Matplotlib简单入门学习

标签： python matplotlib

2016年07月15日 11:18:06 7611人阅读评论(0) 收藏举报

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机器学习（6）

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由于学习机器学习以及试图经过python实现相应的算法，所以学习了Matplotlib中的画图，那么就问到，问啥不用matlab呢，答：多一门技术，多一口饭；并且发现Matplotlib的画图功能仍是蛮强大的，此次仅仅只是学习了之前在MATLAB里面会的相应的东西，而后学习一下在python中对应的知识。java

matplotlib在Python中应用最多的2D图像的绘图工具包，使用matplotlib可以很是简单的可视化数据。在matplotlib中使用最多的模块就是pyplot。pyplot很是接近Matlab的绘图实现，并且大多数的命令及其相似Matlab.固然，与Matlab相似，须要不少的数学运算，所以numpy这个组件一样是必不可少的。因此不少人说python+matplotlib+numpy就是MATLAB。固然在此以前，须要配置好相应的环境，在Linux 14.04下版本，利用sublime Text 3能够很是快捷的搭建好开发环境，能够参见博客http://blog.csdn.net/mao19931004/article/details/51834616。python

首先，在matplotlib建议使用别名，引入包，这样方便之后模块的使用，通常以如下两句开始：nginx

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

接下来以绘制正弦余弦函数曲线为例，介绍相应的函数。算法

使用默认的绘图属性绘图

x=np.linspace(-np.pi,np.pi,256,endpoint=True)
C,S=np.cos(x),np.sin(x)
plt.plot(x,C)
plt.plot(x,S)

对线条的颜色，宽度进行设置，就像在matlab中同样：

plt.plot(x,C,color='red',linewidth=2.5,linestyle='-')
plt.plot(x,S,color='blue',linewidth=2.5,linestyle='-')

对plot函数的讲解

上面介绍了简单的绘图，用的基本上都是plot，所以有必要对plot函数进行简单的介绍。官网参考网址：plot使用。熟悉Matlab的人对plot不会陌生，在matplotlib中的使用方式大体和Matlab中是一致的，使用plot，能够对点的标记的样式以及线条的样式进行设置。ubuntu

函数的声明为：matplotlib.pyplot.plot(*args, **kwargs)。args的参数的长度是不定的，能够设置不少的属性，kwargs主要是应用于设置线条的属性。对于标注和线条的样式，能够经过简单的字符来表示：小程序

以及标注和线条的颜色：windows

固然线条的颜色能够以其余方式定制。好比16进制的字符串('#008000')或者是RGB、RGBA元组的方式RGB or RGBA ((0,1,0,1)) 来实现不一样的颜色。

在接下来会应用到更多的属性。对于Line2D的具体细节，也就是线条的属性等，能够进一步查阅Line2D.

设置横轴、纵轴的界限以及标注

不少时候，须要设置横轴和纵轴的界面，从而获得更加清晰明了的图形：

plt.xlim(X.min()*1.1, X.max()*1.1)
plt.ylim(C.min()*1.1, C.max()*1.1)

此外为了更好的表示横轴和纵轴数据的含义，能够经过ticks对横轴和纵轴的含义进行设置和定制。

plt.xlim(x.min()*1.1, x.max()*1.1)
plt.xticks([-np.pi, -np.pi/2, 0, np.pi/2, np.pi],
       [r'$-\pi$', r'$-\pi/2$', r'$0$', r'$+\pi/2$', r'$+\pi$'])

plt.ylim(C.min()*1.1,C.max()*1.1)
plt.yticks([-1, 0, +1],
       [r'$-1$', r'$0$', r'$+1$'])

看到yticks和xticks后面一串的数字，看到就以为可能有点不知道写的什么，熟悉LaTex的人以为咱们这种想法的人有点傻。其实就是很简单的字符串，可是是为了方便Latex去解析这段字符串。通常以r开始，中间的字符串用$字符串$包围起来。这里是matplotlib中的有关LaTex的使用介绍： Latex的使用

上面的\pi表明的意义就是π。如下是有关希腊字符的表示：

最后的显示图像为：

这样数据的意义就更加清晰明了了。

设置Spines的位置。

Spines are the lines connecting the axis tick marks and noting the boundaries of the data area. They can be placed at arbitrary positions。

Spines应该能够理解为坐标轴的位置。可是也不全是，由于它分为上下左右四个位置，就如上图的四个边界，那么左边界和下边界就是咱们一般认为的横坐标和纵坐标。咱们能够将上边界和右边界隐藏，同时将左边界和下边界移动至中心的位置，看看效果：

这样就和咱们一般画数学曲线的方式就同样了。

实现的完整代码是：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


ax = plt.subplot(111)

ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['left'].set_position(('data',0))

x=np.linspace(-np.pi,np.pi,256,endpoint=True)
C,S=np.cos(x),np.sin(x)

plt.plot(x,C,color='red',linewidth=2.5,linestyle='-',label=r'$cos(t)$')
plt.plot(x,S,color='blue',linewidth=2.5,linestyle='-',label=r'$sin(t)$')

plt.xlim(x.min()*1.1, x.max()*1.1)
plt.xticks([-np.pi, -np.pi/2, 0, np.pi/2, np.pi],
       [r'$-\pi$', r'$-\pi/2$', r'$0$', r'$+\pi/2$', r'$+\pi$'])

plt.ylim(C.min()*1.1,C.max()*1.1)
plt.yticks([-1, 0, +1],
       [r'$-1$', r'$0$', r'$+1$'])
plt.show()

添加图例说明

说到做图，固然必需要有图例，图例是帮助咱们理解曲线指代的类型，若是让咱们不去仔细分析曲线，就能够知道曲线指代的类型。好比上图的正弦和余弦，咱们要通过分析事后，才知道红色是余弦函数，蓝色是正弦函数，所以图例就很是重要的帮助咱们分析图形。

在画图时候，咱们须要多线条加上label，这样才能够在最后将图例显示出来。

plt.plot(x,C,color='red',linewidth=2.5,linestyle='-',label=r'$cos(t)$')
plt.plot(x,S,color='blue',linewidth=2.5,linestyle='-',label=r'$sin(t)$')
plt.legend(loc='upper left',frameon=False)

位置的可选参数有：

函数的参数的关键字有：

大体的plot的绘图方式入门就这么多，固然plot还有不少不少的内容，须要的什么比较好的方式绘图，就能够去参阅相关的资料，固然之后若是遇到新的内容，会继续介绍。

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