NumPy Matplotlib

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NumPy Matplotlib

Matplotlib 是 Python 的绘图库。它可与 NumPy 一起使用，提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。它也可以和图形工具包一起使用，如 PyQt 和 wxPython。

pip3 安装：

pip3 install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

Linux 系统也可以使用 Linux 包管理器来安装：

Debian / Ubuntu：

sudo apt-get install python-matplotlib

Fedora / Redhat：

sudo yum install python-matplotlib

plt . title ( " Matplotlib demo " ) plt . xlabel ( " x axis caption " ) plt . ylabel ( " y axis caption " ) plt . plot ( x , y ) plt . show ( )

以上实例中，np.arange() 函数创建 x 轴上的值。y 轴上的对应值存储在另一个数组对象 y 中。这些值使用 matplotlib 软件包的 pyplot 子模块的 plot() 函数绘制。

图形由 show() 函数显示。

图形中文显示

Matplotlib 默认情况不支持中文，我们可以使用以下简单的方法来解决。

这里我们使用思源黑体，思源黑体是 Adobe 与 Google 推出的一款开源字体。

官网： https://source.typekit.com/source-han-serif/cn/

GitHub 地址： https://github.com/adobe-fonts/source-han-sans/tree/release/OTF/SimplifiedChinese

打开链接后，在里面选一个就好了：

你也可以在网盘下载: https://pan.baidu.com/s/10-w1JbXZSnx3Tm6uGpPGOw ，提取码： yxqu 。

可以下载个 OTF 字体，比如 SourceHanSansSC-Bold.otf，将该文件文件放在当前执行的代码文件中：

SourceHanSansSC-Bold.otf 文件放在当前执行的代码文件中：

import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import matplotlib # fname 为你下载的字体库路径，注意 SourceHanSansSC-Bold.otf 字体的路径 zhfont1 = matplotlib . font_manager . FontProperties ( fname = " SourceHanSansSC-Bold.otf " ) x = np . arange ( 1 , 11 ) y = 2 * x + 5 plt . title ( " 菜鸟教程 - 测试 " , fontproperties = zhfont1 ) # fontproperties 设置中文显示，fontsize 设置字体大小 plt . xlabel ( " x 轴 " , fontproperties = zhfont1 ) plt . ylabel ( " y 轴 " , fontproperties = zhfont1 ) plt . plot ( x , y ) plt . show ( )

执行输出结果如下图：

from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib
a=sorted([f.name for f in matplotlib.font_manager.fontManager.ttflist])
for i in a:
    print(i)

打印出你的 font_manager 的 ttflist 中所有注册的名字，找一个看中文字体例如：STFangsong(仿宋）,然后添加以下代码即可：

plt.rcParams['font.family']=['STFangsong']

plt . title ( " Matplotlib demo " ) plt . xlabel ( " x axis caption " ) plt . ylabel ( " y axis caption " ) plt . plot ( x , y , " ob " ) plt . show ( )

执行输出结果如下图：

绘制正弦波

以下实例使用 matplotlib 生成正弦波图。

import numpy as np import matplotlib . pyplot as plt # 计算正弦曲线上点的 x 和 y 坐标 x = np . arange ( 0 , 3 * np . pi , 0.1 ) y = np . sin ( x ) plt . title ( " sine wave form " ) # 使用 matplotlib 来绘制点 plt . plot ( x , y ) plt . show ( )

执行输出结果如下图：

import matplotlib . pyplot as plt # 计算正弦和余弦曲线上的点的 x 和 y 坐标 x = np . arange ( 0 , 3 * np . pi , 0.1 ) y_sin = np . sin ( x ) y_cos = np . cos ( x ) # 建立 subplot 网格，高为 2，宽为 1 # 激活第一个 subplot plt . subplot ( 2 , 1 , 1 ) # 绘制第一个图像 plt . plot ( x , y_sin ) plt . title ( ' Sine ' ) # 将第二个 subplot 激活，并绘制第二个图像 plt . subplot ( 2 , 1 , 2 ) plt . plot ( x , y_cos ) plt . title ( ' Cosine ' ) # 展示图像 plt . show ( )

执行输出结果如下图：

y2 = [ 6 , 15 , 7 ] plt . bar ( x , y , align = ' center ' ) plt . bar ( x2 , y2 , color = ' g ' , align = ' center ' ) plt . title ( ' Bar graph ' ) plt . ylabel ( ' Y axis ' ) plt . xlabel ( ' X axis ' ) plt . show ( )

执行输出结果如下图：

numpy.histogram()

numpy.histogram() 函数是数据的频率分布的图形表示。水平尺寸相等的矩形对应于类间隔，称为 bin，变量 height 对应于频率。

numpy.histogram()函数将输入数组和 bin 作为两个参数。 bin 数组中的连续元素用作每个 bin 的边界。

import numpy as np a = np . array ( [ 22 , 87 , 5 , 43 , 56 , 73 , 55 , 54 , 11 , 20 , 51 , 5 , 79 , 31 , 27 ] ) np . histogram ( a , bins = [ 0 , 20 , 40 , 60 , 80 , 100 ] ) hist , bins = np . histogram ( a , bins = [ 0 , 20 , 40 , 60 , 80 , 100 ] ) print ( hist ) print ( bins )

输出结果为：

[3 4 5 2 1]
[  0  20  40  60  80 100]

plt()

Matplotlib 可以将直方图的数字表示转换为图形。 pyplot 子模块的 plt() 函数将包含数据和 bin 数组的数组作为参数，并转换为直方图。

from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np a = np . array ( [ 22 , 87 , 5 , 43 , 56 , 73 , 55 , 54 , 11 , 20 , 51 , 5 , 79 , 31 , 27 ] ) plt . hist ( a , bins = [ 0 , 20 , 40 , 60 , 80 , 100 ] ) plt . title ( " histogram " ) plt . show ( )

执行输出结果如下图：