Matplotlib库

二、matplotlib库

简介 

• matplotlib 是提供数据绘图功能的第三方库，其pyplot 子库主要用于实现各种数据展示图形的绘制；
• matplotlib.pyplot 是matplotlib 的子库，引用方式如下： >>>import matplotlib.pyplot as plt；
• 上述语句与import matplotlib.pyplot 一致，as 保留字与import 一起使用能够改变后续代码中库的命名空间，有助于提高代码可读性。简单说，在后续程序中，plt 将代替matplotlib.pyplot；
• matplotlib 库由一系列有组织有隶属关系的对象构成，这对于基础绘图操作来说显得过于复杂。因此，matplotlib 提供了一套快捷命令式的绘图接口函数，即pyplot 子模块。pyplot 将绘图所需要的对象构建过程封装在函数中，对用户提供了更加友好的接口。pyplot 模块提供一批预定义的绘图函数，大多数函数可以从函数名辨别它的功能。
• plt 库的绘图区域函数

plt.figure(figsize=None,facecolor=None)	创建一个全局绘图区域
plt.axes(rect.axisbg='w')	创建一个坐标系风格的子绘图区域
plt.subplot(nrows,ncols,plot_number)	在全局绘图区域中创建一个子绘图区域
plt.subplots_adjust()	调整子绘图区域的布局

 

 

 

 

 

 

 

 

• 使用figure()函数创建一个全局绘图区域，并且使它成为当前的绘图对象，figsize参数可以指定绘图区域的宽度和高度，单位为英寸。鉴于figure()函数参数较多，这里采用指定参数名称的方式输入参数。
• >>> plt.figure(figsize=(8,4))
• subplot()都用于在全局绘图区域内创建子绘图区域，其参数表示将全局绘图区域分成nrows 行和ncols 列，并根据先行后列的计数方式在plot_number 位置生成一个坐标系，实例代码如下，三个参数关系如图10.3 所示。其中，全局绘图区域被风割成3x2 的网格，其中，在第4 个位置绘制了一个坐标系；
• axes()默认创建一个subplot(111)坐标系，参数rec = [left,bottom,width,height]中四个变量的范围都为[0,1]，表示坐标系与全局绘图区域的关系；axisbg 指背景色，默认为white。 
•  plt 库的读取和显示函数

  plt 库的读取和显示函数

  函数	描述
  plt.legend()	在绘图区域中方式绘图标签（也称图注）
  plt.show()	显示创建的绘图对象
  plt.matshow()	在窗口显示数组矩阵
  plt.inshow()	在axes上显示图像
  plt.imsave()	保存数组为图像文件
  plt.imread()	从图像文件中读取数组

   

   

   

   

   

   

   

   

   

  plt 库的基础图表函数

  操作	描述
  plt.plot(x,y,label,color,width)	根据x，y数组绘制直/曲线
  plt.boxplot(data,notch,position)	绘制一个箱型图（Box-plot）
  pli.bar(left,height,width,bottom)	绘制一个条形图
  plt.barh(bottom,width,height,left)	绘制一个横向条形图

   

   

   

   

   

   

   

  plt 库的基础图表函数

  plt.polar(theta,r)	绘制横坐标图
  plt.pie(data.explode)	绘制饼图
  plt.psd(x,NFFT=256,pad_to,Fs)	绘制功率谱密度图
  plt.specgram(x,NFFT=256,pad_to,F)	绘制谱图
  plt.cohere(x,y,NFFT=256,Fs)	绘制X-Y的相关性函数
  plt.scatter()	绘制散点图（x，y长度相同的序列）
  plt.steo(x,y,where)	绘制步阶图
  plt.hist(x,bins,normed)	绘制直方图