matplotlib+numpy绘制多种图形的方法实例

matplotlib绘图库的多种绘图方法实例 matplotlib是Python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图。本文将以例子的形式分析matplotlib中支持的、分析中常用的几种图。 一、填充图 填充图是matplotlib中的一种基本图形，用于展示两个数据集之间的关系。使用fill_between函数可以轻松生成填充图。fill_between函数的基本语法为：fill_between(x, y1, y2, where, color, alpha)，其中x是x轴的数组，y1和y2是需要填充的两个y轴数组，where是填充的范围，color是填充的颜色，alpha是填充的透明度。 在上面的示例代码中，我们使用fill_between函数生成了一个填充图，其中y1是正弦函数，y2是余弦函数。fill_between函数的where参数用于确定填充的区域，在这里我们使用(y1>=y2)和(y1<>y2)两个条件来生成两个不同的填充区域。 fill_between函数还有更加高级的用法，例如可以使用多个填充区域、不同的填充颜色和透明度等。详见fill_between用法或者help文档。 二、散点图(scatterplots) 散点图是matplotlib中的一种常用的图形，用于展示两个数据集之间的关系。使用scatter函数可以轻松生成散点图。scatter函数的基本语法为：scatter(x, y, s, c, alpha)，其中x和y是需要绘制的数据点的坐标，s是点的大小，c是点的颜色，alpha是点的透明度。 在上面的示例代码中，我们使用scatter函数生成了一个散点图，其中X和Y是随机生成的数据点，T是计算得到的角度，scatter函数的c参数使用T来确定点的颜色。 三、条形图(bar plots) 条形图是matplotlib中的一种常用的图形，用于展示数据的分布情况。使用bar函数可以轻松生成条形图。bar函数的基本语法为：bar(x, height, width, bottom, color)，其中x是x轴的数组，height是条形的高度，width是条形的宽度，bottom是条形的底部，color是条形的颜色。 条形图可以用于展示数据的分布情况，例如可以用来展示每个月的销售额、每个季度的生产量等。 四、等高线图(contour plots) 等高线图是matplotlib中的一种常用的图形，用于展示数据的分布情况。使用contour函数可以轻松生成等高线图。contour函数的基本语法为：contour(x, y, z, levels, colors)，其中x和y是需要绘制的数据点的坐标，z是数据的高度，levels是等高线的级别，colors是等高线的颜色。 等高线图可以用于展示数据的分布情况，例如可以用来展示气候图、地形图等。 五、点阵图和３Ｄ图 点阵图和３Ｄ图是matplotlib中的一种高级图形，用于展示数据的三维分布情况。使用plot_surface函数可以轻松生成点阵图和３Ｄ图。plot_surface函数的基本语法为：plot_surface(x, y, z, cmap)，其中x和y是需要绘制的数据点的坐标，z是数据的高度，cmap是颜色映射。 点阵图和３Ｄ图可以用于展示数据的三维分布情况，例如可以用来展示气候图、地形图等。 matplotlib提供了多种绘图方法，包括填充图、散点图、条形图、等高线图、点阵图和３Ｄ图等。这些图形可以用于展示数据的分布情况，帮助用户更好地理解和分析数据。