pythonの中でmatplotlibは図形を描きます.
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matiplotlib pythonの最も有名なグラフィックライブラリです.matlabと似たようなコマンドAPIがセットで提供されています.このバッグの下には、pylot、pylotなど、多くのオブジェクトがあります.pylotとnumpyの2つのモジュールが統合されています.Pylabとpylot(http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html)いずれもオブジェクトや属性によって画像を操作することができます.Pylotにはfigure、Axesオブジェクトなど、画像に対して詳細な処理を行うオブジェクトもたくさんあります.いくつかの簡単でよく使われる例によって操作します.は、pylotによって散点図を描くことにより、scater関数を呼び出し、異なる大きさの点の散点図を描くこともできる.例は以下の通りです.
# .*.coding : utf-8 .*.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltx = np.arange(0,20,2)y = np.linspace(0,20,10)
plt.figure()
plt.scatter(x,y,c='r',marker='*')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('$X*Y$')
plt.show()import numpy as np
import random
from matplotlib import pylab as pl
from matplotlib import pyplot as plt
#
plt.figure(figsize=(8,6)) # ，
x = np.random.randn(10)*10
y = np.pi*np.sin(x) + 8
x1 = np.arange(0,10,1)
#lines = plt.plot(x,y)
plt.plot(x,y,label = '$np.pi*np.sin(x)+8$',color='red',linewidth = 2)plt.plot(x,y,'bo')
plt.title('Y=a*sin(x)+b')
plt.ylabel('Function-Y')
plt.xlabel('Var-X')
plt.legend() # ， plt.plo(x,y,label='')
#plt.setp(lines,color = 'r',linewidth = 2.5)
plt.show()import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt''' ， subplot，plot() , '''def f(t):
return np.exp(-t) * np.cos(2*np.pi*t)
t1 = np.arange(0.0, 5.0, 0.1)
t2 = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)
plt.figure(1)
plt.subplot(211) #subplot(numRows, numCols, plotNum), ：subplot(221)
plt.plot(t1, f(t1), 'bo', t2, f(t2), 'k')
plt.title('pylab first example',fontsize = 16)
plt.subplot(212)
plt.plot(t2, np.cos(2*np.pi*t2), 'r--')
plt.title('pylab second example',fontsize = 16)
plt.show()# -*- coding: utf-8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt
#
fig = plt.figure()
fig.suptitle('bold figure suptitle', fontsize=14, fontweight='bold')#figure ax = fig.add_subplot(111) #figure axfig.subplots_adjust(top=0.85)
ax.set_title('axes title') # ax
ax.set_xlabel('xlabel') # ax
ax.set_ylabel('ylabel') # ax
ax.text(3, 8, 'boxed italics text in data coords', style='italic',
bbox={'facecolor':'red', 'alpha':0.5, 'pad':10})
ax.text(2, 6, r'an equation: $E=mc^2$', fontsize=15)
ax.text(3, 2, unicode('unicode: Institut f\374r Festk\366rperphysik', 'latin-1'))
ax.text(0.95, 0.01, 'colored text in axes coords',
verticalalignment='bottom', horizontalalignment='right',
transform=ax.transAxes,
color='green', fontsize=15)ax.plot([2], [1], 'o') #ax ， ax.annotate('annotate', xy=(2, 1), xytext=(3, 4),
arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))
ax.axis([0, 10, 0, 10]) # -
plt.show()import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltx = np.arange(0,1000,0.5)y = np.random.rand(2000)*10
n,bins,patches = plt.hist(y,50,normed=1,alpha=0.8)
plt.title('Hist of Y')
plt.xlabel('Smarts')
plt.ylabel('NormProbability')
plt.text(2,0.12,'$\mu=10,\\sigma=20$')
plt.grid(True)
plt.show()import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0,1000,0.5)
y = np.random.rand(2000)*10n,bins,patches = plt.hist(y,50,normed=1,alpha=0.8)plt.title('Hist of Y')
plt.xlabel('Smarts')
plt.ylabel('NormProbability')
plt.text(2,0.12,'$\mu=10,\\sigma=20$')
plt.grid(True)
plt.show()# .*. coding : utf-8 .*.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltx = np.arange(-10,10,1)y = 2*(x**2)-5*x+np.pi
maxy = min(y)
maxyx = x[np.argmin(y)]
plt.figure()
plt.plot(x,y,'-',color='red',linewidth=2.5,label='$2*(x^2)-5*x+np.pi$')
plt.annotate('Max y at points',xy=(maxyx,maxy),xytext=(maxyx+1,maxy+10),
arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.01),fontsize=12)
#xy ，xytext
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.xlim(-11,11)
plt.title('plot of y=x^2')plt.show()