Python数据可视化-Matplotlib线性图(折线图等) 代码教学 Part 1

接下来要进行代码教学的几个部分:

画直线图画图 plot函数：(变量 颜色 线宽 线种类 图例)gca : get current axis 得到现在的坐标轴散点图加标注的两种方法防止自己的数据遮挡坐标轴点的数据的方法（基本上所有的图都可以包括进去）打印图

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx=np.linspace(-1,1,50)y=x**2Y=2*x+5# plt.figure(num=500,figsize=(10,5))# plt.plot(x,y)# plt.show()#直线图plt.figure()#这里l1和l2后面必须加逗号，为了传参给legend成功#画图 plot函数：(变量 颜色 线宽 线种类 图例)l1,=plt.plot(x,Y,label='this')#最后的label是将曲线命名，方便打印图例l2,=plt.plot(x,y,color='red',linewidth=2.0,linestyle='--',label='that')plt.xlim((-1,2)) #限制x的范围plt.ylim((-1,8))plt.xlabel('i am x') #给x贴标签plt.ylabel('i am y')plt.xticks(np.linspace(-1, 2,5))#更换x，y坐标轴的显示#空格前面需要加\来识别空格 $是数学形式plt.yticks([-1,0,2,3,7],['$really\ bad$','$bad$','$normal$','$good$','$pretty\ good$'])#需要一一对应#gca : get current axis 得到现在的坐标轴ax=plt.gca() #得到现在的坐标轴ax.spines['right'].set_color('none') #现在坐标轴有四个轴（spines）可以设置颜色为消失ax.spines['top'].set_color('none')ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') #设置x轴为bottomax.yaxis.set_ticks_position('left') #设置y轴为leftax.spines['bottom'].set_position(('data',0)) #移动轴的位置ax.spines['left'].set_position(('data',0)) #散点图x0=1y0=2*x0+5plt.scatter(x0, y0, s=100,color='b') #s代表点数plt.plot([x0,x0],[y0,0],'k--',lw=1.5) #两个列表表示点（x0,y0）（x0,1）一一对应#加标注#method 1plt.annotate(r'$2x+5=%s$'%y0, xy=(x0,y0),xycoords='data',xytext=(+30,-30), textcoords='offset points',fontsize=16,arrowprops=dict(arrowstyle='->',connectionstyle='arc3,rad=.2'))#method 2plt.text(x0+0.1, y0-2, r'$this\ is\ the\ some\ text.\ \mu\ \sigma_i\ \alpha_t$')#防止自己的数据遮挡坐标轴点的数据的方法（基本上所有的图都可以包括进去）for label in ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels():label.set_fontsize(12)label.set_bbox(dict(facecolor='white',edgecolor='None',alpha=0.7))plt.legend() #打印图例plt.show()

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效果实际图：