Matplotlib简单绘图

Matplotlib简单绘图

　　Matplotlib是一个 Python 库，可帮助可视化和分析数据，并借助可以使用 matplotlib 库进行模拟的图形化可视化帮助更好地理解数据。Matplotlib 是一个用于静态、动画和交互式可视化的综合库。

　　在本章中，我们将学习如何使用 Matplotlib 创建一个简单的绘图。

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导入Matplotlib Pyplot模块

　　我们现在将在 Matplotlib 中显示一个简单的弧度角与正弦值的折线图。首先，导入来自 Matplotlib 包的 Pyplot 模块，按照惯例使用别名 plt。

import matplotlib.pyplot as plt

　　接下来我们需要一个数字数组来绘制。使用 np 别名导入的 NumPy 库中定义了各种数组函数。

import numpy as np

　　我们现在使用 NumPy 库中的 arange() 函数获得角度在 0 到 2π 之间的 ndarray 对象。

x = np.arange(0, math.pi*2, 0.05)

　　ndarray 对象用作图形 x 轴上的值。要在 y 轴上显示的 x 中角度的相应正弦值通过以下语句获得 –

y = np.sin(x)

　　使用 plot() 函数绘制来自两个数组的值。

plt.plot(x,y)

　　您可以设置绘图标题以及 x 和 y 轴的标签。

You can set the plot title, and labels for x and y axes.
plt.xlabel("angle")
plt.ylabel("sine")
plt.title('sine wave')

　　绘图查看器窗口由 show() 函数调用 –

plt.show()

　　完整的程序如下 –

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import math #needed for definition of pi
x = np.arange(0, math.pi*2, 0.05)
y = np.sin(x)
plt.plot(x,y)
plt.xlabel("angle")
plt.ylabel("sine")
plt.title('sine wave')
plt.show()

　　执行上述代码行时，将显示下图 –

　　注意：如果出现module ‘backend_interagg’ has no attribute ‘FigureCanvas’错误，可添加代码matplotlib.use(‘TkAgg’)。

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Jupyter notebook中使用Matplotlib

　　现在，将 Jupyter notebook 与 Matplotlib 一起使用。

　　如前所述，从 Anaconda导航器或命令行启动Jupyter notebook。在输入单元格中，输入 Pyplot 和 NumPy 的导入语句 –

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

　　要在Jupyter notebook（而不是在单独的查看器中）显示绘图输出，请输入以下魔术语句 –

%matplotlib inline

　　获取 x 作为 ndarray 对象，其中包含 0 到 2π 之间的弧度角度，以及 y 作为每个角度的正弦值 –

import math
x = np.arange(0, math.pi*2, 0.05)
y = np.sin(x)

　　为 x 和 y 轴设置标签以及绘图标题 –

plt.xlabel("angle")
plt.ylabel("sine")
plt.title('sine wave')

　　最后执行 plot() 函数在笔记本中生成正弦波显示（无需运行 show() 函数）

plt.plot(x,y)

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总结

　　以上是晓得博客为你介绍的Matplotlib简单绘图的全部内容，Matplotlib是 Python 语言强大的二维绘图库，能够创建各种图形、绘图、图表、直​​方图等等。在大多数情况下，matplotlib 会在调用该方法时简单地将图表输出到您的视口.show()。

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