2024年07月15日 matplotlib pyplot详解 极客笔记
matplotlib.pyplot
是一个数据可视化库,用于绘制图表和图形,是 Python 中最常用的绘图库之一。本文将详细介绍 matplotlib.pyplot
的基本用法、常用函数以及一些高级功能。
如果你的 Python 环境中还没有安装 matplotlib
,可以通过以下命令安装:
pip install matplotlib
首先,需要导入 matplotlib.pyplot
模块:
import matplotlib.pyplot as plt
下面是一个简单的示例,绘制了一条简单的折线图:
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]
plt.plot(x, y)
plt.show()
运行上面的代码,可以看到绘制出了一条连接这五个点的折线图。
matplotlib.pyplot
支持在同一个图表中绘制多个图形,可以使用 subplot
函数实现:
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 3, 5, 7, 11]
y2 = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(x, y1)
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(x, y2)
plt.show()
上面的代码将在同一个图表中绘制了两个子图,分别显示 y1
和 y2
的折线图。
plot
函数用于绘制折线图,可以接收多组 x 和 y 值,以及一些可选参数:
plt.plot(x1, y1, 'r-', label='Line 1')
plt.plot(x2, y2, 'g--', label='Line 2')
plt.legend()
scatter
函数用于绘制散点图,可以接收 x 和 y 值,以及一些可选参数:
plt.scatter(x, y, color='blue', marker='x')
bar
函数用于绘制柱状图,可以接收 x 和 y 值,以及一些可选参数:
plt.bar(x, y, color='green')
hist
函数用于绘制直方图,可以接收一个数据集和一些可选参数:
plt.hist(data, bins=10, color='orange')
可以使用 title
、xlabel
和 ylabel
函数添加图表的标题和坐标轴标签:
plt.title('Example Plot')
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')
可以使用 style
属性修改图表的样式:
plt.style.use('ggplot')
matplotlib.pyplot
是一个功能强大的数据可视化库,可以帮助我们更直观地展示数据。
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