Pyplot绘图教程：线型图与散点图

本文主要介绍了Python中matplotlib库的Pyplot模块用于绘图的基本方法，包括线型图和散点图的创建，以及线条样式、颜色和轴标签的设定。 Pyplot是matplotlib库的一个子模块，提供了简单易用的函数式接口，使得用户能够方便地进行数据可视化。在Python的科学计算领域，matplotlib是常用的数据可视化工具，而Pyplot则是其核心部分之一，用于生成各种静态图形。 在开始绘图之前，通常需要导入numpy和matplotlib.pyplot。numpy用于处理数值计算，如生成数据集；matplotlib.pyplot则包含了一系列绘图函数。 首先，我们生成一些基础数据。例如，使用numpy的linspace函数在0到2的区间内生成100个等间距的数，然后计算它们的正弦值，得到y坐标。另外，我们还可以从标准正态分布中随机抽取100个数，用于创建散点图。 在Pyplot中，`plot()`函数是最基础的绘图函数，可以用来绘制线型图。它的参数包括x和y轴的数据，以及线条的样式、颜色和宽度等。例如，我们可以用`ls="--"`来设置虚线样式，`c='r'`设置红色线条，`lw=2`设置线宽为2，`label`则用于设置图例的标签。调用`plt.show()`可以显示绘制的图像。 `plot()`函数支持多种线条样式，包括实线、短横线、点划线、虚线等，以及各种形状的标记点，如点、圆、三角形等。此外，还提供了丰富的颜色选项，如蓝色（'b'）、绿色（'g'）和红色（'r'）等。 除了线型图，`scatter()`函数则用于绘制散点图。它同样接受x和y数据，以及颜色和其他属性。例如，我们可以通过`c="b"`设置蓝色点，并设置图例标签。 为了增强图表的可读性，我们还需要设置轴标签。`xlabel()`和`ylabel()`函数分别用于设置x轴和y轴的标签，如`plt.xlabel("x-axis")`。`title()`函数用于设置图表的标题，`legend()`则用于显示图例。 此外，`xlim()`和`ylim()`可以用来设置x轴和y轴的显示范围，`grid()`可以开启网格线，`figure()`可以创建新的图像窗口，`savefig()`则可以将图像保存为文件。 Pyplot提供了一系列丰富的函数，可以满足大部分基本的绘图需求。通过组合使用这些函数，用户可以定制化自己的图表，清晰地展示数据的分布和关系，这对于数据分析和机器学习过程中的模型评估尤其重要。