python的matplotlib.pyplot 进行简单的图形的绘制

1.首先需要导入，如果没有安装需要安装。

import matplotlib.pyplot as plt

2.绘制图形

例如：先生成0-10的一百个数

import numpy as np x = np.linspace(0,10,100)

在求出他的正弦值：

y = np.sin(x)

然后进行图形的绘制

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

以上就是一个最简单的绘制。

还可以配置其他的参数达到比较复杂的图形的绘制。

cosy = np.cos(x) plt.plot(x,y) plt.plot(x,cosy,color='red',linestyle='-.') plt.show()

调节坐标轴的方法一： 

plt.plot(x,y) plt.plot(x,cosy,color='red',linestyle='-.') plt.xlim(-5,15)#x轴的坐标范围 plt.ylim(0,1)#y轴的坐标范围 plt.show()

 

 调节坐标轴方法二：

plt.plot(x,y) plt.plot(x,cosy,color='red',linestyle='-.') plt.axis([-1,11,-2,2])# 前两个是x轴的坐标范围，后两个是y轴的坐标轴范围 plt.show()

 

添加图例、坐标轴名称和图名称

plt.plot(x,y,label='sin(x)')# label 注明图例说明 plt.plot(x,cosy,color='red',linestyle='-.',label='cos(x)') plt.xlabel("x axis") plt.ylabel("y axis") plt.legend()# 添加图例 plt.title('Machine Learn')# 图名 plt.show()

 

3.绘制散点图

plt.scatter(x,y)# 散点图 plt.scatter(x,cosy) plt.show()

 

例子：绘制正态分布图

# 二维的正态分布 a = np.random.normal(0,1,10000) b = np.random.normal(0,1,10000) plt.scatter(a,b,alpha='0.1')# 点的透明度，1为不透明 0 为完全透明 plt.show()