python plot 创建新图

在 Python 中，我们可以使用很多第三方库来绘制各种图表，例如 Matplotlib、Seaborn、Plotly 等等。下面以 Matplotlib 为例，介绍如何创建新图。

首先，需要导入 Matplotlib 库：

import matplotlib.pyplot as plt

然后，使用 `plt.figure()` 函数创建一个新的图形对象。该函数可以接受一些参数，例如图形大小、分辨率等等。如果不传入参数，则会使用默认值。

fig = plt.figure()

这样就创建了一个新的空白图形对象。接下来，可以使用 Matplotlib 中的其他函数向该图形对象中添加各种图表元素，例如子图、坐标轴、曲线等等。

最后，使用 `plt.show()` 函数显示图形。该函数会将所有创建的图形一起显示出来。

plt.show()

完整示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建新的图形对象
fig = plt.figure()

# 向图形对象中添加子图
ax = fig.add_subplot(111)

# 向子图中添加曲线
ax.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])

# 显示图形
plt.show()

相关问题

python中matlabplot用法

在Python中，如果你想要创建类似于Matlab风格的图表，你可以使用`matplotlib`库，它是一个非常流行的用于数据可视化的绘图工具。虽然MATLAB有自己的图形界面，但在Python中通过`pylab`模块可以实现类似的功能。

首先，你需要安装`matplotlib`库，如果还没有安装，可以使用pip进行安装：

pip install matplotlib

然后，使用`pyplot`子模块中的`figure`、`plot`等函数来创建和绘制图表。这里是一个简单的例子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一些示例数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# 创建一个新的图形窗口
plt.figure(figsize=(8, 6))  # 设置图形尺寸

# 使用plot函数绘制线图
plt.plot(x, y, 'r-', linewidth=2)  # 'r-' 表示红色实线

# 添加标题和标签
plt.title('Sine Function')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')

# 显示图形
plt.show()

这个例子中，我们创建了一个新图，设置了线的颜色和宽度，添加了轴标签和标题，并显示了图表。如果你想模拟更复杂的MATLAB图，比如子图、误差线、图像等，`matplotlib`都提供了相应的函数支持。

python绘图后重新绘图

在Python中，如果你想要在已经创建的图表上绘制新的数据或更新现有的图像，可以先清除旧图，然后重新绘制。你可以通过以下步骤操作：

1. 使用`clf()`、`close()`或`cla()`函数关闭当前窗口或清空当前图，这取决于你在使用的图形库，如matplotlib中的`plt.clf()`或`plt.close()`。

   import matplotlib.pyplot as plt

   # 假设已有一个名为fig的figure对象
   fig.clf()  # 或者 fig.close()

2. 然后，重新加载数据并绘制新的图像。比如在matplotlib中，可以继续使用`plt.plot()`来绘制新数据。

   new_data = ...  # 新的数据
   plt.plot(new_data)

3. 如果需要，可以再次设置图表的标题、坐标轴标签等。

   plt.title('新的数据展示')
   plt.xlabel('X轴')
   plt.ylabel('Y轴')

4. 最后，记得显示或保存你的图表，`plt.show()`或`plt.savefig('filename.png')`。

plt.show()  # 显示新图