Python製図のmatplotlib基本文法
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ブログのアドレス:http://www.cnblogs.com/yudanqu/
MatplotlibはPythonです. の2 Dグラフィックライブラリは、Matplotlibを通じて開発者がコードを必要とするだけで、図形描画、ヒストグラム、パワースペクトル、棒グラフ、エラーマップ、散点図などを生成することができます.もちろん彼も3 Dの図形を描くことができます.この時にはもっと多くの拡張をインストールする必要があります.MATLABに比べて、pythonはそんなに大きいのが包装をインストールする必要がなくて、その上最も重要なのは開源ので、この方面でpythonはやはり一定の優位があります.
以下は簡単にmatplotlibの描き方を整理します.まず今回必要なカバンを導入します.
1、簡単なケースで図面の基本命令を示します.
2、サブ図
まずいくつかのよく使われるパラメータを紹介します. plotパラメータ:kind:画像表示の方法は、「line'bar''barh''hist'box''kde''density''ara'pie'. 」を含む. grid=Trueは背景を表示するグリッド を表します. label='str'は、パラメータにこれを書き、出力画像の前に一つのplt.legend()を協働して、凡例 を表示します. title='str'は、タイトル を表示します. style='''を点線として表示します.
plt.legend()菗表示の凡例は、これに言及したことがありますが、これがなく、凡例を設定しても表示されません.
3、行の図形描画には簡単な方法があります.dfを転置して、それからplot、df.T.plot()
5、ヒストグラムと密度図
今日は大体これらをまとめます.ブロガーも初心者です.足りないところがあれば、よろしくお願いします.友達に助けてもらいたいです.もし私の話が少なすぎると感じたら、公式文書を見てもいいです.https://matplotlib.org/.
作者:渔単渠
ブログのアドレス:http://www.cnblogs.com/yudanqu/
MatplotlibはPythonです. の2 Dグラフィックライブラリは、Matplotlibを通じて開発者がコードを必要とするだけで、図形描画、ヒストグラム、パワースペクトル、棒グラフ、エラーマップ、散点図などを生成することができます.もちろん彼も3 Dの図形を描くことができます.この時にはもっと多くの拡張をインストールする必要があります.MATLABに比べて、pythonはそんなに大きいのが包装をインストールする必要がなくて、その上最も重要なのは開源ので、この方面でpythonはやはり一定の優位があります.
以下は簡単にmatplotlibの描き方を整理します.まず今回必要なカバンを導入します.
1 import numpy as np
2 import pandas as pd
3 import matplotlib.pyplot as plt
4 from pandas import Series,DataFrame1、簡単なケースで図面の基本命令を示します.
1 x = np.linspace(0,2*np.pi,100) # ， 0 2*pi， 100
2 y = np.sin(x) #
3
4 plt.plot(x,y,'b*',label='aaa') # 'b*' * ，label
5 plt.plot(x*2,y,'r--',label='bbb') # 'r--' ，
6 plt.xlabel('this is x') #
7 plt.ylabel('this is y') #
8 plt.title('this is title') #
9 plt.legend() #
10 plt.show() # 2、サブ図
1 plt.subplot(2,1,1) # ，（2,1,1） ， 2*1 ， 1 ； plt.subplot(211)，
2
3 a = plt.subplots() # figure ax
4 figure,ax = plt.subplots()
5 ax.plot([1,2,3,4,5])
6 plt.show() #
7
8 # subplots ，
9 figure,ax = plt.subplots(2,2)
10 # figure ， 2*2
11 ax[0][0].plot(x,y)
12 ax[0][1].plot(x*2,y*2) # まずいくつかのよく使われるパラメータを紹介します.
plt.legend()菗表示の凡例は、これに言及したことがありますが、これがなく、凡例を設定しても表示されません.
1 #
2 s1 = Series(np.random.randint(1000).cumsum()) # series，cumsum() ，
3 s1.plot() # series plot ， 1 df = DataFrame(
2 np.random.randint(1,10,40).reshape(10,4),
3 columns=['A','B','C','D']
4 )
5 df.plot() # dataframe plot， ， ax，
6 # ：stacked=True, ， index ，columns 3、行の図形描画には簡単な方法があります.dfを転置して、それからplot、df.T.plot()
5、ヒストグラムと密度図
1 #
2 s = Series(np.random.randn(1000))
3 plt.hist(s,rwidth=0.9) # ,rwidth
4 plt.show()
5 # hist() ：rwidth ；bins=20 ， 10 ；color='r' ；1 #
2 s.plot(kind='kde') # kind='kde' 今日は大体これらをまとめます.ブロガーも初心者です.足りないところがあれば、よろしくお願いします.友達に助けてもらいたいです.もし私の話が少なすぎると感じたら、公式文書を見てもいいです.https://matplotlib.org/.
作者:渔単渠
ブログのアドレス:http://www.cnblogs.com/yudanqu/