python matplotlib数据作图

1. python matplotlib数据作图

一、使用numpy生成长度为100的等差序列作为自变量，命名为x，并使用三角函数SiNx和cosx**2生成两个因变量，命名为y和Z。

二、设置画布的大小、颜色、宽度、类型和标签。

三、通过plt.figure(figsize=(10,6))的画布。图（（10,6））。

四、尝试plt.plot(x,y,color='red',linewidth=2,label='$\sinx$')和plt.plot(x,z,'b--',label='$\cosx^2$')。

五、分通过plt.xlabel('T')和plt.ylabel('V')设置X和Y轴的轴标签；并通过plt.title('V changes by T')为图形设置标题。

六、Y[：，0]=Y[：，0]*888表示修改第一个数据并将其展开888次；之后，使用上述设置时保持不变，发现另一行几乎是一条直线。

2. python matplotlib数据作图

一、使用numpy生成长度为100的等差序列作为自变量，命名为x，并使用三角函数SiNx和cosx**2生成两个因变量，命名为y和Z。

二、设置画布的大小、颜色、宽度、类型和标签。

三、通过plt.figure(figsize=(10,6))的画布。图（（10,6））。

四、尝试plt.plot(x,y,color='red',linewidth=2,label='$\sinx$')和plt.plot(x,z,'b--',label='$\cosx^2$')。

五、分通过plt.xlabel('T')和plt.ylabel('V')设置X和Y轴的轴标签；并通过plt.title('V changes by T')为图形设置标题。

六、Y[：，0]=Y[：，0]*888表示修改第一个数据并将其展开888次；之后，使用上述设置时保持不变，发现另一行几乎是一条直线。

3. Python实操：手把手教你用Matplotlib把数据画出来

 
   作者：迈克尔·贝耶勒（Michael Beyeler）
   如需转载请联系华章 科技 
   
   如果已安装Anaconda Python版本，就已经安装好了可以使用的 Matplotlib。否则，可能要访问官网并从中获取安装说明：
   http://matplotlib.org
   正如使用np作为 NumPy 的缩写，我们将使用一些标准的缩写来表示 Matplotlib 的引入：
   在本书中，plt接口会被频繁使用。
   让我们创建第一个绘图。
   假设想要画出正弦函数sin(x)的线性图。得到函数在x坐标轴上0≤x＜10内所有点的值。我们将使用 NumPy 中的 linspace 函数来在x坐标轴上创建一个从0到10的线性空间，以及100个采样点：
   可以使用 NumPy 中的sin函数得到所有x点的值，并通过调用plt中的plot函数把结果画出来：
   你亲自尝试了吗？发生了什么吗？有没有什么东西出现？
   实际情况是，取决于你在哪里运行脚本，可能无法看到任何东西。有下面几种可能性：
    1. 从.py脚本中绘图 
   如果从一个脚本中运行 Matplotlib，需要加上下面的这行调用：
   在脚本末尾调用这个函数，你的绘图就会出现！
    2. 从 IPython shell 中绘图 
   这实际上是交互式地执行Matplotlib最方便的方式。为了让绘图出现，需要在启动 IPython 后使用所谓的%matplotlib魔法命令。
   接下来，无须每次调用plt.show()函数，所有的绘图将会自动出现。
    3. 从 Jupyter Notebook 中绘图 
   如果你是从基于浏览器的 Jupyter Notebook 中看这段代码，需要使用同样的%matplotlib魔法命令。然而，也可以直接在notebook中嵌入图形，这会有两种输出选项：
   在本书中，将会使用inline选项：
   现在再次尝试一下：
   上面的命令会得到下面的绘图输出结果：
   
