python中plot函数

㈠ 用python设置matplotlib.plot的坐标轴刻度间隔以及刻度范围

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一、用默认设置绘制折线图

import matplotlib.pyplot as plt

x_values=list(range(11))

#x轴的数字是0到10这11个整数

y_values=[x**2 for x in x_values]

#y轴的数字是x轴数字的平方

plt.plot(x_values,y_values,c='green')

#用plot函数绘制折线图，线条颜色设置为绿色

plt.title('Squares',fontsize=24)

#设置图表标题和标题字号

plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=14)

#设置刻度的字号

plt.xlabel('Numbers',fontsize=14)

#设置x轴标签及其字号

plt.ylabel('Squares',fontsize=14)

#设置y轴标签及其字号

plt.show()

#显示图表

制作出图表

我们希望x轴的刻度是0,1,2,3,4……，y轴的刻度是0,10,20,30……，并且希望两个坐标轴的范围都能再大一点，所以我们需要手动设置。

二、手动设置坐标轴刻度间隔以及刻度范围

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.pyplot import MultipleLocator

#从pyplot导入MultipleLocator类，这个类用于设置刻度间隔

x_values=list(range(11))

y_values=[x**2 for x in x_values]

plt.plot(x_values,y_values,c='green')

plt.title('Squares',fontsize=24)

plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=14)

plt.xlabel('Numbers',fontsize=14)

plt.ylabel('Squares',fontsize=14)

x_major_locator=MultipleLocator(1)

#把x轴的刻度间隔设置为1，并存在变量里

y_major_locator=MultipleLocator(10)

#把y轴的刻度间隔设置为10，并存在变量里

ax=plt.gca()

#ax为两条坐标轴的实例

ax.xaxis.set_major_locator(x_major_locator)

#把x轴的主刻度设置为1的倍数

ax.yaxis.set_major_locator(y_major_locator)

#把y轴的主刻度设置为10的倍数

plt.xlim(-0.5,11)

#把x轴的刻度范围设置为-0.5到11，因为0.5不满一个刻度间隔，所以数字不会显示出来，但是能看到一点空白

plt.ylim(-5,110)

#把y轴的刻度范围设置为-5到110，同理，-5不会标出来，但是能看到一点空白

plt.show()

绘制结果

㈡ Python实操：手把手教你用Matplotlib把数据画出来

作者：迈克尔·贝耶勒（Michael Beyeler）

如需转载请联系华章 科技

如果已安装Anaconda Python版本，就已经安装好了可以使用的 Matplotlib。否则，可能要访问官网并从中获取安装说明：

http://matplotlib.org

正如使用np作为 NumPy 的缩写，我们将使用一些标准的缩写来表示 Matplotlib 的引入：

在本书中，plt接口会被频繁使用。

让我们创建第一个绘图。

假设想要画出正弦函数sin(x)的线性图。得到函数在x坐标轴上0≤x＜10内所有点的值。我们将使用 NumPy 中的 linspace 函数来在x坐标轴上创建一个从0到10的线性空间，以及100个采样点：

可以使用 NumPy 中的sin函数得到所有x点的值，并通过调用plt中的plot函数把结果画出来：

你亲自尝试了吗？发生了什么吗？有没有什么东西出现？

实际情况是，取决于你在哪里运行脚本，可能无法看到任何东西。有下面几种可能性：

1. 从.py脚本中绘图

如果从一个脚本中运行 Matplotlib，需要加上下面的这行调用：

在脚本末尾调用这个函数，你的绘图就会出现！

2. 从 IPython shell 中绘图

这实际上是交互式地执行Matplotlib最方便的方式。为了让绘图出现，需要在启动 IPython 后使用所谓的%matplotlib魔法命令。

接下来，无须每次调用plt.show()函数，所有的绘图将会自动出现。

3. 从 Jupyter Notebook 中绘图

如果你是从基于浏览器的 Jupyter Notebook 中看这段代码，需要使用同样的%matplotlib魔法命令。然而，也可以直接在notebook中嵌入图形，这会有两种输出选项：

