python可視化--matplotlib

matplotlib在python中一般會與numpy同時出現，解決一些科學計算和數據的可視化問題。

matplotlib其實就是matlib在python中的實現，因此不會有太大的難度，而由於python自身在處理大數據方面的優勢，使python和hadoop、hive甚至spark都有很好的結合，那么Python中的

可視化會更加的重要。

1、python實現一個正弦函數

　　plt.title(u'sin函數圖'，fontproperties=font)  #設置標題

   　plt.xlabel(u'x軸', fontproperties=font)       #設置x軸注釋和字體

　　plt.ylabel(u'y軸', fontproperties=font)       #設置y注釋和字體

>>> import numpy as np
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> x=np.arange(-np.pi,np.pi,0.01)
>>> y=np.sin(x)
>>> plt.plot(x,y,'g')
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x0000000008FB7F98>]
>>> plt.show()

numpy中集成了python中的math模塊，因此math中的方法numpy也可以調用。

2、坐標區間的設置

(1)沒有設置x y 的區間

>>> import numpy as np
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> x=np.arange(-5,5,0.01)
>>> y=x**3
>>> plt.plot(x,y)
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x00000000090288D0>]
>>> plt.show()

　

（2）對x y 軸的區間進行設置

　　　　對x y 的取值區間進行了設置   xlim(xmin,xmax)用來設置x軸的最大最小區間    ylim(ymin,ymax)設置y軸的最大最小區間

>>> x=np.arange(-5,5,0.01)
>>> y=x**3
>>> plt.xlim(-6,6)
(-6, 6)
>>> plt.ylim(-200,200)
(-200, 200)
>>> plt.plot(x,y)
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000000000BCA6048>]
>>> plt.show()

3、設置網格線

grid()提供網格線的選項，在plot()加上grid(True)選項就能顯示網格線。

>>> x=np.arange(-5,5,0.01)
>>> y=x**3
>>> plt.xlim(-6,6)
(-6, 6)
>>> plt.ylim(-200,200)
(-200, 200)
>>> plt.plot(x,y)
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000000000C193AC8>]
>>> plt.grid(True)
>>> plt.show()