   如果想要把绘图保存下来留作以后使用，可以直接在 IPython 或者 Jupyter Notebook 使用下面的命令保存：
   仅需要确保你使用了支持的文件后缀，比如.jpg、.png、.tif、.svg、.eps或者.pdf。
   作为本章最后一个测试，让我们对外部数据集进行可视化，比如scikit-learn中的数字数据集。
   为此，需要三个可视化工具：
   那么开始引入这些包吧：
   第一步是载入实际数据：
   如果没记错的话，digits应该有两个不同的数据域：data域包含了真正的图像数据，target域包含了图像的标签。相对于相信我们的记忆，我们还是应该对digits稍加 探索 。输入它的名字，添加一个点号，然后按Tab键：digits.，这个操作将向我们展示digits也包含了一些其他的域，比如一个名为images的域。images和data这两个域，似乎简单从形状上就可以区分。
   两种情况中，第一维对应的都是数据集中的图像数量。然而，data中所有像素都在一个大的向量中排列，而images保留了各个图像8×8的空间排列。
   因此，如果想要绘制出一副单独的图像，使用images将更加合适。首先，使用NumPy的数组切片从数据集中获取一幅图像：
   这里是从1797个元素的数组中获取了它的第一行数据，这行数据对应的是8×8=64个像素。下面就可以使用plt中的imshow函数来绘制这幅图像：
   上面的命令得到下面的输出：
   
   此外，这里也使用cmap参数指定了一个颜色映射。默认情况下，Matplotlib 使用MATLAB默认的颜色映射jet。然而，在灰度图像的情况下，gray颜色映射更有效。
   最后，可以使用plt的subplot函数绘制全部数字的样例。subplot函数与MATLAB中的函数一样，需要指定行数、列数以及当前的子绘图索引（从1开始计算）。我们将使用for 循环在数据集中迭代出前十张图像，每张图像都分配到一个单独的子绘图中。
   这会得到下面的输出结果：
   
   关于作者：Michael Beyeler，华盛顿大学神经工程和数据科学专业的博士后，主攻仿生视觉计算模型，用以为盲人植入人工视网膜（仿生眼睛），改善盲人的视觉体验。 他的工作属于神经科学、计算机工程、计算机视觉和机器学习的交叉领域。同时他也是多个开源项目的积极贡献者。 
   本文摘编自《机器学习：使用OpenCV和Python进行智能图像处理》，经出版方授权发布。
   
   

4. Python Matplotlib画图

 主要用于作图、可视化问题
    pip install matplotlib 
   导入模块 pyplot 和 pylab ，可以参考下面链接观察两者区别：    https://www.cnblogs.com/Shoesy/p/6673947.html    （说白了就是pylay=pyplot+numpy）
   输入这三行解决
   主要使用 plot() 来展示，里面前两个参数代表 x ， y 坐标（注意x，y数量要一样），第三个参数可以用来设置散点图( 'o' )或者颜色、线条形式等各种样式，并且第三个参数可以同时传入多个，比如要红色的散点图就： '0r'    (1)颜色样式：
   (2)线条样式：
   (3)点的样式：
   (4)坐标区间：
   或者分别设置x、y的区间：
    注：    设置点的样式时默认就是散点图，以及同类样式只能设置一个（比如不能设置两种颜色），并且还可以把多个图集合在一起展示，那就多 plot 几个，plot就相当于一个画布，每plot一个就相当于在上面画一张图，再弄就继续在上面画
   主要用 hist() 来显示，实现方式很简单，把一组数据放入括号里就行了，例如随机生成一堆正态分布的数，然后直方图显示：
   其中如果要设置直方图格式（宽度、上下限、是否要轮廓）可以这样：
    注：    直方图和折线图这些不太一样，折线图是传入两个等长数据，然后每个x、y坐标一一对应展示出来。而直方图是：第一个参数代表你传入的所有数据，第二个参数代表你传入的x轴范围，然后直方图会将第一个参数里传入的数据一个个计算在某个范围内含有的数据量，因此传入的两个参数数据不一定要等长，例如下面的例子：
   结果如图：
                                           可以看出数据被自动分配到对应的范围内上了
   使用 subplot(row, col, area) ：三个参数分别是行数、列数和区域，比如要将原图分成2行2列（切成4份），然后要左下角那个图就：
   如果想4个图都显示就4个 subplot ，分别1、2、3、4就行了，然后在各图的subplot之后写的都是每个图的内容，现在我们试试弄一个2行，第一行两列的图片（想象下鼠标的样子），而且分别是不同的内容：
    注：     labels 、 sizes 、 colors 和 explode 的长度都要一样
   1.导入3D图相关模块：
   2.将画图板加到3D模块里，然后加入数据即可：
   3D散点图举例：
   通过 imread() 读取，举例：
    https://blog.csdn.net/qq_34859482/article/details/80617391 

