使用python matplotlib画图

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1，关于

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非常简单的画图类库。 简直就是matlab的命令了。
python设计都是非常简单的。
在使用python进行数据处理的时候还是非常方便的。

2，画直线

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将两个线画到一个图上面，并且设置成不同的颜色。直接执行2次命令。

%matplotlib inlineimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdimport numpy as np#随机画一个二维数组。x_len = 20x = np.arange(0,x_len)#生成0-19的数组x坐标y = np.random.standard_normal((20,2))plt.plot(x,y[:,0],'r',label='1st')#第二个参数跟的是颜色，plt.plot(x,y[:,1],'k',label='2nd')plt.legend(loc=0)#设置label标签位置，0左上角。#设置坐标plt.grid(True)plt.xlabel('this is x label')plt.ylabel('this is y label')plt.title(u"python plot demo 1")

3，画两个图，使用相同的x轴

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在同一个画图内并列显示图表，可以方便的进行对比使用。 plt.subplot(numrows=3,numcols=1,fignum=1) 表示，一共有3行1列的第一个画像。简写plt.subplot(3,1,1)或者直接plt.subplot(311)

%matplotlib inlineimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdimport numpy as np#随机画一个二维数组。x_len = 20x = np.arange(0,x_len)#生成0-19的数组x坐标y = np.random.standard_normal((20,3))plt.title(u"python plot demo 1")#########第一个图标######### 3行1列第1个plt.subplot(3,1,1)plt.grid(True)plt.plot(x,y[:,0],'r')#第二个参数跟的是颜色，plt.legend(loc=0)#设置label标签位置，0左上角。#########第一个图标######### 3行1列第2个plt.subplot(3,1,2)plt.plot(x,y[:,1],'k')plt.legend(loc=0)plt.grid(True)#########第一个图标######### 3行1列第3个plt.subplot(3,1,3)plt.plot(x,y[:,1],'g')plt.legend(loc=0)plt.grid(True)plt.xlabel('this is x label')plt.ylabel('this is y label')

4，柱状图

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bar(x,y,width) 输入x坐标，y坐标和柱状图宽度。

%matplotlib inlineimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdimport numpy as np#随机画一个二维数组。x_len = 20x = np.arange(0,x_len)#生成0-19的数组x坐标y = np.random.standard_normal((x_len,1))#随机生成y。plt.bar(x,y[:,0],width=0.5,color='r',label='1st')plt.legend(loc=0)#设置label标签位置，0左上角。#设置坐标plt.grid(True)

4，散点图

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scatter(x,y,marker)
直接输入x，y的坐标集合。

%matplotlib inlineimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdimport numpy as np#随机画一个二维数组。y = np.random.standard_normal((500,2))#随机生成y。plt.scatter(y[:,0],y[:,1],color='r')#设置坐标plt.grid(True)

4，总结

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python画图真的很简单，使用处理都交给类库了。
只要简单的调用函数就可以了。
开放工具没有使用ide，而是使用了ipython notebook，非常好用。
可以同时编写markdown文档和python代码，还能够运行。
超级炫酷。

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