前言
聲明
此系列為讀書筆記，參考書籍有【Python 數(shù)據(jù)分析與應用】【Python 數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)化運營】，結(jié)合實際工作經(jīng)驗覺得若日后工作中可能會使用到的點在此做個總結(jié)，方便自己日后查看與復習，主要以個人總結(jié)為主。
本篇內(nèi)容
Matplotlib 函數(shù)設(shè)計上參考 Matlab，是一個應用非常廣泛的繪圖工具包，其中用的最多的是 matplotlib.pyplot 模塊，本篇主要記錄一些常規(guī)的繪圖方法與個人覺得比較實用的功能。
Matplotlib
基本繪圖流程如下：
pyplot 基本繪圖流程.jpg
在實際應用中，只需要繪制圖形以幫助直觀看出數(shù)據(jù)的趨勢和幫助理解時，第一部分內(nèi)容可以省略。
- 創(chuàng)建畫布與創(chuàng)建子圖
創(chuàng)建畫布指創(chuàng)建一張空白的畫布，以便可以在上面呈現(xiàn)圖形，如果有多個圖形，只需將畫布劃分為多個部分即可，比較簡單，需要用到的時候查一下參數(shù)就可以了。
# plt.figure # 創(chuàng)建空白畫布
# figure.add_subplot # 創(chuàng)建并選中子圖
在實際應用中，只需要繪制圖形以幫助直觀看出數(shù)據(jù)的趨勢和幫助理解時，第一部分內(nèi)容可以省略。
- 添加畫布內(nèi)容
繪圖的主體部分，可添加標題、坐標軸名稱、繪制圖形，標簽，這幾個步驟沒有先后順序，但是添加圖例一定要在繪制圖形之后。都是一些簡單的函數(shù)，直接在例子中結(jié)合注釋學習就行了。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data = np.arange(0,1.1,0.01)
# p1 = plt.figure(figsize=(8,6),dpi=80) # 確定畫布大小
# ax1 = p1.add_subplot(2,1,1) # 創(chuàng)建一個兩行1列的子圖，并開始繪制第一幅
plt.title('lines') # 添加標題
plt.xlabel('x') # 添加x軸的名稱
plt.ylabel('y') # 添加y軸的名稱
plt.xlim((0,1)) # 確定x軸范圍
plt.ylim((0,1)) # 確定y軸范圍
plt.xticks([0,0.2,0.4,0.6,0.8,1]) # 規(guī)定x軸刻度
plt.yticks([0,0.2,0.4,0.6,0.8,1]) # 確定y軸刻度
plt.plot(data,data**2) # 添加y=x^2曲線
plt.plot(data,data**4) # 添加y=x^4曲線
plt.legend(['y=x^2','y=x^4']) #添加圖例
- 保存與顯示圖形
將前面得出的結(jié)果圖形進行顯示和保存。
# plt.savefig('路徑地址') 存儲繪制出的圖形的圖片
plt.show() # 顯示圖形
將以上代碼合并即可運行得出如下繪圖結(jié)果：
pyplot 繪圖結(jié)果.png
此系列會持續(xù)更新。
