Python 绘制函数图形

1安装依赖库

pip3 install numpy

pip3 install matplotlib

2.实验一个例子

import numpy as np
import pylab as pl
x=list(range(0,6))
y=[]
for index in x:
y.append(x[index]*x[index])
pl.plot(x,y)
pl.title("y=x*x")
pl.xlabel('x')
pl.ylabel('y')
pl.xlim(0.0,7.0)
pl.ylim(0.0,40.0)
pl.show()

转载一个网友

matplotlib还提供了一个名为pylab的模块，其中包括了许多NumPy和pyplot模块中常用的函数，方便用户快速进行计算和绘图，十分适合在IPython交互式环境中使用。这里使用下面的方式载入pylab模块：

>>> import pylab as pl

1 安装numpy和matplotlib

>>> import numpy
>>> numpy.__version__

>>> import matplotlib
>>> matplotlib.__version__

 

2 两种常用图类型：Line and scatter plots(使用plot()命令), histogram(使用hist()命令)

2.1 折线图&散点图 Line and scatter plots

2.1.1 折线图 Line plots(关联一组x和y值的直线)

import numpy as np
import pylab as pl
x = [1, 2, 3, 4, 5]# Make an array of x values
y = [1, 4, 9, 16, 25]# Make an array of y values for each x value
pl.plot(x, y)# use pylab to plot x and y
pl.show()# show the plot on the screen

 

2.1.2 散点图 Scatter plots

把pl.plot(x, y)改成pl.plot(x, y, 'o')即可，下图的蓝色版本

 

2.2  美化 Making things look pretty

2.2.1 线条颜色 Changing the line color

红色：把pl.plot(x, y, 'o')改成pl.plot(x, y, ’or’)

 

2.2.2 线条样式 Changing the line style

虚线:plot(x,y, '--')

 

2.2.3 marker样式 Changing the marker style

蓝色星型markers：plot(x,y, ’b*’)

 

2.2.4 图和轴标题以及轴坐标限度 Plot and axis titles and limits

import numpy as np
import pylab as pl
x = [1, 2, 3, 4, 5]# Make an array of x values
y = [1, 4, 9, 16, 25]# Make an array of y values for each x value
pl.plot(x, y)# use pylab to plot x and y
pl.title(’Plot of y vs. x’)# give plot a title
pl.xlabel(’x axis’)# make axis labels
pl.ylabel(’y axis’)
pl.xlim(0.0, 7.0)# set axis limits
pl.ylim(0.0, 30.)
pl.show()# show the plot on the screen

 

2.2.5 在一个坐标系上绘制多个图 Plotting more than one plot on the same set of axes

做法是很直接的，依次作图即可:

import numpy as np
import pylab as pl
x1 = [1, 2, 3, 4, 5]# Make x, y arrays for each graph
y1 = [1, 4, 9, 16, 25]
x2 = [1, 2, 4, 6, 8]
y2 = [2, 4, 8, 12, 16]
pl.plot(x1, y1, ’r’)# use pylab to plot x and y
pl.plot(x2, y2, ’g’)
pl.title(’Plot of y vs. x’)# give plot a title
pl.xlabel(’x axis’)# make axis labels
pl.ylabel(’y axis’)
pl.xlim(0.0, 9.0)# set axis limits
pl.ylim(0.0, 30.)
pl.show()# show the plot on the screen

 

2.2.6  图例 Figure legends

pl.legend((plot1, plot2), (’label1, label2’), 'best’, numpoints=1)

其中第三个参数表示图例放置的位置:'best’‘upper right’, ‘upper left’, ‘center’, ‘lower left’, ‘lower right’.

如果在当前figure里plot的时候已经指定了label，如plt.plot(x,z,label="$cos(x^2)$")，直接调用plt.legend()就可以了哦。

import numpy as np
import pylab as pl
x1 = [1, 2, 3, 4, 5]# Make x, y arrays for each graph
y1 = [1, 4, 9, 16, 25]
x2 = [1, 2, 4, 6, 8]
y2 = [2, 4, 8, 12, 16]
plot1 = pl.plot(x1, y1, ’r’)# use pylab to plot x and y : Give your plots names
plot2 = pl.plot(x2, y2, ’go’)
pl.title(’Plot of y vs. x’)# give plot a title
pl.xlabel(’x axis’)# make axis labels
pl.ylabel(’y axis’)
pl.xlim(0.0, 9.0)# set axis limits
pl.ylim(0.0, 30.)
pl.legend([plot1, plot2], (’red line’, ’green circles’), ’best’, numpoints=1)# make legend
pl.show()# show the plot on the screen

 

2.3 直方图 Histograms

import numpy as np
import pylab as pl
# make an array of random numbers with a gaussian distribution with
# mean = 5.0
# rms = 3.0
# number of points = 1000
data = np.random.normal(5.0, 3.0, 1000)
# make a histogram of the data array
pl.hist(data)
# make plot labels
pl.xlabel(’data’)
pl.show()

如果不想要黑色轮廓可以改为pl.hist(data, histtype=’stepfilled’)

 

2.3.1 自定义直方图bin宽度 Setting the width of the histogram bins manually

增加这两行

bins = np.arange(-5., 16., 1.) #浮点数版本的range
pl.hist(data, bins, histtype=’stepfilled’)

 