在本书中，将会使用inline选项：

现在再次尝试一下：

上面的命令会得到下面的绘图输出结果：

如果想要把绘图保存下来留作以后使用，可以直接在 IPython 或者 Jupyter Notebook 使用下面的命令保存：

仅需要确保你使用了支持的文件后缀，比如.jpg、.png、.tif、.svg、.eps或者.pdf。

作为本章最后一个测试，让我们对外部数据集进行可视化，比如scikit-learn中的数字数据集。

为此，需要三个可视化工具：

那么开始引入这些包吧：

第一步是载入实际数据：

如果没记错的话，digits应该有两个不同的数据域：data域包含了真正的图像数据，target域包含了图像的标签。相对于相信我们的记忆，我们还是应该对digits稍加 探索 。输入它的名字，添加一个点号，然后按Tab键：digits.<TAB>，这个操作将向我们展示digits也包含了一些其他的域，比如一个名为images的域。images和data这两个域，似乎简单从形状上就可以区分。

两种情况中，第一维对应的都是数据集中的图像数量。然而，data中所有像素都在一个大的向量中排列，而images保留了各个图像8×8的空间排列。

因此，如果想要绘制出一副单独的图像，使用images将更加合适。首先，使用NumPy的数组切片从数据集中获取一幅图像：

这里是从1797个元素的数组中获取了它的第一行数据，这行数据对应的是8×8=64个像素。下面就可以使用plt中的imshow函数来绘制这幅图像：

上面的命令得到下面的输出：

此外，这里也使用cmap参数指定了一个颜色映射。默认情况下，Matplotlib 使用MATLAB默认的颜色映射jet。然而，在灰度图像的情况下，gray颜色映射更有效。

最后，可以使用plt的subplot函数绘制全部数字的样例。subplot函数与MATLAB中的函数一样，需要指定行数、列数以及当前的子绘图索引（从1开始计算）。我们将使用for 循环在数据集中迭代出前十张图像，每张图像都分配到一个单独的子绘图中。

这会得到下面的输出结果：

关于作者：Michael Beyeler，华盛顿大学神经工程和数据科学专业的博士后，主攻仿生视觉计算模型，用以为盲人植入人工视网膜（仿生眼睛），改善盲人的视觉体验。 他的工作属于神经科学、计算机工程、计算机视觉和机器学习的交叉领域。同时他也是多个开源项目的积极贡献者。

本文摘编自《机器学习：使用OpenCV和Python进行智能图像处理》，经出版方授权发布。

㈢ python绘图篇

1，xlable,ylable设置x，y轴的标题文字。

2，title设置标题。

3，xlim,ylim设置x,y轴显示范围。

plt.show()显示绘图窗口，通常情况下，show（）会阻碍程序运行，带-wthread等参数的环境下，窗口不会关闭。

plt.saveFig（）保存图像。

面向对象绘图

1，当前图表和子图可以用gcf(),gca()获得。

subplot()绘制包含多个图表的子图。

configure subplots,可调节子图与图表边框距离。

可以通过修改配置文件更改对象属性。

图标显示中文

1，在程序中直接指定字体。

2， 在程序开始修改配置字典reParams.

3，修改配置文件。

Artist对象

1，图标的绘制领域。

2，如何在FigureCanvas对象上绘图。

3，如何使用Renderer在FigureCanvas对象上绘图。

FigureCanvas和Render处理底层图像操作，Artist处理高层结构。

分为简单对象和容器对象，简单的Aritist是标准的绘图元件，例如Line 2D,Rectangle,Text,AxesImage等，而容器类型包含许多简单的的 Aritist对象，使他们构成一个整体，例如Axis,Axes,Figure等。

