matplotlib 绘图实例01：正弦余弦曲线
该讲的实例结果如下图所示：
第01步：导入模块，并设置显示中文和负号的属性；
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用于正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来正常显示负号
第02步：创建x轴数据，从-pi到pi平均取256个点；
x = np.linspace(-np.pi,np.pi,256,endpoint=True) #获取x坐标
第03步：创建y轴数据，根据X的值，求正弦和余弦函数；
sin,cos = np.sin(X),np.cos(X) #获取y坐标
第04步：绘制正弦、余弦函数图，并将图形显示出来，设置正弦函数曲线的颜色为蓝色(blue)，线型为实线，线宽为2.5mm；余弦函数曲线的颜色为红色(red)，线型为实线，线宽为2.5mm。显示结果如下图所示；
plt.plot(X,sin,"b-",lw=2.5,label="正弦Sin()")
#X：x轴；sin:y轴；b-:color="blue",linestyle="-"的简写；lw:linewidth；label:线条的名称，可用于后面的图例 plt.plot(X,cos,"r-",lw=2.5,label="余弦Cos()") #cos:y轴；r-:color="red"； plt.show() #显示图表
第05步：设置坐标轴的范围，将x轴、y轴同时拉伸1.5倍，显示结果如下图所示；
plt.xlim(X.min()*1.5,X.max()*1.5)
plt.ylim(cos.min()*1.5,cos.max()*1.5)
第06步：设置x轴、y轴的坐标刻度，显示结果图下图所示；
plt.xticks([-np.pi,-np.pi/2,0,np.pi/2,np.pi],[r'$-\pi$',r'$-\pi/2$',r'$0$',r'$\pi/2$',r'$\pi$']) plt.yticks([-1,0,1])
第07步：为图表添加标题，标题内容为“绘图实例之COS()&SIN()”，字体大小设置为16，字体颜色设置为绿色(green)；显示结果如下图所示；
plt.title("绘图实例之COS()&SIN()",fontsize=16,color="green")
第08步：在图表右下角位置添加备注标签，标签文本为“By：biyoulin”，文本大小为16，文本颜色为紫色(purple) ，显示结果如下图所示；
plt.text(+2.1,-1.4,"By:biyoulin",fontsize=16,color="purple")
第09步：获取Axes对象，并隐藏右边界和上边界；显示结果如下图所示；
ax=plt.gca() #获取Axes对象 ax.spines['right'].set_color('none') #隐藏右边界 ax.spines['top'].set_color('none') #隐藏上边界
第10步：将x坐标轴的坐标刻度设置在坐标轴下侧，坐标轴平移至经过零点（0,0）的位置，显示结果如下图所示；
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') #x轴坐标刻度设置在坐标轴下面 ax.spines['bottom'].set_position(('data',0)) #x轴坐标轴平移至经过零点（0,0）位置
第11步：将y坐标轴的坐标刻度设置在坐标轴左侧，坐标轴平移至经过零点（0,0）的位置，显示结果如下图所示；
ax.yaxis.set_ticks_position('left') #y轴坐标刻度设置在坐标轴下面 ax.spines['left'].set_position(('data',0)) #y轴坐标轴平移至经过零点（0,0）位置
第12步：添加图例，图例位置为左上角，图例文字大小为12，显示结果如下图所示；
plt.legend(loc="upper left",fontsize=12)
第13步：在正弦函数曲线上找出x=(2π/3)的位置，并作出与x轴垂直的虚线，线条颜色为蓝色(blue)，线宽设置为1.5mm；在余弦函数曲线上找出x=-π的位置，并作出与x轴垂直的虚线，线条颜色为红色(red)，线宽设置为1.5mm；显示结果如下图所示；
t1 = 2*np.pi/3 #设定第一个点的x轴值 t2 = -np.pi #设定第二个点的x轴值 plt.plot([t1,t1],[0,np.sin(t1)],color ='b',linewidth=1.5,linestyle="--") #第一个列表是x轴坐标值，第二个列表是y轴坐标值 #这两个点坐标分别为（t1,0）和（t1，np.sin(t1)），根据两点画直线 plt.plot([t2,t2],[0,np.cos(t2)],color ='r',linewidth=1.5,linestyle="--") #这两个点坐标分别为（t2,0）和（t2，np.cos(t2)），根据两点画直线
第14步：用绘制散点图的方法在正弦，余弦函数上标注这两个点的位置，设置点大小为50，设置相应的点颜色；
plt.scatter([t1,],[np.sin(t1),], 50, color ='b') plt.scatter([t2,],[np.cos(t2),], 50, color ='r')
第15步：为图表添加注释；显示结果如下图所示；
plt.annotate(r'$\sin(\frac{2\pi}{3})=\frac{\sqrt{3}}{2}$', xy=(t1,np.sin(t1)), #点的位置 xycoords='data', #注释文字的偏移量 xytext=(+10,+30), #文字离点的横纵距离 textcoords='offset points', fontsize=14, #注释的大小 arrowprops=dict(arrowstyle="->",connectionstyle="arc3,rad=.2")) #箭头指向的弯曲度 plt.annotate(r'$\cos(-\pi)=-1$', xy=(t2,np.cos(t2)), #点的位置 xycoords='data', #注释文字的偏移量 xytext=(0,-40), #文字离点的横纵距离 textcoords='offset points', fontsize=14, #注释的大小 arrowprops=dict(arrowstyle="->",connectionstyle="arc3,rad=.2")) #箭头指向的弯曲度
第16步：获取x,y轴的刻度，并设置字体；
for label in ax.get_xticklabels()+ax.get_yticklabels(): #获取刻度 label.set_fontsize(18) #设置刻度字体大小
使用".set_bbox"还可以给刻度文本添加边框，如果给全局文本添加边框，可以将此放在循环里，如果对单个刻度文本进行设置，可以放在循环外部；
