matplotlib库解析

 

matplotlib 是python最著名的2D绘图库，它提供了一整套和matlab类似的命令API，十分适合交互式地进行制图。并且也能够方便地将它做为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。经过简单的绘图语句，就能够绘制出高质量的图了。

这里咱们就主要讲一下inshow()函数的使用吧。

1、引入matplotlib函数库

若是你使用的是windows平台，你们能够直接下载对应版本的matplotlib库的exe文件安装便可。

使用下面的命令引入matplotlib的pyplot模块：

import matplotlib.pyplot as plt

为方便起见，这样咱们就能够用plt来代替matplotlib.pyplot使用了。

 

2、Figure和Subplot

matplotlib的图像都位于Figure对象中，实际上就是建立了一个空的图像窗口。能够用plt.figure建立一个新的Figure。

fig = plt.figure()

不能经过空Figure绘图，必须用add_subplot()建立一个或多个子sunplot绘图区才能绘图。

ax = fig.add_subplot(221)

意思是：绘制2×2两行两列共4个subplot图像，当前选中第一个。编号从1开始。

获得以下的图像：

 

3、绘制z = sqrt(x^2+y^2) 的二维函数输出图像

（1）准备数据

咱们采用二维数组产生两个二维矩阵，对应于全部的（x，y）对。

要使用数组，咱们使用NumPy 模块。

import numpy as np

points = np.arange(-5,5,0.01)   #产生1000个-5到5等间隔的点

xs,ys = np.meshgrid(points,points)   #np.meshgrid()接受两个一维数组产生两个二维矩阵（（x，y）对）。

z = np.sqrt(xs**2+ys**2)   #计算z = sqrt(x^2+y^2)的值

（2）绘图

ax = fig.add_subplot(221)   #第一个子图

ax.imshow(z)   #默认配置

ax = fig.add_subplot(222)   #第一个子图

ax.imshow(z,cmap = plt.cm.gray)   #第二个子图,使用自定义的colormap（灰度图）

ax = fig.add_subplot(223)   #第一个子图

ax.imshow(z,cmap=plt.cm.cool)   #第二个子图,使用自定义的colormap

ax = fig.add_subplot(224)   #第一个子图

ax.imshow(z,cmap=plt.cm.hot)   #第二个子图,使用自定义的colormap

plt.show()   #显示图像

因而，漂亮的图像就出来了。

但是，细心的你发现，图的坐标怎么是0-1000呢？是这样的，咱们给imshow传入z矩阵是1000×1000的，z的索引其实就是图像的坐标，而其值才是经过图的颜色表现出来的。