Python数据可视化-Matplotlib线性图(折线图等) 代码教学 Part 1

接下来要进行代码教学的几个部分:

1. 画直线图
2. 画图 plot函数：(变量 颜色 线宽 线种类 图例)
3. gca : get current axis 得到现在的坐标轴
4. 散点图
5. 加标注的两种方法
6. 防止自己的数据遮挡坐标轴点的数据的方法（基本上所有的图都可以包括进去）
7. 打印图

   import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=np.linspace(-1,1,50) y=x**2 Y=2*x+5 # plt.figure(num=500,figsize=(10,5)) # plt.plot(x,y)  # plt.show() #直线图 plt.figure()  #这里l1和l2后面必须加逗号，为了传参给legend成功 #画图 plot函数：(变量 颜色 线宽 线种类 图例) l1,=plt.plot(x,Y,label='this')#最后的label是将曲线命名，方便打印图例 l2,=plt.plot(x,y,color='red',linewidth=2.0,linestyle='--',label='that')  plt.xlim((-1,2)) #限制x的范围 plt.ylim((-1,8))  plt.xlabel('i am x') #给x贴标签 plt.ylabel('i am y')  plt.xticks(np.linspace(-1, 2,5))#更换x，y坐标轴的显示 #空格前面需要加\来识别空格 $是数学形式 plt.yticks([-1,0,2,3,7],['$really\ bad$','$bad$','$normal$','$good$','$pretty\ good$'])#需要一一对应  #gca : get current axis 得到现在的坐标轴 ax=plt.gca()        #得到现在的坐标轴 ax.spines['right'].set_color('none') #现在坐标轴有四个轴（spines）可以设置颜色为消失 ax.spines['top'].set_color('none')  ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')  #设置x轴为bottom ax.yaxis.set_ticks_position('left')    #设置y轴为left  ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))    #移动轴的位置 ax.spines['left'].set_position(('data',0))   #散点图 x0=1 y0=2*x0+5 plt.scatter(x0, y0, s=100,color='b') #s代表点数 plt.plot([x0,x0],[y0,0],'k--',lw=1.5) #两个列表表示点（x0,y0）（x0,1）一一对应  #加标注 #method 1 plt.annotate(r'$2x+5=%s$'%y0, xy=(x0,y0),xycoords='data',xytext=(+30,-30), textcoords='offset points',              fontsize=16,arrowprops=dict(arrowstyle='->',connectionstyle='arc3,rad=.2')) #method 2 plt.text(x0+0.1, y0-2, r'$this\ is\ the\ some\ text.\ \mu\ \sigma_i\ \alpha_t$')  #防止自己的数据遮挡坐标轴点的数据的方法（基本上所有的图都可以包括进去） for label in ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels():     label.set_fontsize(12)     label.set_bbox(dict(facecolor='white',edgecolor='None',alpha=0.7))  plt.legend()   #打印图例 plt.show()

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效果实际图：