python常用画图库,python绘图大全

　　Matplotlib是Python最著名的绘图库。它提供了一整套类似于matlab的命令API，非常适合交互式绘图。本文将以实例的形式对matplot支持的、分析中常用的几种图形进行分析。包括填充图、散点图、条形图、等高线图、位图和3D图。我们来看看详细介绍：

　　一、填充图

　　参考代码

　　简要分析

　　这里主要使用fill_between函数。这个函数很好理解，就是要填充的X轴的数组和两个Y轴的数组；然后传入填充的范围，用where=确定填充的面积；最后，您可以添加装饰参数，如填充颜色和透明度。

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　　效果图

　　二、散点图(scatter plots)

　　参考代码

　　简要分析

　　1.首先介绍numpy的正常功能。很明显，这就是生成正态分布的函数。该函数接受三个参数，即正态分布的平均值、标准偏差和生成的数组的长度。非常好记。

　　2.然后是arctan2函数。这个函数接受两个参数，分别代表Y数组和X数组，然后返回相应的arctan(y/x)值。结果就是电弧系统。

　　3.接下来，我们用散点图的方法画散点图。当然，首先我们传入X和Y数组，然后S参数表示刻度，即散布的大小；参数C表示颜色。我给他发了一个按照角度划分的数组，对应每个点的颜色(虽然不知道怎么对应，但好像是基于数组中其他元素的相对转换。这里不重要。反正相同的颜色赋相同的值)；最后，alpha参数表示点的透明度。关于散布函数的高级用法，请参考官方文档散布函数或帮助文档。最后，设置坐标范围即可。

　　效果图

　　三、等高线图(contour plots)

　　参考代码

　　简要分析

　　1.首先要明确的是，等高线图是一个三维图，所以我们要建立一个二元函数f，它的值由两个参数控制(注意两个参数都应该是矩阵)。

　　2.然后我们需要使用numpy的meshgrid函数生成一个3D网格，即X轴由第一个参数指定，Y轴由第二个参数指定。并返回两个维数增加的矩阵，将来用于生成图像。

　　3.然后使用coutourf函数。所谓contourlf大概就是contourlfill的意思。它只填充，不描边；这个函数主要接受三个参数，即之前生成的X和Y矩阵以及函数值；然后是整数，大概代表等高线的密度，有默认值；然后是透明度和配色。这里对cmap的配色没有太多研究。

　　4.然后是轮廓函数。很明显，这个函数是用来描线的。用法可以类似介绍，不做解释。应该注意的是，它返回一个对象，该对象通常保留用于后续处理和细化。

　　5.最后用clabel函数在等高线图上表示高度，引入之前的等高线对象；然后是inline属性，指示是否清除数字下面的行。为了美观，当然是清零，默认也是1；然后指定线条的宽度。

　　效果图

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