Matplotlib

2023-08-20 07:03| 来源: 网络整理| 查看: 265

说明：可能 Matplotlib.pyplot.plot 官方文档的英文内容和排版对于初学者来说不太友好，所以我对它的内容进行了归纳和总结！【ps: 至少我本人很喜欢归纳完的东西，感觉有条理】

1. API 格式及说明 plot([x], y, [fmt], *, data=None, **kwargs) # 同一个图绘制单线 plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs) # 同一个图里绘制多条线

(1) x, y：传入的x 坐标和y坐标的值，类型为 list 或者 numpy.array。如果x没有传入值，则默认为 range(len(y))，也就是 [0, 1 .... len(y)-1]

(2) fmt：传入的是线/ 点的基本格式： fmt = '[marker][line][color]' 类型为 str。其中：我只列举部分常用示例，全部的示例可参考：matplotlib.pyplot.plot — Matplotlib 3.4.3 documentation

所以 fmt 可表示如下：( '-r : 红色实线 ) ('y--': 红色虚线) ('s-b': 点是正方形的蓝色实线) 默认为 '-b'

(3) data: 带标签/索引的数据，如dict,pandas.DataFame 等，可以用 data['x'] / data['y'] 来表示x / y

import matplotlib.pyplot as plt test_dict = { 'a': [1, 2, 3, 4, 5], 'b': [6, 2, 2, 1, 3] } plt.plot('a', 'b', '.-r', data=test_dict) plt.show()

(4) 关键字参数：**kwargs。可以使用Line2D属性作为关键字参数，以便对外观进行更多控制。Line2D属性可以和 fmt 混用，在属性重复下**kwargs优先级高，示例如下：

【Line2D的属性 color = 'red' 和 fmt 中的 'g'(绿色) 重复，但结果展示红色】

import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [6, 2, 2, 1, 3] plt.plot(x, y, 'ro--', linewidth=4, markersize=12, color='green') plt.show()

2. 绘制多组数据

有几种方式都可以实现在一张图中绘制多组数据

(1) 第一种就是很简单的方式，即多次执行plot函数

import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] x1 = [1, 2, 3] y = [6, 2, 2, 1, 3] y1 = [4, 5, 1] plt.plot(x, y, 'ro--', linewidth=4, markersize=12, color='green') plt.plot(x1, y1, 'ro--') plt.show()

(2) 第二种是 2D arrays，x 对应多个y值。

如 x = [1, 2, 3] y = np.array([[2, 3], [1, 5], [6, 7]])。转换成线的意思就是有两组线：( x = [1, 2, 3], y = [2, 1, 6] ) 和 (x = [1,2,3], y = [3,5,7])

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3] y = np.array([[2, 3], [1, 5], [6, 7]]) plt.plot(x, y, linewidth=4) plt.show()

(3) 第三种就是在前面的标题：【1. API 格式及说明】中的第二行

plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs) import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [6, 2, 2, 1, 3] x1 = [1, 2, 3] y1 = [4, 5, 1] plt.plot(x, y, 'r^-', x1, y1, 'g.-') plt.show()

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