python numpy画图

Python语言的数据科学库NumPy在图形化方面提供了非常强大的工具，可用于绘制2D和3D图形。NumPy的ndarray类可以轻松地通过提供数组来创建数据集。

NumPy在绘图方面提供了许多选择，包括常用的线图、散点图、直方图等等。NumPy数组可以轻松地转换成Matplotlib对象，Matplotlib则是Python社区中最受欢迎的绘图库。

要绘制简单的线图，我们可以使用NumPy的linspace函数来生成一些X轴上的值，然后使用NumPy的sin函数计算每个点的Y值，并使用Matplotlib的plot函数进行绘制。以下是一个绘制正弦曲线的示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 50)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)
plt.show()

我们可以使用Matplotlib的许多函数来自定义图形。使用这些函数可以更改图形的颜色、线型、坐标轴标签等等。

Python NumPy可以使用imshow函数绘制二维图像，其工作原理类似于2D数组形式下的图像。下面是一个简单的示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一个具有随机值的2D数组作为图像
image = np.random.rand(100,100)

plt.imshow(image, cmap='gray')
plt.show()

在这里，我们首先创建了一个100x100的随机矩阵，随后使用imshow函数来绘制灰度图像。 cmap参数用于设置颜色映射，这里使用的是灰度颜色映射。

除了线图和图像之外，NumPy还提供了14种其他类型的图形绘制选项，可以在Matplotlib的API文档中了解。可以使用这些图形绘制函数来绘制面积图、直方图、散点图、3D图形等等。