Python对于plt画出的图像居中显示

目录

 

Matplotlib简介

Matplotlib引入

Matplotlib基本应用

figure图像

设置坐标轴

匿名函数

列表表达式

装饰器

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Matplotlib简介

Matplotlib是非常强大的python画图工具

Matplotlib可以画图线图、散点图、等高线图、条形图、柱形图、3D图形、图形动画等。

Matplotlib引入

import matplotlib.pyplot as plt#为方便简介为plt
import numpy as np#画图过程中会使用numpy
import pandas as pd#画图过程中会使用pandas

Matplotlib基本应用

x=np.linspace(-1,1,50)#定义x数据范围
y1=2*x+1#定义y数据范围
y2=x**2
plt.figure()#定义一个图像窗口
plt.plot(x,y)#plot()画出曲线
plt.show()#显示图像

figure图像

matplotlib的figure为单独图像窗口，小窗口内还可以有更多的小图片。

x=np.linspace(-3,3,50)#50为生成的样本数
y1=2*x+1
y2=x**2
plt.figure(num=1,figsize=(8,5))#定义编号为1 大小为(8,5)
plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=2,linestyle='--')#颜色为红色，线宽度为2，线风格为--
plt.plot(x,y2)#进行画图
plt.show()#显示图

设置坐标轴

x=np.linspace(-3,3,50)
y1=2*x+1
y2=x**2
plt.figure(num=2,figsize=(8,5))
plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=2,linestyle='-')
plt.plot(x,y2)#进行画图
plt.xlim(-1,2)
plt.ylim(-2,3)
plt.xlabel("I'm x")
plt.ylabel("I'm y")
plt.show()

自定义坐标轴

x=np.linspace(-3,3,50)
y1=2*x+1
y2=x**2
plt.figure(num=2,figsize=(8,5))
plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=2,linestyle='-')
plt.plot(x,y2)#进行画图
plt.xlim(-1,2)
plt.ylim(-2,3)
plt.xlabel("I'm x")
plt.ylabel("I'm y")
new_ticks=np.linspace(-1,2,5)#小标从-1到2分为5个单位
print(new_ticks)
#[-1.   -0.25  0.5   1.25  2.  ]
plt.xticks(new_ticks)#进行替换新下标
plt.yticks([-2,-1,1,2,],
           [r'$really\ bad$','$bad$','$well$','$really\ well$'])
plt.show()

 

设置边框属性

x=np.linspace(-3,3,50)
y1=2*x+1
y2=x**2
plt.figure(num=2,figsize=(8,5))
plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=2,linestyle='--')
plt.plot(x,y2)#进行画图
plt.xlim(-1,2)
plt.ylim(-2,3)
new_ticks=np.linspace(-1,2,5)#小标从-1到2分为5个单位
plt.xticks(new_ticks)#进行替换新下标
plt.yticks([-2,-1,1,2,],
           [r'$really\ bad$','$bad$','$well$','$really\ well$'])
ax=plt.gca()#gca=get current axis
ax.spines['right'].set_color('none')#边框属性设置为none 不显示
ax.spines['top'].set_color('none')
plt.show()

 

有了装饰器，我们就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码到装饰器中并继续重用。概括的讲，装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能。

我们可以继续调用装饰器来修饰函数，而不用重复修改函数或者增加新的封装。这样，我们就提高了程序的可重复利用性，并增加了程序的可读性。

装饰器在 Python 使用如此方便都要归因于 Python 的函数能像普通的对象一样能作为参数传递给其他函数，可以被赋值给其他变量，可以作为返回值，可以被定义在另外一个函数内。

脚本语言

“脚本语言”与“非脚本语言”并没有语义上，或者执行方式上的区别。它们的区别只在于它们设计的初衷：脚本语言的设计，往往是作为一种临时的“补丁”。它的设计者并没有考虑把它作为一种“通用程序语言”，没有考虑用它构建大型的软件。这些设计者往往没有经过系统的训练，有些甚至连最基本的程序语言概念都没搞清楚。相反，“非脚本”的通用程序语言，往往由经过严格训练的专家甚至一个小组的专家设计，它们从一开头就考虑到了“通用性”，以及在大型工程中的可靠性和可扩展性。

综上所述，Python其实是一种脚本语言，但C++/java是一种非脚本语言了