matplotlib绘图库学习（1）

学习了一下matplotlib绘图库

跟随这个网站学的...http://old.sebug.net/paper/books/scipydoc/matplotlib_intro.html

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(0, 10, 1000)y = np.sin(x)z = np.cos(x**2)plt.figure(figsize=(8,4))plt.plot(x,y,label="$sin(x)$",color="red",linewidth=2)plt.plot(x,z,"b--",label="$cos(x^2)$")plt.xlabel("Time(s)")plt.ylabel("Volt")plt.title("PyPlot First Example")plt.ylim(-1.2,1.2)plt.legend()plt.show()

调用figure创建一个绘图对象，并且使它成为当前的绘图对象。

也可以不创建绘图对象直接调用接下来的plot函数直接绘图，matplotlib会为我们自动创建一个绘图对象。如果需要同时绘制多幅图表的话，可以是给figure传递一个整数参数指定图标的序号，如果所指定序号的绘图对象已经存在的话，将不创建新的对象，而只是让它成为当前绘图对象。

通过figsize参数可以指定绘图对象的宽度和高度，单位为英寸；dpi参数指定绘图对象的分辨率，即每英寸多少个像素，缺省值为80。因此本例中所创建的图表窗口的宽度为8*80 = 640像素。

但是用工具栏中的保存按钮保存下来的png图像的大小是800*400像素。这是因为保存图表用的函数savefig使用不同的DPI配置，savefig函数也有一个dpi参数，如果不设置的话，将使用matplotlib配置文件中的配置，此配置可以通过如下语句进行查看，关于配置文件将在后面的章节进行介绍：

import matplotlibmatplotlib.rcParams["savefig.dpi"]

• 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 : 设置图表的标题
• ylim : 设置Y轴的范围
• legend : 显示图示

最后调用plt.show()显示出我们创建的所有绘图对象。

绘制多轴图

一个绘图对象(figure)可以包含多个轴(axis)，在Matplotlib中用轴表示一个绘图区域，可以将其理解为子图。上面的第一个例子中，绘图对象只包括一个轴，因此只显示了一个轴(子图)。我们可以使用subplot函数快速绘制有多个轴的图表。subplot函数的调用形式如下：

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。

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#plt.subplot(2,3,6)for idx, color in enumerate("rgbyck"):    plt.subplot(320+idx+1,facecolor=color)plt.show()

plt.subplot(221)plt.subplot(222)plt.subplot(212)plt.tight_layout()plt.show()