matplotlib基本绘图参数--转
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导入绘图包
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np- 1
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使用from pylab import *一次导入matplotlib.pyplot和numpy也可以，但是不推荐，推荐像上面一样分别导入，以防导入中出现错误而难以检查。
生成模拟数据点
X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256,endpoint=True)
C,S = np.cos(X), np.sin(X)- 1
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- arange()类似于内置函数range()，通过指定开始值、终值和步长创建表示等差数列的一维数组，注意得到的结果数组不包含终值。
- linspace()通过指定开始值、终值和元素个数创建表示等差数列的一维数组，可以通过endpoint参数指定是否包含终值，默认值为True，即包含终值。
绘图
# 创建一个 8 * 6 点（point）的图，并设置分辨率为 80
figure(figsize=(8,6), dpi=80)
# 创建一个新的 1 * 1 的子图，接下来的图样绘制在其中的第 1 块（也是唯一的一块）
subplot(1,1,1)
X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256,endpoint=True)
C,S = np.cos(X), np.sin(X)
# 绘制余弦曲线，使用蓝色的、连续的、宽度为 1 （像素）的线条
plot(X, C, color="blue", linewidth=1.0, linestyle="-")
# 绘制正弦曲线，使用绿色的、连续的、宽度为 1 （像素）的线条
plot(X, S, color="green", linewidth=1.0, linestyle="-")
# 设置横轴的上下限
xlim(-4.0,4.0)
# 设置横轴记号
xticks(np.linspace(-4,4,9,endpoint=True))
# 设置纵轴的上下限
ylim(-1.0,1.0)
# 设置纵轴记号
yticks(np.linspace(-1,1,5,endpoint=True))
# 以分辨率 72 来保存图片
# savefig("exercice_2.png",dpi=72)
# 在屏幕上显示
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绘图过程关键步骤
- 1、要定义一个
figure
matplotlib.pyplot.figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True, FigureClass=<class 'matplotlib.figure.Figure'>,**kwargs)
figure(figsize=(8,6), dpi=80)- 1
这里只指定了figure大小，分辨率dpi，还有下面的参数：
num：figure对象标记
facecolor：背景颜色
edgecolor：边框颜色
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2、用
plot在figure上画点matplotlib.pyplot.plot(*args, **kwargs)- 1
plot传入序列数据，传入一个序列的时候，横轴显示的是序列里元素的索引，纵轴显示的是序列里的数字，传入两个序列的时候，取最短的那个序列长度，在横轴和纵轴上画点。有如下参数：
线条属性：实线，虚线，点横线等等
线条标记：点，正方形，星型
线条颜色：蓝，红，青，绿，黄，黑
- 3、设置横轴、纵轴上下限以及刻度
xlim(-4.0,4.0)
ylim(-1.0,1.0)#起始点和结束点
xticks(np.linspace(-4,4,9,endpoint=True))
yticks(np.linspace(-4,4,9,endpoint=True))#刻度，传入的参数是列表List,如果要显示字符，就传入两个列表，一个是刻度，一个是要显示在坐标轴上的字符。
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- 4、显示或者保存图片
savefig("exercice_2.png",dpi=72)
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