = data[:,3]plt.loglog (L,TT,color='red',linestyle='-',linewidth=1.5)plt.title ('Scalar power spectrum',fontsize=18)plt.xlabel ('multipole moment l',fontsize=12)plt.ylabel('C_l',fontsize=12)plt.xlim(2,2200)plt.ylim(10**2,10**4)plt.show()

以上画的是TT谱，结果如下：

将TT,EE,TE,TP….谱以T为横坐标画对数图（在一个窗口）如下

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdata = np.loadtxt('test_scalCls.dat')L = data[:,0]for column in data.T:    plt.loglog(L,column,linestyle='-',linewidth=1.5)plt.title ('Scalar power spectrum',fontsize=18)plt.xlabel ('multipole moment l',fontsize=12)plt.ylabel('C_l',fontsize=12)plt.xlim(2,2200)plt.show()

结果为：

2）一轴是对数

以下画TE谱

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdata = np.loadtxt('test_scalCls.dat')L = data[:,0]TT = data[:,1]EE = data[:,2]TE = data[:,3]plt.semilogx (L,TE,color='b',linestyle='-',linewidth=1.5)plt.title ('Scalar power spectrum',fontsize=18)plt.xlabel ('multipole moment l',fontsize=12)plt.ylabel('C_l',fontsize=12)plt.xlim(2,2200)plt.ylim(-150,150)plt.show()