Python--matplotlib 绘图可视化知识点整理

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plt . subplot ( 211 ) # 第一张图中的第一张子图

plt . plot ([ 1 , 2 , 3 ])

plt . subplot ( 212 ) # 第一张图中的第二张子图

plt . plot ([ 4 , 5 , 6 ])

plt . figure ( 2 ) # 第二张图

plt . plot ([ 4 , 5 , 6 ]) # 默认创建子图subplot(111)

plt . figure ( 1 ) # 切换到figure 1 ; 子图subplot(212)仍旧是当前图

plt . subplot ( 211 ) # 令子图subplot(211)成为figure1的当前图

plt . title ( 'Easy as 1,2,3' ) # 添加subplot 211 的标题

figure感觉就是给图像ID，之后可以索引定位到它。

plt.text()添加文字说明

• text()可以在图中的任意位置添加文字，并支持LaTex语法

• xlable(), ylable()用于添加x轴和y轴标签

• title()用于添加图的题目

import numpy as np

import matplotlib . pyplot as plt

mu , sigma = 100 , 15

x = mu + sigma * np . random . randn ( 10000 )

# 数据的直方图

n , bins , patches = plt . hist ( x , 50 , normed = 1 , facecolor = 'g' , alpha = 0.75 )

plt . xlabel ( 'Smarts' )

plt . ylabel ( 'Probability' )

#添加标题

plt . title ( 'Histogram of IQ' )

#添加文字

plt . text ( 60 , . 025 , r '$mu=100, sigma=15$' )

plt . axis ([ 40 , 160 , 0 , 0.03 ])

plt . grid ( True )

plt . show ()

text中前两个参数感觉应该是文本出现的坐标位置。

plt.annotate()文本注释

在数据可视化的过程中，图片中的文字经常被用来注释图中的一些特征。使用annotate()方法可以很方便地添加此类注释。在使用annotate时，要考虑两个点的坐标：被注释的地方xy(x, y)和插入文本的地方xytext(x, y)。1

import numpy as np

import matplotlib . pyplot as plt

ax = plt . subplot ( 111 )

t = np . arange ( 0.0 , 5.0 , 0.01 )

s = np . cos ( 2 * np . pi* t )

line , = plt . plot ( t , s , lw = 2 )

plt . annotate ( 'local max' , xy = ( 2 , 1 ), xytext = ( 3 , 1.5 ),

arrowprops = dict ( facecolor = 'black' , shrink = 0.05 ),

)

plt . ylim ( - 2 , 2 )

plt . show ()

plt.xticks()/plt.yticks()设置轴记号

现在是明白干嘛用的了，就是人为设置坐标轴的刻度显示的值。

# 导入 matplotlib 的所有内容（nympy 可以用 np 这个名字来使用）

from pylab import *

# 创建一个 8 * 6 点（point）的图，并设置分辨率为 80

figure

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