直接创建Artist对象进项绘图操作步奏：

1，创建Figure对象（通过figure（）函数，会进行许多初始化操作，不建议直接创建。）

2，为Figure对象创建一个或多个Axes对象。

3，调用Axes对象的方法创建各类简单的Artist对象。

Figure容器

如何找到指定的Artist对象。

1，可调用add_subplot()和add_axes()方法向图表添加子图。

2，可使用for循环添加栅格。

3，可通过transform修改坐标原点。

Axes容器

1，patch修改背景。

2，包含坐标轴，坐标网格，刻度标签，坐标轴标题等内容。

3，get_ticklabels(),,get-ticklines获得刻度标签和刻度线。

1，可对曲线进行插值。

2，fill_between()绘制交点。

3，坐标变换。

4，绘制阴影。

5，添加注释。

1，绘制直方图的函数是

2，箱线图（Boxplot）也称箱须图（Box-whisker Plot），是利用数据中的五个统计量：最小值、第一四分位

数、中位数、第三四分位数与最大值来描述数据的一种方法，它可以粗略地看出数据是否具有对称性以及分

布的分散程度等信息，特别可以用于对几个样本的比较。

3，饼图就是把一个圆盘按所需表达变量的观察数划分为若干份，每一份的角度（即面积）等价于每个观察

值的大小。

4,散点图

5,QQ图

低层绘图函数

类似于barplot()，dotchart()和plot()这样的函数采用低层的绘图函数来画线和点，来表达它们在页面上放置的位置以及其他各种特征。

在这一节中，我们会描述一些低层的绘图函数，用户也可以调用这些函数用于绘图。首先我们先讲一下R怎么描述一个页面；然后我们讲怎么在页面上添加点，线和文字；最后讲一下怎么修改一些基本的图形。

绘图区域与边界

R在绘图时，将显示区域划分为几个部分。绘制区域显示了根据数据描绘出来的图像，在此区域内R根据数据选择一个坐标系，通过显示出来的坐标轴可以看到R使用的坐标系。在绘制区域之外是边沿区，从底部开始按顺时针方向分别用数字1到4表示。文字和标签通常显示在边沿区域内，按照从内到外的行数先后显示。

添加对象

在绘制的图像上还可以继续添加若干对象，下面是几个有用的函数，以及对其功能的说明。

•points(x, y, ...)，添加点

•lines(x, y, ...)，添加线段

•text(x, y, labels, ...)，添加文字

•abline(a, b, ...)，添加直线y=a+bx

•abline(h=y, ...)，添加水平线

•abline(v=x, ...)，添加垂直线

•polygon(x, y, ...)，添加一个闭合的多边形

•segments(x0, y0, x1, y1, ...)，画线段

•arrows(x0, y0, x1, y1, ...)，画箭头

•symbols(x, y, ...)，添加各种符号

•legend(x, y, legend, ...)，添加图列说明

㈣ Python中的plt.plot()函数传入一个一维数组前为什么不用传入x轴的值就可以画出正确的图像代码结果如下

plt.plot支持传入一个元组或者列表，另一个维度按照默认排列。

㈤ Python设置matplotlib.plot的坐标轴刻度间隔以及刻度范围

import matplotlib.pyplot as plt

x_values=list(range(11))   #x轴的数字是0到10这11个整数

y_values=[x**2forx inx_values]   #y轴的数字是x轴数字的平方

plt.plot(x_values,y_values,c='green')  #用plot函数绘制折线图，线条颜色设置为绿色

plt.title('Squares',fontsize=24)   #设置图表标题和标题字号

plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=14) #设置刻度的字号

plt.xlabel('Numbers',fontsize=14)  #设置x轴标签及其字号

plt.ylabel('Squares',fontsize=14)  #设置y轴标签及其字号

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib.pyplot import MultipleLocator

#从pyplot导入MultipleLocator类，这个类用于设置刻度间隔

x_values=list(range(11))

y_values=[x**2forx inx_values]

plt.plot(x_values,y_values,c='green')

plt.title('Squares',fontsize=24)

plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=14)

plt.xlabel('Numbers',fontsize=14)

plt.ylabel('Squares',fontsize=14)

x_major_locator=MultipleLocator(1) #把x轴的刻度间隔设置为1，并存在变量里

y_major_locator=MultipleLocator(10) #把y轴的刻度间隔设置为10，并存在变量里

ax=plt.gca() #ax为两条坐标轴的实例

ax.xaxis.set_major_locator(x_major_locator) #把x轴的主刻度设置为1的倍数

ax.yaxis.set_major_locator(y_major_locator) #把y轴的主刻度设置为10的倍数

plt.xlim(-0.5,11)  #把x轴的刻度范围设置为-0.5到11，因为0.5不满一个刻度间隔，所以数字不会显示出来，但是能看到一点空白

plt.ylim(-5,110) #把y轴的刻度范围设置为-5到110，同理，-5不会标出来，但是能看到一点空白

plt.show()

㈥ python绘制函数图像

raw_input获取的输入是字符串，不能直接用np.array，需要用split进行切分，然后强制转化成数值类型，才能用plot函数
我把你的代码稍微修改了一下，可能不太漂亮，不过能运行了
x=[1,2,3]
a = raw_input('function>>>')
a = a.split(' ')#依空格对字符串a进行切分，如果是用逗号分隔，则改成a.split(',')
b = []
for i in range(len(a)):#把切分好的字符强制转化成int类型，如果是小数，将int改为float
b.append(int(a[i]))
plt.plot(x, b, label='x', color="green", linewidth=1)