5. matplotlib绘图入门详解

 matplotlib是受MATLAB的启发构建的。MATLAB是数据绘图领域广泛使用的语言和工具。MATLAB语言是面向过程的。利用函数的调用，MATLAB中可以轻松的利用一行命令来绘制直线，然后再用一系列的函数调整结果。
   matplotlib有一套完全仿照MATLAB的函数形式的绘图接口，在matplotlib.pyplot模块中。这套函数接口方便MATLAB用户过度到matplotlib包
   官网： http://matplotlib.org/ 
   学习方式：从官网examples入门学习
   Figure：面板(图)，matplotlib中的所有图像都是位于figure对象中，一个图像只能有一个figure对象。
   Subplot：子图，figure对象下创建一个或多个subplot对象(即axes)用于绘制图像。
                                           axex: 设置坐标轴边界和表面的颜色、坐标刻度值大小和网格的显示   figure: 控制dpi、边界颜色、图形大小、和子区( subplot)设置   font: 字体集（font family）、字体大小和样式设置   grid: 设置网格颜色和线性   legend: 设置图例和其中的文本的显示   line: 设置线条（颜色、线型、宽度等）和标记   patch: 是填充2D空间的图形对象，如多边形和圆。控制线宽、颜色和抗锯齿设置等。   savefig: 可以对保存的图形进行单独设置。例如，设置渲染的文件的背景为白色。   verbose: 设置matplotlib在执行期间信息输出，如silent、helpful、debug和debug-annoying。   xticks和yticks: 为x,y轴的主刻度和次刻度设置颜色、大小、方向，以及标签大小。
   如果这两种颜色不够用，还可以通过两种其他方式来定义颜色值：
   1、使用HTML十六进制字符串 color=’#123456’ 使用合法的HTML颜色名字（’red’,’chartreuse’等）。   2、也可以传入一个归一化到[0,1]的RGB元祖。 color=(0.3,0.3,0.4)
   通过向如matplotlib.pyplot.axes()或者matplotlib.pyplot.subplot()这样的方法提供一个axisbg参数，可以指定坐标这的背景色。
   subplot(111,axisbg=(0.1843,0.3098,0.3098)）
   以下示例需要引入的库包括
                                            plot时可以设置的属性包括如下： 
    一个窗口多个图 
                                           属性设置同点图、线图中。
                                           属性设置同点图、线图中。
                                                                                                                                                                    原文：     https://blog.csdn.net/luanpeng825485697/article/details/78508819 
    最后，给大家分享我收藏的几个不错的 github 项目，内容都还是不错的，如果觉得有帮助，可以顺便给个 star。 

6. python matplotlib数据作图

1、使用numpy生成一个长度为100的等差数列作为自变量，命名为x，分别使用三角函数sinx和cosx**2生成2个因变量，命名为y和z。

2、设置画布的尺寸大小和图形颜色、线条宽度、线条类型、图形标签等。

3、通过plt.figure(figsize=(10,6))设计一个10*6的画布。

4、尝试plt.plot(x,y,color='red',linewidth=2,label='$\sinx$')和plt.plot(x,z,'b--',label='$\cosx^2$')。

5、分别通过plt.xlabel('T')和plt.ylabel('V')设置X和Y轴的轴标签；通过plt.title('V changes by T')为图形设置标题。

6、y[:,0]=y[:,0]*888表示修改第一个数据，扩大888倍；后面沿用上面设置不变，发现另一条线几乎成为一条直线。

7. matplotlib作图

这是你给的数据作的图，你告诉我怎么画