matplotlib数据可视化基础,matplotlib是提供数据绘图功能的第三方库
《Python数据可视化之matplotlib实践》美元源码第二篇精进第七章_wx62830f4b679a4的技术博客_ 51首席技术官博客
图S7-1200可编程控制器
将绘制精美的图表作为数学编程语言(Mathematical Programming Language)导入
将matplotlib.pyplot输入为血小板计数
汇入数组为铭牌
例如，rcparams[ font。sans-serif ]=[ simhei ]
例如，rcparams[轴。unicode _ MINUS ]=false
图，ax 1=plt。支线剧情()
t=NP。阿朗格(0.05、10.0、0.01)
s1=np.exp(t)
ax1。绘图(t、s1、c=b 、ls=-)
ax1.set_xlabel(x坐标轴)
ax1.set_ylabel(以然后呢为底指数函数color=b "
ax1.tick_params(y ，colors=b )"
ax2=ax1.twinx()
s2=np.cos(t**2)
ax2。绘图(t、s2、c=r ，ls=:)
ax2.set_ylabel(余弦函数color=r "
ax2.tick_params(y ，colors=r )"
plt.show()视图代码
===ytet-伊甸园字幕组=-翻译：粒粒粒尘紫月猫姐风景校对：阿衡时间轴：邦德猪
图S7-1200可编程控制器
将matplotlib.pyplot输入为血小板计数
汇入数组为铭牌
x1=NP。linspace(0.2 * NP。圆周率，400)
y1=np.cos(x1**2)
x2=np.linspace(0.01、10、100)
y2=np.sin(x2)
x3=np.random.rand(100)
y3=np.linspace(0，3，100)
x4=NP。阿朗(0.6，0.5)
y4=np。功率(x4，3)
图，ax=plt。次出图(2,2)
ax 1=ax[0.0]
ax1。绘图(x1、y1)
ax 2=ax[0.1]
ax2。绘图(x2、y2)
ax 3=ax[1.0]
ax3.scatter(x3，y3)
ax4=ax[1.1]
ax4.scatter(x4，y4)
plt.show()视图代码
===ytet-伊甸园字幕组=-翻译：粒粒粒尘紫月猫姐风景校对：阿衡时间轴：邦德猪
图S7-1200可编程控制器
将matplotlib.pyplot输入为血小板计数
汇入数组为铭牌
x1=NP。linspace(0.2 * NP。圆周率，400)
y1=np.cos(x1**2)
x2=np.linspace(0.01、10、100)
y2=np.sin(x2)
x3=np.random.rand(100)
y3=np.linspace(0，3，100)
x4=NP。阿朗(0.6，0.5)
y4=np。功率(x4，3)
图，ax=plt。子出图(2，2，sharex=all )
ax 1=ax[0.0]
ax1。绘图(x1、y1)
ax 2=ax[0.1]
ax2。绘图(x2、y2)
ax 3=ax[1.0]
ax3.scatter(x3，y3)
ax4=ax[1.1]
ax4.scatter(x4，y4)
plt.show()视图代码
===ytet-伊甸园字幕组=-翻译：粒粒粒尘紫月猫姐风景校对：阿衡时间轴：邦德猪
图7.4用户程序
将matplotlib.pyplot输入为血小板计数
汇入数组为铭牌
x1=NP。linspace(0.2 * NP。圆周率，400)
y1=np.cos(x1**2)
x2=np.linspace(0.01、10、100)
y2=np.sin(x2)
x3=np.random.rand(100)
y3=np.linspace(0，3，100)
x4=NP。阿朗(0.6，0.5)
y4=np。功率(x4，3)
图，ax=plt。子出图(2，2，sharex=none )
ax 1=ax[0.0]
ax1。绘图(x1、y1)
ax 2=ax[0.1]
ax2。绘图(x2、y2)
ax 3=ax[1.0]
ax3.scatter(x3，y3)
ax4=ax[1.1]
ax4.scatter(x4，y4)
plt.show()视图代码
===ytet-伊甸园字幕组=-翻译：粒粒粒尘紫月猫姐风景校对：阿衡时间轴：邦德猪
图7.5版
将matplotlib.pyplot输入为血小板计数
汇入数组为铭牌
x1=NP。linspace(0.2 * NP。圆周率，400)
y1=np.cos(x1**2)
x2=np.linspace(0.01、10、100)
y2=np.sin(x2)
x3=np.random.rand(100)
y3=np.linspace(0，3，100)
x4=NP。阿朗(0.6，0.5)
y4=np。功率(x4，3)
图，ax=plt。子出图(2，2，sharex=row )
ax 1=ax[0.0]
ax1。绘图(x1、y1)
