Matplotlib学习

配置：

1：简单柱状图

import matplotlib.pyplot as plt
#创建图形对象
fig = plt.figure()
#添加子图区域，参数值表示[left, bottom, width, height ]
ax = fig.add_axes([0,0,1,1])
#准备数据
langs = ['C', 'C++', 'Java', 'Python', 'PHP']
students = [23,17,35,29,12]
#绘制柱状图
ax.bar(langs,students)
plt.show()

运行结果：

2：网格图像

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x = np.array([[0, 1, 2, 3],

[0, 1, 2, 3],

[0, 1, 2, 3],

[0, 1, 2, 3]])

y = np.array([[0, 0, 0, 0],

[1, 1, 1, 1],

[2, 2, 2, 2],

[3, 3, 3, 3]])

plt.plot(x, y,

color='r',    # 全部点设置为红色

marker='.',   # 点的形状为圆点

linestyle='') # 线型为空，也即点与点之间不用线连接

plt.grid(True)

plt.show()

运行结果：

 3：心形图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#生成从-1到1的以为数组作为x轴的数据

x_data1 = np.linspace(-1,1,1000)

#根据心形公式，得到y的表达式，由于有正负之分，故分开表示
y_data1 = np.sqrt(1 - x_data1**2) + pow(np.abs(x_data1),float(2)/float(3))
y_data2 = -np.sqrt(1 - x_data1**2)+ pow(np.abs(x_data1),float(2)/float(3))

#设置空图表，并把两组数据已散点图的形式画在空图表上
fig = plt.figure()
plt.scatter(x_data1, y_data1,color = 'red')
plt.scatter(x_data1, y_data2,color = 'red')

#设置坐标轴的显示范围
plt.xlim(-1.25,1.25)
plt.ylim(-1.2,1.7)

#得到坐标轴信息
ax = plt.gca()

#设置坐标轴颜色，把右边和顶部的坐标设置为没有颜色
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.spines['bottom'].set_color('white')
ax.spines['left'].set_color('white')

#设置坐标轴的位置
ax.spines['left'].set_position(('data',0))
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))

#设置刻度的位置
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('left')

#设置刻度的相关参数，依次包括：坐标轴名称，字体大小，字体倾斜角度，字体颜色
ax.tick_params(axis="x", labelsize=18, labelrotation=0, labelcolor="white")
ax.tick_params(axis="y", labelsize=18, labelrotation=0, labelcolor="white")

#设置坐标轴线的宽度
ax.spines['bottom'].set_linewidth(3)
ax.spines['left'].set_linewidth(3)

#设置图片的背景
ax.set_facecolor('xkcd:black')

#设置图表的长宽
fig.set_figheight(15)
fig.set_figwidth(15)

#设置
ax.grid(True, linestyle='-.')

plt.show()

运行结果：