Matplotlib学习笔记

来源：互联网发布：下载手机app软件编辑：程序博客网时间：2024/05/20 02:53

未完待续。。。。。。

Matplotlib有三种使用方式：

Matplotlib网上有很多Helloworld级别的教程，用法也是各种各样，这里稍微整理了一下使用方式，一共三种。

pyplot：经典高层封装
pylab：将Matplotlib和Numpy合并的模块，模拟Matlab的编程环境
OO的方式：Matplotlib的精髓，更基础和底层的方式

三种方式的优劣

pyplot：简单易用，交互使用时方便，可以根据命令实时作图。但底层定制能力不足
pylab：完全封装，环境最接近Matlab，不推荐使用

pylab不推荐使用的原因：pylab更接近Matlab这是毋庸置疑的，但是使用pylab会逐渐背离matplotlib的学习，这与初衷想反。

不过在Ipython下可以更好地使用此风格的输入很方便
OO方式：接近Matplotlib基础和底层的方式，难度稍大，但定制能力强，而且是Matplotlib的精髓

实战推荐

根据需求，综合使用pyplot和OO的方式，显示导入numpy

常用模块导入代码

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

三种方式的实现代码

pyplot的方式

#!/usr/bin/python  #coding: utf-8  import numpy as np  import matplotlib.pyplot as plt  x = np.arange(0, 10, 1)  y = np.random.randn(len(x))  plt.title("pyplot")  plt.plot(x, y)  plt.show()

pylab的方式

#!/usr/bin/python #coding: utf-8  from pylab import *  x = arange(0, 10, 1)  y = randn(len(x))  title("pylab")  plot(x, y)  show()

类封装的方式

#!/usr/bin/python  #coding: utf-8  import numpy as np  import matplotlib.pyplot as plt  x = np.arange(0, 10, 1)  y = np.random.randn(len(x))  # 生成一个figure对象  fig = plt.figure()  ax = fig.add_subplot(111)  plt.plot(x, y)  ax.set_title("object oriented")  plt.show()

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