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* ''' ipython中事先执行 %matplotlib ''' * 参见 [https://matplotlib.org/index.html] [http://www.cnblogs.com/wei-li/archive/2012/05/23/2506940.html] ==简单plot== *'''import matplotlib.plot as plt''' *初始化 clear plt.clf() * 显示图像 plt.show() * Tweak spacing to prevent clipping of ylabel plt.tight_layout() *plt.plot() 中的颜色,线型等 :* options for the color characters are: 'r' , 'g' , 'b' = blue, 'c' = cyan, 'm' = magenta, 'y' = yellow, 'k' = black, 'w' = white :* Options for line styles are: '-' = solid, '--' = dashed, ':' = dotted, '-.' = dot-dashed, '.' = points, 'o' = filled circles, '^' = filled triangles :* marker style [https://matplotlib.org/api/markers_api.html] *产生多个图形窗口 plt.figure(1) plt.figure(2) * 简单的例子 x = np.arange(0, 5, 0.1); y = np.sin(x) plt.subplot(211) # panels plt.plot(x, y,label='sin') plt.errorbar(x, y, xerr=0.1 * x, yerr=5.0 + 0.75 * y, ls='None', marker='s') #误差棒,ls='None' 表示不连线 plt.xlim(0,3) #调整坐标范围 plt.xscale('symlog') # 设置对数坐标格式,, plt.xlabel('x label') plt.ylabel('y label') plt.title("Simple Plot") plt.legend() #图例 显示前面plot中的label == coding style == *通过关键词来配置图的要素,例子 x = np.arange(0, 10, 0.2) y = np.sin(x) fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, y) plt.show() *axes的配置 :ax.semilogx : 对数坐标 :ax.grid :添加grid :ax.set_xlim(xmin=1,xmax=10) #设置坐标范围 ==专题== ==直方图== *plt.hist 命令 * 关键词有 bins=None, range=None, density=None, weights=None, cumulative=False, bottom=None, histtype='bar', align='mid', orientation='vertical', rwidth=None, log=False, color=None, label=None, stacked=False, normed=None *coding style n, bins, patches = ax.hist(x, 50, normed=1) ===图像=== *imshow() delta = 0.025 x = y = np.arange(-3.0, 3.0, delta) X, Y = np.meshgrid(x, y) Z = np.exp(-X**2 - Y**2) fig, ax = plt.subplots() im = ax.imshow(Z, interpolation='bilinear', cmap=cm.RdYlGn, origin='lower', extent=[-3, 3, -3, 3], vmax=abs(Z).max(), vmin=-abs(Z).max()) #lower 就是把index[0,0]放在左下,extent是数轴上标志的范围 plt.imshow(Z) === 保存图片文件 === *plt.savefig("filename.png") *plt.savefig('SFH_LMC_miles.pdf',format='pdf') *保存文件一片空白 :在 plt.show() 后调用了 plt.savefig() ,在 plt.show() 后实际上已经创建了一个新的空白的图片(坐标轴),这时候你再 plt.savefig() 就会保存这个新生成的空白图片。 ::plt.show() 放在最后,或者 # gcf: Get Current Figure fig = plt.gcf() plt.show() fig1.savefig('tessstttyyy.png', dpi=100)
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