matplot 简单使用

设置 X,Y 轴变量

import matplotlib.pyplot as plt# 生成 0 1 2 3 4 5x = range(6)# y = x 的平方plt.plot(x,[xi**2 for xi in x])plt.show()

使用 numpy 设置变量，使用图像更平滑

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 使用变量增量为 0.01x = np.arange(0.0,6.0,0.01)plt.plot(x,[xi**2 for xi in x])plt.show()

一个图像中，同时显示多个图像

import matplotlib.pyplot as pltx = range(1,5)# 直接使用一个语句 plt.plot(x,[xi*1.5 for xi in x],x,[xi*3.0 for xi in x],x,[xi/3.0 for xi in x])plt.plot(x,[xi*1.5 for xi in x])plt.plot(x,[xi*3.0 for xi in x])plt.plot(x,[xi/3.0 for xi in x])# 图像是否一直保持，默认是 Trueplt.hold(True)#图像一闪而过，默认是 Falseplt.interactive(False)plt.show()

设置 X Y 轴的显示范围

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx = np.arange(1,5)plt.plot(x,x*1.5,x,x**2)plt.grid(True) # 设置背景，这里是栅格print plt.axis() # 结果是 (1.0, 4.0, 0.0, 16.0),不传参数，表示返回plt.axis() # [xmin,xmax, ymin, ymax] 可以直接指定参数，如 plt.axis(xmin=10)plt.axis([1.0,5.0,0.0,27.0])  # 设置X\Y轴显示的范围print plt.xlim() #print plt.ylim() # 可以 X Y 各自指定plt.xlim([1.0,6.0]) #指X轴的plt.show()

设置标题

import matplotlib.pyplot as pltplt.plot([1,3,2,4])plt.xlabel('This is the X axis')plt.ylabel('This is the Y axis')plt.title('Setting title')plt.show()

设置 legend (大概是图例的意思)

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx = np.arange(1,5)plt.plot(x,x*1.5,label='Normal')plt.plot(x,x*3.0,label='Fast')plt.plot(x,x/3.0,label='Slow')# loc 可以设置的字符串# best\upper right\upper left\lower left\lower right\right\center left\center right\lower center\upper center\centerplt.legend(loc='upper left')  #  默认是右上方显示# 使用数字设置#plt.legend(loc=(0.0,0.0))plt.show()

默认的显示位置：

设置成：plt.legend(loc='upper left')：

设置成 plt.legend(loc=(0.0,0.0))：

  

 保存图片：

  

import matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib as mplprint mpl.rcParams['figure.figsize'] #  [8.0, 6.0]print mpl.rcParams['savefig.dpi'] # 100  图像质量是 800x600plt.plot([1,3,2,4])# 把图片保存#plt.savefig('plot123.png',dip=200)

设置线的颜色：

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx = np.arange(0.0,6.0,0.01)# y 是缩写形式，0.7 是灰度显示,#FFFF00 网页中的十六进制表示# b=blue c=cyan g=green k=black m=magenta r=red w=white y=yellowplt.plot(x,x*4,'r')plt.plot(x,x**2,'0.7')plt.plot(x,x*2,'#FFFF00')plt.show()

、

设置线的类型：

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx = np.arange(0.0,6.0,0.01)#可以看到最后一个应该上默认

# - solid line  ---> solid# -- dashed line ---> dashed# -. dash-dot line ---> dashdot# : dotted line ---> dottedplt.plot(x,x*2,'--',x,x*4,'-.',x,x**2,':',x,x*6,'-')plt.show()

设置点的类型：

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx = np.arange(0.0,12.0,1)# 可选参数# .,o# . Point marker# , Pixel marker# o Circle marker# v Triangle down marker# ^ Triangle up marker# < Triangle left marker# > Triangle right marker# 1 Tripod down marker# 2 Tripod up marker# 3 Tripod left marker# 4 Tripod right marker# s Square marker# p Pentagon marker# * Star marker# h Hexagon marker# H Rotated hexagon marker# + Plus marker# x Cross (x) marker# D Diamond marker# d Thin diamond# marker# | Vertical line (vline# symbol) marker# _ Horizontal line (hline symbol) markerplt.plot(x,x*2,'x',x,x*4,'v',x,x**2,'D',x,x*6,'o')plt.show()

同时设置三种属性：

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx = np.arange(0.0,12.0,1)#颜色、线型、点型一起（颜色、点、线）plt.plot(x,x*2,'cx--',x,x*4,'mv:',x,x**2,'kD-.',x,x*6,'yo-')plt.show()

直接使用名称来设置：

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx = np.arange(0.0,12.0,1)# 使用键值对来设置# color or c#           Sets the color of the line; accepts any Matplotlib color format.# linestyle#           Sets the line style; accepts the line styles seen previously.# linewidth#           Sets the line width; accepts a float value in points.# marker#           Sets the line marker style.# markeredgecolor#           Sets the marker edge color; accepts any Matplotlib color format.# markeredgewidth#           Sets the marker edge width; accepts float value in points.# markerfacecolor#           Sets the marker face color; accepts any Matplotlib color format.# markersize#           Sets the marker size in points; accepts float values.plt.plot(x,x*6,c='blue',linestyle='dashdot',linewidth='4',marker='o',markerfacecolor='red',markeredgecolor='black',markeredgewidth=3,markersize=12)plt.show()

使用其他标签来显示刻度：

import matplotlib.pyplot as pltx = [5,3,7,2,4,1]plt.plot(x);#每一个增量位置，使用什么指明plt.xticks(range(len(x)),['a','b','c','d','e','f'])#指定了增长的步长 2 plt.yticks(range(1,8,2))plt.show()

以上均参考《Matplotlib.for.Python.Developers》一书