㈦ 如何用python画出折线图

用pylab模块的plot函数
pylab.plot(x,y)其中x y都是数组
就能画出以x，y中元素为坐标的折线图

㈧ python中plot怎么设置横纵坐标名称

用plot画二维图像时，默认情况下的横坐标和纵坐标显示的值有时达不到自己的需求，需要借助xticks()和yticks()分别对横坐标x-axis和纵坐标y-axis进行设置。

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x = range(1,13,1)

y = range(1,13,1)

plt.plot(x,y)

plt.show()

此时的x轴和y轴都是只显示偶数，其它的奇数未显示，这样在展示实验效果或放入文章中都会影响其可读性。

为了设置坐标轴的值，增加其可读性，有多种方法。这里介绍的是matplotlib的函数xticks()和yticks()。

(8)python中plot函数扩展阅读

基本用法：

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

# 生成x轴上的数据:从-3到3，总共有50个点

x = np.linspace(-1, 1, 50)

# 定义一个线性方程

y1 = 2 * x + 1

# 定义一个二次方程

y2 = x ** 2

# 设置x轴的取值范围为：-1到2

plt.xlim(-1, 2)

# 设置y轴的取值范围为：-1到3

plt.ylim(-1, 3)

# 设置x轴的文本，用于描述x轴代表的是什么

plt.xlabel("I am x")

# 设置y轴的文本，用于描述y轴代表的是什么

plt.ylabel("I am y")

plt.plot(x, y2)

# 绘制红色的线宽为1虚线的线条

plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--')

# 显示图表

plt.show()

㈨ Python绘图之（1）Turtle库详解

Turtle库是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库，想象一个小乌龟，在一个横轴为x、纵轴为y的坐标系原点，(0,0)位置开始，它根据一组函数指令的控制，在这个平面坐标系中移动，从而在它爬行的路径上绘制了图形。

画布就是turtle为我们展开用于绘图区域，我们可以设置它的大小和初始位置。

设置画布大小

turtle.screensize(canvwidth=None, canvheight=None, bg=None)，参数分别为画布的宽(单位像素), 高, 背景颜色。

如：turtle.screensize(800,600, "green")

turtle.screensize() #返回默认大小(400, 300)

turtle.setup(width=0.5, height=0.75, startx=None, starty=None)，参数：width, height: 输入宽和高为整数时, 表示像素; 为小数时, 表示占据电脑屏幕的比例，(startx, starty): 这一坐标表示矩形窗口左上角顶点的位置, 如果为空,则窗口位于屏幕中心。

如：turtle.setup(width=0.6,height=0.6)

turtle.setup(width=800,height=800, startx=100, starty=100)

2.1 画笔的状态

在画布上，默认有一个坐标原点为画布中心的坐标轴，坐标原点上有一只面朝x轴正方向小乌龟。这里我们描述小乌龟时使用了两个词语：坐标原点(位置)，面朝x轴正方向(方向)， turtle绘图中，就是使用位置方向描述小乌龟(画笔)的状态。

2.2 画笔的属性

画笔(画笔的属性，颜色、画线的宽度等)

1) turtle.pensize()：设置画笔的宽度；

2) turtle.pencolor()：没有参数传入，返回当前画笔颜色，传入参数设置画笔颜色，可以是字符串如"green", "red",也可以是RGB 3元组。

3) turtle.speed(speed)：设置画笔移动速度，画笔绘制的速度范围[0,10]整数，数字越大越快。

2.3 绘图命令

操纵海龟绘图有着许多的命令，这些命令可以划分为3种：一种为运动命令，一种为画笔控制命令，还有一种是全局控制命令。

(1) 画笔运动命令

(2) 画笔控制命令

(3) 全局控制命令

(4) 其他命令

3. 命令详解

3.1 turtle.circle(radius, extent=None, steps=None)

描述：以给定半径画圆

参数：

radius(半径)：半径为正(负)，表示圆心在画笔的左边(右边)画圆；

extent(弧度) (optional)；

steps (optional) (做半径为radius的圆的内切正多边形，多边形边数为steps)。

举例:

circle(50) # 整圆;

circle(50,steps=3) # 三角形;

circle(120, 180) # 半圆

实例：

1、太阳花

2、五角星

3、时钟程序