莫烦老师Matplotlib学习笔记（一）

1.1 基本用法

绘制简单一次函数直线图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-1, 1, 50)
y = 2 * x + 1
plt.plot(x, y)
plt.show()

1.2 figure

plt.figure() 代表建立一张图片
plt.figure() 通过num、figsize设置图片编号大小等
plt.plot() 也可以设置图像的各种参数，见代码

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-3, 3, 50)
y1 = 2 * x + 1
y2 = x ** 2
plt.figure()
plt.plot(x, y1)
plt.figure(num=3, figsize=(8, 5))
plt.plot(x, y2)
plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--')
plt.show()

1.3 设置坐标轴

plt.xlim()
plt.ylim()
以上函数分别设置xy轴的范围

plt.xlabel()
plt.ylabel()
以上函数分别设置xy轴的文字描述

plt.xticks()
plt.yticks()
以上函数分别设置xy轴的刻度
传入一个数组则以该数组为刻度
传入两个数组则一一对应，以后一个数组为准

ax = plt.gca()
获得当前坐标轴
ax.spines[‘right’].set_color(‘none’)
右边轴设置为无
ax.xaxis.set_ticks_position(‘bottom’)
底部轴设置为x轴，y轴同理
ax.spines[‘bottom’].set_position((‘data’, 0))
底部轴以0为原点，其余同理
具体见代码

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-3, 3, 50)
y1 = 2 * x + 1
y2 = x ** 2
plt.figure(num=3, figsize=(8, 5))
plt.plot(x, y2)
plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--')
plt.xlim((-1, 2))
plt.ylim((-2, 3))
plt.xlabel('I am x')
plt.ylabel('I am y')
new_ticks = np.linspace(-1, 2, 5)
print(new_ticks)
plt.xticks(new_ticks)
plt.yticks([-2, -1.8, -1, 1.22, 3],
           [r'$really bad$', r'$bad$', r'$mormal$', r'$good$', r'$really good$'])
# gca = 'get current axis'
ax = plt.gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
plt.show()

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