3 同一画板上绘制多幅子图 Plotting more than one axis per canvas

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。

fig1 = pl.figure(1)
pl.subplot(211)
subplot(211)把绘图区域等分为2行*1列共两个区域, 然后在区域1(上区域)中创建一个轴对象. pl.subplot(212)在区域2(下区域)创建一个轴对象。

You can play around with plotting a variety of layouts. For example, Fig. 11 is created using the following commands:

f1 = pl.figure(1)
pl.subplot(221)
pl.subplot(222)
pl.subplot(212)

当绘图对象中有多个轴的时候，可以通过工具栏中的Configure Subplots按钮，交互式地调节轴之间的间距和轴与边框之间的距离。如果希望在程序中调节的话，可以调用subplots_adjust函数，它有left, right, bottom, top, wspace, hspace等几个关键字参数，这些参数的值都是0到1之间的小数，它们是以绘图区域的宽高为1进行正规化之后的坐标或者长度。

pl.subplots_adjust(left=0.08, right=0.95, wspace=0.25, hspace=0.45)

 

4 绘制文件中的数据Plotting data contained in files

4.1 从Ascii文件中读取数据 Reading data from ascii files

读取文件的方法很多，这里只介绍一种简单的方法，更多的可以参考官方文档和NumPy快速处理数据(文件存取)。

numpy的loadtxt方法可以直接读取如下文本数据到numpy二维数组

**********************************************

# fakedata.txt
0 0
1 1
2 4
3 9
4 16
5 25
6 36
7 49
8 64
9 81
0 0
1 1
2 4
3 9
4 16
5 25
6 36
7 49
8 64
9 81

**********************************************

import numpy as np
import pylab as pl
# Use numpy to load the data contained in the file
# ’fakedata.txt’ into a 2-D array called data
data = np.loadtxt(’fakedata.txt’)
# plot the first column as x, and second column as y
pl.plot(data[:,0], data[:,1], ’ro’)
pl.xlabel(’x’)
pl.ylabel(’y’)
pl.xlim(0.0, 10.)
pl.show()

 

4.2 写入数据到文件 Writing data to a text file

写文件的方法也很多，这里只介绍一种可用的写入文本文件的方法，更多的可以参考官方文档。

import numpy as np
# Let’s make 2 arrays (x, y) which we will write to a file
# x is an array containing numbers 0 to 10, with intervals of 1
x = np.arange(0.0, 10., 1.)
# y is an array containing the values in x, squared
y = x*x
print ’x = ’, x
print ’y = ’, y
# Now open a file to write the data to
# ’w’ means open for ’writing’
file = open(’testdata.txt’, ’w’)
# loop over each line you want to write to file
for i in range(len(x)):
    # make a string for each line you want to write
    # ’\t’ means ’tab’
    # ’\n’ means ’newline’
    # ’str()’ means you are converting the quantity in brackets to a string type
    txt = str(x[i]) + ’\t’ + str(y[i]) + ’ \n’
    # write the txt to the file
    file.write(txt)
# Close your file
file.close()

这部分是翻译自：Python Plotting Beginners Guide

---

对LaTeX数学公式的支持

Matlplotlib对LaTeX有一定的支持，如果记得使用raw字符串语法会很自然：

xlabel(r"$\frac{x^2}{y^4}$")

在matplotlib里面，可以使用LaTex的命令来编辑公式，只需要在字符串前面加一个“r”即可

Here is a simple example:

# plain text
plt.title('alpha > beta')

produces “alpha > beta”.

Whereas this:

# math text
plt.title(r'$\alpha > \beta$')

produces "".

这里给大家看一个简单的例子。

import matplotlib.pyplot as plt

x = arange(1,1000,1)
r = -2
c = 5
y = [5*(a**r) for a in x]

 

fig = plt.figure()

ax = fig.add_subplot(111)
ax.loglog(x,y,label = r"$y = \frac{1}{2\sigma_1^2}, c=5,\sigma_1=-2$")
ax.legend()
ax.set_xlabel(r"x")
ax.set_ylabel(r"y")

程序执行结果如图3所示，这实际上是一个power-law的例子，有兴趣的朋友可以继续google之。

再看一个《用Python做科学计算》中的简单例子，下面的两行程序通过调用plot函数在当前的绘图对象中进行绘图：

plt.plot(x,y,label="$sin(x)$",color="red",linewidth=2)
plt.plot(x,z,"b--",label="$cos(x^2)$")

plot函数的调用方式很灵活，第一句将x,y数组传递给plot之后，用关键字参数指定各种属性：

• 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

 

详细的可以参考matplotlib官方教程:

Writing mathematical expressions

• Subscripts and superscripts
• Fractions, binomials and stacked numbers
• Radicals
• Fonts
  • Custom fonts
• Accents
• Symbols
• Example

Text rendering With LaTeX

• usetex with unicode
• Postscript options
• Possible hangups
• Troubleshooting

有几个问题：

• matplotlib.rcParams属性字典
• 想要它正常工作，在matplotlibrc配置文件中需要设置text.markup = "tex"。
• 如果你希望图表中所有的文字（包括坐标轴刻度标记）都是LaTeX'd,需要在matplotlibrc中设置text.usetex = True。如果你使用LaTeX撰写论文，那么这一点对于使图表和论文中其余部分保持一致是很有用的。
• 在matplotlib中使用中文字符串时记住要用unicode格式，例如：u''测试中文显示''

matplotlib使用小结