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
1 >>> x=np.arange(-5,5,0.01) 2 >>> y=x**3 3 >>> plt.xlim(-6,6) 4 (-6, 6) 5 >>> plt.ylim(-200,200) 6 (-200, 200) 7 >>> plt.plot(x,y) 8 [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000000000BCA6048>] 9 >>> 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()