ax 2=ax[0.1]
ax2。绘图(x2、y2)
ax 3=ax[1.0]
ax3.scatter(x3，y3)
ax4=ax[1.1]
ax4.scatter(x4，y4)
plt.show()视图代码
===ytet-伊甸园字幕组=-翻译：粒粒粒尘紫月猫姐风景校对：阿衡时间轴：邦德猪
图7.6版
将matplotlib.pyplot输入为血小板计数
汇入数组为铭牌
x1=NP。linspace(0.2 * NP。圆周率，400)
y1=np.cos(x1**2)
x2=np.linspace(0.01、10、100)
y2=np.sin(x2)
x3=np.random.rand(100)
y3=np.linspace(0，3，100)
x4=NP。阿朗(0.6，0.5)
y4=np。功率(x4，3)
图，ax=plt。子出图(2，2，sharex=col )
ax 1=ax[0.0]
ax1。绘图(x1、y1)
ax 2=ax[0.1]
ax2。绘图(x2、y2)
ax 3=ax[1.0]
ax3.scatter(x3，y3)
ax4=ax[1.1]
ax4.scatter(x4，y4)
plt.show()视图代码
===ytet-伊甸园字幕组=-翻译：粒粒粒尘紫月猫姐风景校对：阿衡时间轴：邦德猪
图7.7用户程序
将matplotlib.pyplot输入为血小板计数
汇入数组为铭牌
x=np.linspace(0.0、10.0、200)
y=np.cos(x)*np.sin(x)
y2=np.exp(-x)*np.sin(x)
y3=3*np.sin(x)
y4=np。功率(x，0.5)
图，(ax1，ax2，ax3，ax4)=plt。子图(4、1、sharex=all )
图：sub plot _ adjust(hspace=0)
ax1。绘图(x、y、ls=-、lw=2)
ax 1。set _yt氮(NP。阿朗(-0.6，0.7，0.2))
ax1.set_ylim(-0.7，0.7)
ax2。绘图(x、y2、ls=-、lw=2)
ax 2。set _ ytick(NP。阿朗(-0.05，0.36，0.1))
ax2.set_ylim(-0.1，0.4)
ax3。打印(x，y3，ls=-，lw=2)
ax 3。set _ ytick(NP。阿朗(-3，4，1))
ax3.set_ylim(-3.5、3.5)
ax4。绘图(x、y4、ls=-、lw=2)
ax4。set _ ytick(NP。阿朗(0.0、3.6、0.5))
ax4.set_ylim(0.0、4.0)
plt.show()视图代码
===ytet-伊甸园字幕组=-翻译：粒粒粒尘紫月猫姐风景校对：阿衡时间轴：邦德猪
图7.8版
将matplotlib.pyplot输入为血小板计数
汇入数组为铭牌
x1=NP。linspace(0.2 * NP。圆周率，400)
y1=np.cos(x1**2)
x2=np.linspace(0.01、10、100)
y2=np.sin(x2)
x3=np.random.rand(100)
y3=np.linspace(0，3，100)
x4=np.arange(0，6，0.5)
y4=np.power(x4，3)
图，ax=plt.subplots(2，2)
ax1=plt.subplot(221)
ax1.plot(x1，y1)
ax2=plt.subplot(222)
ax2.plot(x2，y2)
ax3=plt.subplot(223)
ax3.scatter(x3，y3)
ax4=plt.subplot(224，sharex=ax1)
ax4.scatter(x4，y4)
plt.show()视图代码
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图7.9
将matplotlib.pyplot作为血小板计数导入
将数组作为铭牌导入
x1=np.linspace(0，2*np.pi，400)
y1=np.cos(x1**2)
x2=np.linspace(0.01，10，100)
y2=np.sin(x2)
x3=np.random.rand(100)
y3=np.linspace(0，3，100)
x4=np.arange(0，6，0.5)
y4=np.power(x4，3)
图，ax=plt.subplots(2，2)
ax1=plt.subplot(221)
ax1.plot(x1，y1)
ax2=plt.subplot(222)
ax2.plot(x2，y2)
ax3=plt.subplot(223)
plt.autoscale(enable=True，axis=both ，tight=True)
ax3.scatter(x3，y3)
ax4=plt.subplot(224，sharex=ax1)
ax4.scatter(x4，y4)
plt.show()视图代码
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