Matplotlib Pyplot
Pyplot 是 Matplotlib 的子库，提供了和 MATLAB 类似的绘图 API。
Pyplot 是常用的绘图模块，能很方便让用户绘制 2D 图表。
Pyplot 包含一系列绘图函数的相关函数，每个函数会对当前的图像进行一些修改，例如：给图像加上标记，生新的图像，在图像中产生新的绘图区域等等。
使用的时候，我们可以使用 import 导入 pyplot 库，并设置一个别名
plt
：
import
matplotlib.
pyplot
as
plt
这样我们就可以使用
plt
来引用 Pyplot 包的方法。
以下是一些常用的 pyplot 函数：
-
plot()
：用于绘制线图和散点图
-
scatter()
：用于绘制散点图
-
bar()
：用于绘制垂直条形图和水平条形图
-
hist()
：用于绘制直方图
-
pie()
：用于绘制饼图
-
imshow()
：用于绘制图像
-
subplots()
：用于创建子图
除了这些基本的函数，pyplot 还提供了很多其他的函数，例如用于设置图表属性的函数、用于添加文本和注释的函数、用于保存图表到文件的函数等等。
以下实例，我们通过两个坐标
(0,0)
到
(6,100)
来绘制一条线:
import
matplotlib.
pyplot
as
plt
import
numpy
as
np
xpoints
=
np.
array
(
[
0
,
6
]
)
ypoints
=
np.
array
(
[
0
,
100
]
)
plt.
plot
(
xpoints
,
ypoints
)
plt.
show
(
)
输出结果如下所示：
以上实例中我们使用了 Pyplot 的
plot()
函数，
plot()
函数是绘制二维图形的最基本函数。
plot()
用于画图它可以绘制点和线，语法格式如下：
# 画单条线
plot([x], y, [fmt], *, data=None, **kwargs)
# 画多条线
plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs)
参数说明：
-
x, y：
点或线的节点，x 为 x 轴数据，y 为 y 轴数据，数据可以列表或数组。
fmt：
可选，定义基本格式（如颜色、标记和线条样式）。
**kwargs：
可选，用在二维平面图上，设置指定属性，如标签，线的宽度等。
>>>
plot
(
x
,
y
)
# 创建 y 中数据与 x 中对应值的二维线图，使用默认样式
>>>
plot
(
x
,
y
,
'bo'
)
# 创建 y 中数据与 x 中对应值的二维线图，使用蓝色实心圈绘制
>>>
plot
(
y
)
# x 的值为 0..N-1
>>>
plot
(
y
,
'r+'
)
# 使用红色 + 号
颜色字符：
'b' 蓝色，'m' 洋红色，'g' 绿色，'y' 黄色，'r' 红色，'k' 黑色，'w' 白色，'c' 青绿色，'#008000' RGB 颜色符串。多条曲线不指定颜色时，会自动选择不同颜色。
线型参数：
'‐' 实线，'‐‐' 破折线，'‐.' 点划线，':' 虚线。
标记字符：
'.' 点标记，',' 像素标记(极小点)，'o' 实心圈标记，'v' 倒三角标记，'^' 上三角标记，'>' 右三角标记，'<' 左三角标记...等等。
如果我们要绘制坐标 (1, 3) 到 (8, 10) 的线，我们就需要传递两个数组 [1, 8] 和 [3, 10] 给
plot
函数：
import
matplotlib.
pyplot
as
plt
import
numpy
as
np
xpoints
=
np.
array
(
[
1
,
8
]
)
ypoints
=
np.
array
(
[
3
,
10
]
)
plt.
plot
(
xpoints
,
ypoints
)
plt.
show
(
)
以上代码输出结果为：
如果我们只想绘制两个坐标点，而不是一条线，可以使用
o
参数，表示一个实心圈的标记：
绘制坐标 (1, 3) 和 (8, 10) 的两个点
import
matplotlib.
pyplot
as
plt
import
numpy
as
np
xpoints
=
np.
array
(
[
1
,
8
]
)
ypoints
=
np.
array
(
[
3
,
10
]
)
plt.
plot
(
xpoints
,
ypoints
,
'o'
)
plt.
show
(
)
以上代码输出结果为：
我们也可以绘制任意数量的点，只需确保两个轴上的点数相同即可。
绘制一条不规则线，坐标为 (1, 3) 、 (2, 8) 、(6, 1) 、(8, 10)，对应的两个数组为：[1, 2, 6, 8] 与 [3, 8, 1, 10]。
import
matplotlib.
pyplot
as
plt
import
numpy
as
np
xpoints
=
np.
array
(
[
1
,
2
,
6
,
8
]
)
ypoints
=
np.
array
(
[
3
,
8
,
1
,
10
]
)
plt.
plot
(
xpoints
,
ypoints
)
plt.
show
(
)
以上代码输出结果为：
如果我们不指定 x 轴上的点，则 x 会根据 y 的值来设置为
0, 1, 2, 3..N-1
。
import
matplotlib.
pyplot
as
plt
import
numpy
as
np
ypoints
=
np.
array
(
[
3
,
10
]
)
plt.
plot
(
ypoints
)
plt.
show
(
)
以上代码输出结果为：
从上图可以看出 x 的值默认设置为
[0, 1]
。
再看一个有更多值的实例：
import
matplotlib.
pyplot
as
plt
import
numpy
as
np
ypoints
=
np.
array
(
[
3
,
8
,
1
,
10
,
5
,
7
]
)
plt.
plot
(
ypoints
)
plt.
show
(
)
以上代码输出结果为：
从上图可以看出
x
的值默认设置为
[0, 1, 2, 3, 4, 5]
。
以下实例我们绘制一个正弦和余弦图，在 plt.plot() 参数中包含两对
x,y
值，第一对是
x,y
，这对应于正弦函数，第二对是
x,z
，这对应于余弦函数。
import
matplotlib.
pyplot
as
plt
import
numpy
as
np
x
=
np.
arange
(
0
,
4
*np.
pi
,
0.1
)
# start,stop,step
y
=
np.
sin
(
x
)
z
=
np.
cos
(
x
)
plt.
plot
(
x
,
y
,
x
,
z
)
plt.
show
(
)
以上代码输出结果为：
更多内容参考：
https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.plot.html
