matplotlib的pyplot子庫提供了和matlab類似的繪圖api
plt.figure() # 定義乙個影象視窗
plt.show() # 顯示影象
plt.figure(num=3, figsize=(8,5)) # 影象視窗，編號為3，大小為(8,5)
plt.plot(x,y,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--') # 設定線的顏色、寬度、型別
plt.xlim((-1,2)) # 設定x軸的範圍
plt.ylim((-2,3)) # 設定y軸的範圍
plt.xlabel('x') # 設定x座標軸名稱
plt.ylabel('y') # 設定y座標軸名稱
plt.xticks([1,2,3]) # 設定x軸的刻度
plt.yticks([1,2,3],['a','b','c']) # 設定y軸的刻度和名稱
plt.plot(x, y1, label='liner line') # 線的資訊
plt.plot(x, y2, label='square line')
plt.legend(loc='upper right') # legend將顯示的資訊來自，**中的label。
l1, = plt.plot(x, y1) # 用變數儲存兩條線，因為返回的是列表，要用引數後面要加,
l2, = plt.plot(x, y2)
plt.legend(handles=[l1, l2], labels=['up', 'down'], loc='best') # label設定線條名稱，loc是標籤位置，best自動分配最佳位置
x = np.linspace(-3, 3, 50)
y1 = 2 * x + 1
y2 = x ** 2
plt.figure()
l1, = plt.plot(x, y1)
l2, = plt.plot(x, y2, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--')
plt.legend(handles=[l1, l2], labels=['up', 'down'], loc='best')
plt.xlim((-1, 2))
plt.ylim((-2, 5))
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
new_ticks = np.linspace(-1, 2, 5)
plt.xticks(new_ticks)
plt.yticks([-2, -1, 0, 1, 3], ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
plt.show()
ax = plt.gca() # 獲取當前座標軸資訊
ax.spines['right].set_color('none') # 使用spines設定邊框，右側，set_color設定顏色，預設白色
ax.spines['top'].set_color('none') # 設定上邊框
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') # 設定x座標刻度數字或名稱位置top、bottom、both、default、none
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) # 設定邊框位置(屬性outward、axes、data)，y=0的位置
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=true) # 左閉右開，endpoint為真保留最後乙個。
c, s = np.cos(x), np.sin(x)
plt.plot(x, c)
plt.plot(x, s)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.show()
指定影象編號和大小
plt.figure(1, figsize=(8, 6))
plt.plot(x, c, color="blue", linewidth=4.0, linestyle="--", label="cos")plt.xlim(-4.0, 4.0)plt.yticks(np.linspace(-1, 1, 15, endpoint=true))顯示plot中的引數label。
plt.legend(loc='upper left')代表影象共有幾行，幾列，和圖的位置。如231將圖分為6個位置，1代表第乙個位置。
plt.subplot(1, 2, 1)plt.scatter(x,y)填充顏色為facecolor,邊界顏色為edgecolor
plt.bar(x, y, facecolor="red", edgecolor="blue" )傳入乙個序列
plt.figure(figsize=(8,8))
n = 20
z = np.arange(10)
plt.pie(z)
plt.show()
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