for label in ax.get_xticklabels()+ax.get_yticklabels(): #获取刻度 label.set_fontsize(18) #设置刻度字体大小 label.set_bbox(dict(facecolor='r',edgecolor='g',alpha=0.5)) #set_bbox为刻度添加边框 #facecolor:背景填充颜色 #edgecolor:边框颜色 #alpha:透明度
第17步：绘制填充区域；
plt.fill_between(X,np.abs(X)<0.5,sin,sin>0.5,color='g',alpha=0.8) #设置正弦函数的填充区域，颜色为绿色（green），其中的一种方式 plt.fill_between(X,cos,where=(-2.5<X)&(X<-0.5),color='purple') #设置余弦函数的填充区域，颜色为紫色（purple），另外一种方式
第18步：绘制网格线；
plt.grid()
第19步：保存图表，保存为“COS&SIN.PNG”，dpi设置为300；
plt.savefig("C:\\绘图实例之COS()&SIN().PNG",dpi=300)
绘制完成！！
#!/usr/bin/env python #！-*-coding:utf-8 -*- #!@Author : Biyoulin #!@Time : 2018/9/1 14:17 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用于正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来正常显示负号 X = np.linspace(-np.pi,np.pi,256,endpoint=True) #获取x坐标 sin,cos = np.sin(X),np.cos(X) #获取y坐标 plt.plot(X,sin,"b-",lw=2.5,label="正弦Sin()") #X：x轴；sin:y轴；b-:color="blue",linestyle="-"的简写；lw:linewidth plt.plot(X,cos,"r-",lw=2.5,label="余弦Cos()") plt.xlim(X.min()*1.5,X.max()*1.5) plt.ylim(cos.min()*1.5,cos.max()*1.5) plt.xticks([-np.pi,-np.pi/2,0,np.pi/2,np.pi],[r'$-\pi$',r'$-\pi/2$',r'$0$',r'$\pi/2$',r'$\pi$']) plt.yticks([-1,0,1]) plt.title("绘图实例之COS()&SIN()",fontsize=16,color="green") plt.text(+2.1,-1.4,"By:biyoulin",fontsize=16,color="purple") ax=plt.gca() #获取Axes对象 ax.spines['right'].set_color('none') #隐藏右边界 ax.spines['top'].set_color('none') #隐藏上边界 ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') #x轴坐标刻度设置在坐标轴下面 ax.spines['bottom'].set_position(('data',0)) #x轴坐标轴平移至经过零点（0,0）位置 ax.yaxis.set_ticks_position('left') #y轴坐标刻度设置在坐标轴下面 ax.spines['left'].set_position(('data',0)) #y轴坐标轴平移至经过零点（0,0）位置 plt.legend(loc="upper left",fontsize=12) t1 = 2*np.pi/3 #设定第一个点的x轴值 t2 = -np.pi #设定第二个点的x轴值 plt.plot([t1,t1],[0,np.sin(t1)],color ='b',linewidth=1.5,linestyle="--") #第一个列表是x轴坐标值，第二个列表是y轴坐标值 #这两个点坐标分别为（t1,0）和（t1，np.sin(t1)），根据两点画直线l1 plt.plot([t2,t2],[0,np.cos(t2)],color ='r',linewidth=1.5,linestyle="--") #这两个点坐标分别为（t2,0）和（t2，np.cos(t2)），根据两点画直线l2 plt.scatter([t1,],[np.sin(t1),], 50, color ='b') plt.scatter([t2,],[np.cos(t2),], 50, color ='r') plt.annotate(r'$\sin(\frac{2\pi}{3})=\frac{\sqrt{3}}{2}$', xy=(t1,np.sin(t1)), #点的位置 xycoords='data', #注释文字的偏移量 xytext=(+10,+30), #文字离点的横纵距离 textcoords='offset points', fontsize=14, #注释的大小 arrowprops=dict(arrowstyle="->",connectionstyle="arc3,rad=.2")) #箭头指向的弯曲度 plt.annotate(r'$\cos(-\pi)=-1$', xy=(t2,np.cos(t2)), #点的位置 xycoords='data', #注释文字的偏移量 xytext=(0,-40), #文字离点的横纵距离 textcoords='offset points', fontsize=14, #注释的大小 arrowprops=dict(arrowstyle="->",connectionstyle="arc3,rad=.2")) #箭头指向的弯曲度 for label in ax.get_xticklabels()+ax.get_yticklabels(): #获取刻度 label.set_fontsize(18) #设置刻度字体大小 # label.set_bbox(dict(facecolor='r',edgecolor='g',alpha=0.5)) #set_bbox为刻度添加边框 #facecolor:背景填充颜色 #edgecolor:边框颜色 #alpha:透明度 plt.fill_between(X,np.abs(X)<0.5,sin,sin>0.5,color='g',alpha=0.8) #设置正弦函数的填充区域，其中的一种方式 plt.fill_between(X,cos,where=(-2.5<X)&(X<-0.5),color='purple') #设置余弦函数的填充区域，另外一种方式 plt.grid() plt.savefig("C:\\绘图实例之COS()&SIN().PNG",dpi=300) plt.show() #显示图表
参考博文：https://blog.csdn.net/MESSI_JAMES/article/details/80819144
作者：biyoulin
出处：http://www.cnblogs.com/biyoulin/
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