学习笔记：matplotlib数据可视化

先保存在这里，还没写完。。。

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
x=np.linspace(-10,10,1000)
y1=np.linspace(12,45,1000)
y2=2*x**2+1
plt.figure()
#figsize可调节页面尺寸
plt.plot(x,y1,)
plt.plot(x,y2,color='red',linestyle='--')
#可创建多个figure,如果不赋初值num=...则从1开始向下排列
plt.figure(num=3,figsize=(8,5))
plt.plot(x,y1)
plt.show()

晚上来更新啦！

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
plt.figure()
a = 1
t = np.linspace(0 , 100 * np.pi, 1024)
X = a*(2*np.cos(t)-np.cos(2*t))
Y = a*(2*np.sin(t)-np.sin(2*t))
x1=np.linspace(-10 , 100, 1024)
y1=x1
plt.xticks([0,20,40,60,80,100],
['xu','jia','hui','xiao','huo','zi'])
plt.yticks([0,20,40,60,80,100],
['zhang','kai','rui','xiao','gu','niang'])
plt.xlabel('jia hui string')
plt.ylabel('kai rui string')
plt.plot(Y, X,color='r')
plt.plot(x1, y1,color='b')
#figsize可调节页面尺寸
# plt.plot(x,y1,)
# plt.plot(x,y2,color='red',linestyle='--')
#可创建多个figure,如果不赋初值num=...则从1开始向下排列
# plt.figure(num=3,figsize=(8,5))
#
# plt.plot(x,y1)
plt.show()

额额，成品展示。
如果需要将绘制的图形放在平面直角坐标系下面则需要调用gca

#导包
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#制作数据
x = np.linspace(0,2,500)
y1 = 2*x+1
y2 = x**2
# #plt.figure()表示一个图框
# plt.figure(num= 1, figsize=(8,5))
#
# #设置坐标轴
# plt.plot(x,y1)
#设置第二张图片
plt.figure(num=2)
plt.plot(x,y2,linewidth=2,color='red',linestyle='-')
#设置lebel
plt.xlabel('I am x')
plt.ylabel('I am y')
#设置tickes,图表周围的单位由数字变为设定的值
plt.yticks([1,2,3,5],
#$$为设置字体，在$中空格必须使用转义字符 表示
#+alpha 表示数学形式阿尔法
['$very bad$','$bad$','$good alpha$','$very good$'])
#设置x,y轴取值范围
plt.xlim((-1,2))
1#移动轴位置
"""
gca =get current axis
"""
ax = plt.gca()
#消失右边与上方的边框。
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
#规定x,y轴
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
#确定x,y轴的位置
ax.spines['left'].set_position(('data',0))
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
#设置坐标轴
# plt.plot(x,y1)
#输出图片
plt.show()

运行如下：

最后

以上就是干净棒棒糖为你收集整理的学习笔记：matplotlib数据可视化的全部内容，希望文章能够帮你解决学习笔记：matplotlib数据可视化所遇到的程序开发问题。

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