python中matplotlib的用法,函数的详细介绍,实际举例。
时间: 2023-06-16 10:05:27 浏览: 58
matplotlib是一个Python数据可视化库,提供了丰富的绘图工具,可以用于创建各种类型的图表。下面介绍一些matplotlib的常用函数和用法,并举例说明。
1. pyplot.subplots()
这个函数用于创建一个新的Figure对象和一个或多个子图Axes对象。其参数包括子图的行数、列数和编号等。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(8, 6))
```
这个例子创建了一个2x2的子图和一个8x6的Figure对象,返回的fig和ax变量可以用于绘制图形。
2. pyplot.plot()
这个函数用于绘制线条和标记点。其参数包括x轴数据、y轴数据、线条样式和标记点样式等。
```python
import numpy as np
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y, 'r--', label='Sine')
plt.legend()
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.title('Sine Wave')
plt.show()
```
这个例子创建了一个正弦波形的图表,其中x轴数据采用np.linspace()函数生成,y轴数据采用np.sin()函数生成,线条样式为红色虚线,标记点样式为圆形。同时,用plt.xlabel()、plt.ylabel()和plt.title()函数设置了x轴、y轴和标题的标签,用plt.legend()函数显示了图例。
3. pyplot.scatter()
这个函数用于绘制散点图,其参数包括x轴数据、y轴数据、点的大小和颜色等。
```python
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
colors = np.random.rand(50)
sizes = 1000 * np.random.rand(50)
plt.scatter(x, y, c=colors, s=sizes, alpha=0.5)
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.title('Scatter Plot')
plt.show()
```
这个例子创建了一个随机生成的散点图,其中x轴数据和y轴数据采用np.random.rand()函数生成,点的颜色和大小也采用随机方式生成。用plt.xlabel()、plt.ylabel()和plt.title()函数设置了x轴、y轴和标题的标签。
4. pyplot.hist()
这个函数用于绘制直方图,其参数包括数据、数据区间和直方图的bins数目等。
```python
data = np.random.randn(1000)
plt.hist(data, bins=30, alpha=0.5)
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.title('Histogram')
plt.show()
```
这个例子创建了一个随机生成的数据集,并且用plt.hist()函数绘制了其直方图,bins数目为30。用plt.xlabel()、plt.ylabel()和plt.title()函数设置了x轴、y轴和标题的标签。
这些是matplotlib的一些常用函数和用法,可以用于创建各种类型的图表。