文章目录
- 简介
- matplotlib.pyplot库解析
- 简单实例
简介
matplotlib库是提供数据绘图功能的第三方库。其中有名为matplotlib.pyplot的子库，主要用作实现各种数据展示图形的绘制。
引用方式如下所示：
import matplotlib.pyplot as plt
在数据可视化图中，中文字体需要更改字体的默认设置，如下面代码所示
plt.rcParams['font.family']='SimHei'
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']上面的“simhei”表示的是黑体字，其他常用的中文字体将会在下表列出：
字体名 | 表示方法 |
宋体 | SimSun |
黑体 | SimHei |
楷体 | KaiTi |
微软雅黑 | Microsoft YaHei |
隶书 | LiSu |
仿宋 | FangSong |
幼圆 | YouYuan |
华文宋体 | STSong |
华文黑体 | STHeiti |
苹果丽中黑 | Apple LiGothic Medium |
matplotlib.pyplot库解析
在接下来的文章中，我们简称matplotlib库为plt库，plt子库提供了一批操作和绘图函数，每个函数代表对图像进行的一个操作，例如创建绘图区域，添加标注或者修改坐标轴等。这些函数采用plt.<b>()形式调用，其中<b>是具体函数名。
下表是几个与绘图区域有关的函数：
plt.figure(figsize=None,facecolor=None) | 创建一个全局绘图区域 |
plt.axes(rect) | 创建一个坐标系风格的子绘图区域，但是现在已经没有axisbg属性 ，使用facecolor代替 |
plt.subplot(nrows,nclos,plot_number) | 在全局绘图区域中创建一个子绘图区域 |
plt.subplot_adjust() | 调整子绘图区域布局 |
下面是一些简单实例
我们也能够改变子绘图区域的背景颜色：
简单实例
让我们通过一个基本三角函数的绘制来初识plt库：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0,6,100)
y = np.cos(2*np.pi*x)*np.exp(-x)+0.8
plt.plot(x,y,'k',color='r',linewidth=3,linestyle="-")
plt.show()
对上述实例稍作修改，可以得到一个带局部阴影的坐标系，plt库提供了3个区域填充函数：
函数 | 描述 |
fill(x,y,c,color) | 填充多边形 |
fill_between(x,y1,y2,where,color) | 填充两条曲线围成的多边形 |
fill_between(y,x1,x2,where,hold) | 填充两条水平线之间的区域 |
我们接下来就在上述的例子中使用这三个函数之一，下面是代码实例：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0,10,1000)
y = np.cos(2*np.pi*x)*np.exp(-x)+0.8
plt.plot(x,y,'k',color='r',label="$exp-decay$",linewidth=3,linestyle="-")
plt.axis([0,6,0,1.8])
ix = (x>0.8)&(x<3)
plt.fill_between(x,y,0,where = ix,facecolor='grey',alpha=0.25)
plt.text(0.5*(0.8+3),0.2,r"$\int_a^b f(x)\mathrm{d}x$",horizontalalignment='center')
plt.legend()
plt.show()
