Matplotlib

• ipython中事先执行 %matplotlib
• 参见 [1] [2]

plot

• import matplotlib.plot as plt

• 初始化 clear

plt.clf()

• Tweak spacing to prevent clipping of ylabel

plt.tight_layout()

• 简单的例子

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0, 5, 0.1);
y = np.sin(x)
plt.clf()  #clear the current figure
plt.subplot(211)
plt.plot(x, y)
plt.show()
plt.xlim(0,3)  #调整坐标范围

• 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 [3]

• 直方图 num_bins = 50

fig, ax = plt.subplots()
# the histogram of the data
n, bins, patches = ax.hist(x, 50, normed=1)

• 对数坐标

semilogx #x轴对数

semilogy #y轴对数

set_xscale("log", nonposx='clip')

set_yscale("log", nonposy='clip')

• 误差棒

errorbar(x, y, xerr=0.1 * x, yerr=5.0 + 0.75 * y, ls='None', marker='s') #ls='None' 不连线

• grid

ax.grid()

• 设置坐标轴的极限

ax.set_ylim(ymin=0.1)

参见[4]

• 产生多个图形窗口

plt.figure(1)
plt.figure(2)

• pmesh,pcolormesh: 画二维的平面分布的图
• colorbar

图像

• matplotlib里面可以用axes.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

• pylot.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)