机器学习与飞桨PaddlePaddle开发笔记--Matplotlib库的介绍

发布于:2023-01-06 ⋅ 阅读:(497) ⋅ 点赞:(0)

机器学习与飞桨PaddlePaddle开发笔记–Matplotlib库的介绍



简介

Matplotlib是Python非常优秀的数据可视化第三方库。

什么叫数据可视化呢?它就是将数据以特定的图形、图像的方式展现出来,使得数据更加直观、明了。有一句话叫“一图胜千眼”,有的时候,一张图往往可以表达出一大段文字所包含的信息。数据可视化也是这样,只要我们能看到一张图,就能对数据有一个大致的了解,因此,数据可视化非常重要。而Matplotlib就是数据可视化领域Python的重要第三方库。

那么Matplotlib能有什么样的演示效果呢?这是从Matplotlib官网看到的效果呈现,它支持超过100种数据可视化显示效果,功能满足了科研绘图的大部分需求。
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Matplotlib库的使用

Matplotlib库由各种可视化类构成,内部结构复杂。开发人员受到Matlab的启发,为了能让用户很简单的使用,而不用去关心其内部的构成、代码的组成逻辑。它提供了一个子库,叫做pyplot,是绘制各类可视化图形的命令子库,用户仅通过调用pyplot就可以完成所有的Matplotlib的功能,起到了一个快捷方式的作用。
所以在使用Matplotlib时,我们重点使用的是pyplot
通过

import matplotlib.pyplot as plt

即可使用这个子库。

plt.plot()

一维数据绘图1.0

代码如下:

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([3,2,8,5,1]) #输入5个纵坐标值
plt.ylabel('fenshu')  #纵轴的标题为fenshu
plt.show()            #显示图像

在python环境下运行一下:
HAHA
不难看出,这里自动为5个数据点分配了X轴。

保存绘制的图像

代码如下:

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([3,2,8,5,1]) #输入5个纵坐标值
plt.ylabel('fenshu')  #纵轴的标题为fenshu
plt.savefig('test',dip=600)   #文件名为test  默认保存为PNG文件,并且通过修改dip的值修改输出质量
plt.show()            #显示图像

一维数据绘图2.0

代码如下:

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([0,1,3,5,7],[3,2,8,5,1])  #第一个列表表示选取的点的横坐标值,第二个表示纵坐标值
plt.ylabel('fenshu')
plt.axis([-1,12,0,10])    #坐标轴显示X(-1,12Y(0,10)
plt.show()

在这里插入图片描述plt.plot()当有两个以上参数时,按照X、Y轴的顺序绘制。

plt.subplot()——划分绘图位置

当然,Matplotlib也可以实现在一个对话框中绘制多个图像,这里就需要使用subplot()函数

plt.subplot(nrows,ncols,plot_number):
其中,nrows指分成的行数,ncols指分成的列数,plot_number指的是第几号绘图位置。

举个例子:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def draw(t):
    return np.exp(-t)*np.cos(2*np.pi*t)
a=np.arange(0.0,5.0,0.02)

plt.subplot(2,1,1)
plt.plot(a,draw(a))

plt.subplot(212)
plt.plot(a,np.cos(2*np.pi*a),'r--')
plt.show()

输出为:
在这里插入图片描述细心的小伙伴就会发现这个函数的绘图位置的标号规律了,其中的‘,’是可以省略的。

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