小编给大家分享一下python库matplotlib如何绘制坐标图,相信大部分人都还不怎么了解,因此分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让我们一起去了解一下吧!
很多时候我们数据处理的时候要画坐标图,下面我用第三方库matplotlib以及scipy绘制光滑的曲线图
需要安装的库有 matplotlib,scipy, numpy
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from mpl_toolkits.axisartist.axislines import Subplot from scipy import interpolate def sommth_plot(x_arr, y_arr): fig = plt.figure() # 创建一个figure ax = Subplot(fig, 111) # 利用Subplot将figure加入ax fig.add_axes(ax) ax.axis['bottom'].set_axisline_style("->", size=1.5) # x轴加上箭头 ax.axis['left'].set_axisline_style("->", size=1.5) # y轴加上上箭头 ax.axis['top'].set_visible(False) # 去除上方坐标轴 ax.axis['right'].set_visible(False) # 去除右边坐标轴 xmin = min(x_arr) xmax = max(x_arr) xnew = np.arange(xmin, xmax, 0.0005) # 在最大最小值间以间隔为0.0005插入点 func = interpolate.interp1d(x_arr, y_arr) ynew = func(xnew) # 得到插入x对应的y值 plt.plot(xnew, ynew, '-') # 绘制图像 plt.show() # show图像 if __name__ == '__main__': x = eval(input('输入x:')) y = eval(input('输入y:')) smooth_plot(x, y)
如果想进一步完善你的图像,可以用以下代码
# 设置图像标题 plt.title('title') # 设置x范围,y同理 plt.xlim(1, 4) # 给x,y轴添加说明 plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') # 设置线条的颜色,宽度,线条样式,标志以及曲线的标签 plt.plot(x, y, color='blue', linewidth=1.0, linestyle='--', marker='o', label='') # 如果传递了label参量,则使用下面函数使标签显示,loc选择位置,frameon=True标签会在一个框内 plt.legend(loc='upper left', frameon=True)
Python是一种编程语言,内置了许多有效的工具,Python几乎无所不能,该语言通俗易懂、容易入门、功能强大,在许多领域中都有广泛的应用,例如最热门的大数据分析,人工智能,Web开发等。
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