matplotlib 的常见用法
时间: 2023-06-13 19:06:18 浏览: 49
Matplotlib是一个Python的数据可视化库,提供了丰富的绘图工具,可以绘制各种类型的图表,包括线图、散点图、柱状图、等高线图、3D图等等。以下是Matplotlib的常见用法:
1. 导入Matplotlib库:通常使用以下语句导入Matplotlib库:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
```
2. 绘制线图:使用`plot`函数可以绘制线图,例如:
```python
import numpy as np
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)
plt.show()
```
3. 绘制散点图:使用`scatter`函数可以绘制散点图,例如:
```python
import numpy as np
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
plt.scatter(x, y)
plt.show()
```
4. 绘制柱状图:使用`bar`函数可以绘制柱状图,例如:
```python
import numpy as np
x = np.array(['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
y = np.array([10, 8, 6, 4, 2])
plt.bar(x, y)
plt.show()
```
5. 绘制等高线图:使用`contour`函数可以绘制等高线图,例如:
```python
import numpy as np
def f(x, y):
return (1 - x / 2 + x ** 5 + y ** 3) * np.exp(-x ** 2 - y ** 2)
x = np.linspace(-3, 3, 100)
y = np.linspace(-3, 3, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = f(X, Y)
plt.contour(X, Y, Z)
plt.show()
```
6. 绘制3D图:使用`mplot3d`子库可以绘制3D图,例如:
```python
import numpy as np
from mpl_toolkits import mplot3d
def f(x, y):
return np.sin(np.sqrt(x ** 2 + y ** 2))
x = np.linspace(-6, 6, 30)
y = np.linspace(-6, 6, 30)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = f(X, Y)
fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection='3d')
ax.plot_surface(X, Y, Z, cmap='viridis')
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y')
ax.set_zlabel('z')
plt.show()
```
以上是Matplotlib的常见用法,可以根据需要选择相应的函数进行绘图。