Matplotlib+Numpy绘图之基本操作

需要导入的包:

import numpy as np
from pylab import *

第一个函数图像

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

有matlab基础的同学肯定不陌生。。。是的,这两个模块的组合几乎就跟matlab的用法无二。。

1、首先用np.linspace方法生成一个数组X,这个数组是从$-\pi$开始到$\pi$的总共包含256个元素的数组,endpoint参数表示是否包含首尾端点(他的值是True或False,首字母要大写。。。。)。当然,这个数组就是一个普通的数组了,跟其他数组没有区别。

2、然后用np.cos()和np.sin()方法作用在X数组上,对于X中的每一个元素进行计算,生成结果数组。(免去了迭代的过程)。

3、接着调用pylab的plot方法,第一个参数是横坐标数组,第二个参数是纵坐标数组,其他参数暂且不谈。这样他会生成一个默认的图表了。(不会立刻显示)

4、当然,最后还要调用show方法来显示图表。

5、结果:

图表的名字叫figure1,左下面有几个按钮,都是很实用的东西,右下角会显示当前鼠标左边,也很方便。

图表布局和坐标分布

每一个图表都是在一个figure里面,我们可以通过如下命令生成一个空的figure:

figure(figsize=(8,6), dpi=80)

这里参数的顺序没有要求,但是一定要加上参数名,因为他是根据参数名来区别每个参数的,是一种跟C语言类型不同的函数。figsize参数表示figure的宽高比,然后dpi表示每一份占的长度,比如这里就表示图像是640x480的。

输出命令之后会立刻出现一个窗口,接下来所有的plot命令都会立刻显示在这个窗口上而不用再输入show命令了。

一个figure里也能显示多个图表,我们可以用如下函数来分割一个figure:
subplot(3,4,6)
这样就会把当前的figure分割成3行4列的表,而激活其中的第6张,即第2行第3张。以后的plot都是在这一个子表上生成的,如果需要更换则可以重新输入subplot命令来确定其新的位置。

除此之外,如果我们对图表显示的范围不满意,我们还可以直接调整图表的坐标范围:

xlim(-4.0,4.0)
ylim(-1.0,1.0)

这就表示x轴的范围设置在-4到4,y轴的范围设置在-1到1。当然,如果是想相对的进行修改我们可以利用下numpy数组的min和max方法。比如X.min() 这样的东西。

如果对坐标显示的密度啊什么的不满意,我们也可以调节他的标注点:

xticks(np.linspace(-4,4,9,endpoint=True))
yticks(np.linspace(-1,1,5,endpoint=True))

对于xticks和yticks,我们实际上可以传入任意的数组,这里不过是为了方便而用numpy快速生成的等差数列。

当然,我们也可以给标注点进行任意的命名,像下面这样:

xticks([1,2,3,4,5],['one','two','three','four','five'])

效果也很好想象,就不贴图了。需要注意的是这里也可以支持LaTex语法,将LaTex引用在两个$之间就可以了。(关于LaTex

这里也有个小窍门,就是如果想不显示标注的话,我们就可以直接给xticks赋一个空的数组。

更改色彩和线宽

我们可以在画plot的时候用如下方法指定他的颜色和线宽:

plot(X, C, color='#cadae3', linestyle='-',linewidth=1.3, marker='o', markerfacecolor='blue', markersize=12,)

同样,这里参数的顺序不重要,名字才重要。

color参数可以指定RGB的色相,也可以用一些默认的名字,比如red blue之类的。

linestyle参数则指定了线的样式,具体参照以下样式:

参数样式'-'实线'--'虚线'-.'线-点':'点虚线

linewidth参数指定折线的宽度,是个浮点数。

marker参数指定散点的样式,具体参照以下样式:

参数样式'.'实心点'o'圆圈','一个像素点'x'叉号'+'十字'*'星号'^' 'v' '<' '>'三角形(上下左右)'1' '2' '3' '4'三叉号(上下左右)

markerfacecolor参数指定marker的颜色

markersize参数指定marker的大小

这样就基本上能够自定义任何的折线图、散点图的样式了。

移动轴线

这段有点小复杂,暂时不想具体了解奇奇怪怪的函数调用,姑且先记录下用法和原理:

ax = gca()
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))

我们知道一张图有上下左右四个轴线,这里我们把右边和上边的轴线颜色调为透明,然后把下边设置到y轴数据为0的地方,把左边设置到x轴数据为0的地方。这样我们就能根据自己想要位置来调节轴线了。

比如下面这段官方的代码:

# -----------------------------------------------------------------------------
# Copyright (c) 2015, Nicolas P. Rougier. All Rights Reserved.
# Distributed under the (new) BSD License. See LICENSE.txt for more info.
# -----------------------------------------------------------------------------
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(8,5), dpi=80)
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="blue", linewidth=2.5, linestyle="-")
plt.plot(X, S, color="red", linewidth=2.5, linestyle="-")

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()

显示的结果就是:

图例和注解

图例十分简单,下述代码就可以解决:

plot(X, C, color="blue", linewidth=2.5, linestyle="-", label="cosine")
plot(X, S, color="red",  linewidth=2.5, linestyle="-", label="sine")
legend(loc='upper left')

在plot里指定label属性就好了,最后调用下legend函数来确定图例的位置,一般就是'upper left'就好了。

注解就有点麻烦了,要用到annotate命令,挺复杂的,暂时是在不想看,姑且贴一段完整的代码和效果图吧:

# -----------------------------------------------------------------------------
# Copyright (c) 2015, Nicolas P. Rougier. All Rights Reserved.
# Distributed under the (new) BSD License. See LICENSE.txt for more info.
# -----------------------------------------------------------------------------
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(8,5), dpi=80)
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="blue", linewidth=2.5, linestyle="-", label="cosine")
plt.plot(X, S, color="red", linewidth=2.5, linestyle="-",  label="sine")

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, +1],
           [r'$-1$', r'$+1$'])

t = 2*np.pi/3
plt.plot([t,t],[0,np.cos(t)],
         color ='blue',  linewidth=1.5, linestyle="--")
plt.scatter([t,],[np.cos(t),], 50, color ='blue')
plt.annotate(r'$\sin(\frac{2\pi}{3})=\frac{\sqrt{3}}{2}$',
             xy=(t, np.sin(t)),  xycoords='data',
             xytext=(+10, +30), textcoords='offset points', fontsize=16,
             arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2"))

plt.plot([t,t],[0,np.sin(t)],
         color ='red',  linewidth=1.5, linestyle="--")
plt.scatter([t,],[np.sin(t),], 50, color ='red')
plt.annotate(r'$\cos(\frac{2\pi}{3})=-\frac{1}{2}$',
             xy=(t, np.cos(t)),  xycoords='data',
             xytext=(-90, -50), textcoords='offset points', fontsize=16,
             arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2"))

plt.legend(loc='upper left', frameon=False)
plt.savefig("../figures/exercice_9.png",dpi=72)
plt.show()

效果图:

还是十分高能的。。。