matplotlib入门 ----plot()函数

matplotlib是Python里十分强大的数学绘图库，因为看着挺好玩的所以姑且入门学了一下。

入门示例：

import matplotlib.pyplot as plt figure = [0,1,2,3,4,5,6] plt.plot(figure) plt.show()

结果：

<分析>

我们导入matplotlib模块的pyplot类并设置别名为plt，pyplot类提供了一个绘图框架，我们绘制的图形将在这上面呈现。
之后我们定义了一个列表并把它传入plot()函数中，plot()函数会根据列表中的数据尝试绘制出有意义的图形。然后我们调用plt的show()方法，该方法会打开matplotlib查看器，并显示绘制的图形。

可以看到显示出一条正比例直线，plot()函数究竟是如何工作的呢？

再看一个例子：

import matplotlib.pyplot as plt figure = [1,1,1,1,1,1] plt.plot(figure) plt.show()

结果：

结合两个例子猜也猜到了。我就不绕弯子了，接下来给出plot()函数的语法格式：

plt.plot(x,y,linestyle="-",linewidth=2,color,label="plot figure")

• x ：x轴。
• y ：y轴。
• linestyle ：折线样式，默认为直线。style样式有：(-)直线，(–)虚线，(-.)短距线，(:)虚线。
• linewidth ：折线宽度，默认为2。
• color ：设置颜色。
• label ：设置标签文本。

上面两个例子只传入了一组数据，在只传入一组数据的情况下，plot()会把这组数据视作y轴数据，并自动使用[0,1,2,3…]作为x轴数据。

注意：最开始也提到了，plot()函数只会根据所给的数据尝试绘制图形，因此有时候它可能无法得到我们想要的图形，比如我们想用这种方法得到一个抛物线的时候。

import matplotlib.pyplot as plt figure = [0,1,4,9,16,25] plt.plot(figure) plt.show()

结果：

可以看到这并不是一条光滑的曲线，因为数据太少。因此如果想要绘制出更多的图形，可以尝试定制函数。

plot()函数使用示例：

#1

import matplotlib.pyplot as plt x_data = [100,200,300,400,500,600] y_data = [2014,2015,2016,2017,2018,2019] plt.plot(x_data,y_data,ls="--",lw=4,color="red")#linestyle、linewidth可使用简写 plt.show()

结果：

#2

import matplotlib.pyplot as plt x_data = [100,200,300,400,500,600] y1_data = [2014,2015,2016,2017,2018,2019] y2_data = [1800,1850,1900,1950,2000,2050] plt.plot(x_data,y1_data,x_data,y2_data,linestyle="--",color="black") plt.show()

结果：

#3

import matplotlib.pyplot as plt x_data = [100,200,300,400,500,600] y1_data = [2014,2015,2016,2017,2018,2019] y2_data = [1888,1890,1892,1894,1896,1898] plt.plot(x_data,y1_data,linewidth=3,linestyle="--",color="red") plt.plot(x_data,y2_data,linewidth=3,linestyle="-.",color="blue") plt.show()

结果：

#4

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(-6,6,0.1) y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) plt.plot(x,y1) plt.plot(x,y2) plt.show()

结果：

#5 其它方法配置属性

除了直接在plot()中指定参数配置图形属性外，也可以在plot()函数外利用其它方法配置属性，具体的方法有：
1) 通过 set_%%() 方法；
2) 通过 set()方法；
3) 通过 setp()方法。

示例：

import matplotlib.pyplot as plt y = [0,1,4,9,16] line = plt.plot(y)[0] line.set_color('r') line.set_linestyle('-.') plt.show() --------------------------------- import matplotlib.pyplot as plt y = [0,1,4,9,16] line = plt.plot(y)[0] line.set(color='r',ls='-.') plt.show() ---------------------------------- import matplotlib.pyplot as plt y = [0,1,4,9,16] line = plt.plot(y)[0] plt.setp(line,color='r',ls='-.') plt.show() ---------------------------------- 以上三种方法得到的图形是一样的。

结果：

添加更多细节：

我们可以使用plt的title()方法添加图标标题，使用xlabel()、ylabel()方法为每条轴设置标题、大小等参数，还可以使用tick_params()方法指定刻度标记的大小。

示例：

import matplotlib.pyplot as plt figure = [0,1,4,9,16] plt.plot(figure) plt.title("Figure 1",fontsize = 18,color = "red") plt.xlabel("x value",fontsize = 14) plt.ylabel("y value",fontsize = 14) plt.tick_params(axis="both",labelsize=14) plt.show()

结果：