Python绘图详解：从二维曲线到散点图

"这篇资源是关于Python绘图的总结，主要涵盖了二维图像的绘制，包括二维曲线和散点图的创建方法。通过matplotlib库的plot和scatter函数，可以实现不同样式的图形绘制，并且提供了对颜色、标记、线型、大小、图例以及标题等属性的自定义设置。" 在Python中，matplotlib库是用于数据可视化的重要工具，它提供了丰富的功能来创建各种类型的图表。本资源主要关注二维图像的绘制，特别是曲线图和散点图。 1. **二维曲线** - **plot函数** 是创建二维曲线的主要方法。例如，`plot(x, y, ls="-", lw=1.5, label=None)` 允许你指定横坐标x、纵坐标y，线型ls（默认为实线），线宽lw，以及线的标签label。 - 线型ls可以用各种组合来定制，如'--'表示虚线，':'表示点线，'-.'表示点划线，还可以结合颜色和标记，如'r*-'表示红色实线和星形标记。 - 颜色可以通过单字符代码指定，如'b'代表蓝色，'g'代表绿色，'r'代表红色，等等。 - 标记形状marker可以是多种符号，如'.'表示点，'o'表示圆，'^'表示三角形，等等。 - 示例代码展示了如何创建一个新的图像窗口，设置中文显示，并在其中绘制正弦和余弦曲线。 2. **二维散点图** - **scatter函数** 用于绘制散点图。例如，`scatter(x, y, s=20, c='b', marker='o', cmap, alpha)` 允许你设置点的坐标x和y，点的大小s，颜色c，标记形状marker，颜色映射cmap，以及透明度alpha。 - 散点的颜色c可以是单一颜色，也可以用颜色映射cmap来基于数据值改变颜色。 - 在散点图中，可以调整点的大小、颜色和形状，以适应不同的视觉需求。 通过这些基本操作，开发者可以根据自己的需求构建复杂的图形，包括多子图、多曲线组合，以及自定义的图例、轴标签等。这使得matplotlib成为数据分析和报告中不可或缺的工具。在实际应用中，可以结合numpy生成数据，通过plt.figure()创建图像窗口，plt.subplot()划分子图，plt.xlabel()和plt.ylabel()设定轴标签，plt.title()设置标题，以及plt.legend()添加图例，以增强图形的可读性。