Python实战小程序利用matplotlib模块画图代码分享
Python中的数据可视化 matplotlib 是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件。 实战小程序:画出y=x^3的散点图 样例代码如下: #coding=utf-8 import pylab as y #引入pylab模块 x = y.np.linspace(-10,10,100) #设置x横坐标范围和点数 y.plot(x,x*x*x,'or') #生成图像 ax = y.gca() ax.spines['right'].set_color('none') ax.spines['top'].set_color('none') ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') ax.spines['bottom'].set_position(('data',0)) ax.yaxis.set_ticks_position('left') ax.spines['left'].set_position(('data',0)) ax.set_yticks([-1000,-500,500,1000]) y.xlim(x.min(),x.max() ) #将横坐标设置为x的最大值和最小值 y.show() #显示图像
程序中引入的pylab属于matplotlib的一个模块,将其名字用y代替,其中包括了许多NumPy和pyplot模块中常用的函数,方便用户快速进行计算和绘图,十分适合在IPython交互式环境中使用。
此为numpy中的一个函数,返回的是等间距的值,numpy.linspace(a,b,c):a指的是开始位置,b表示的是结束位置,c表示产生点的个数(默认为50) 举例:
后面加上‘o'表示为散点图
这条语句使用了xlim函数,将横坐标设置为x的大小 结果示例: 总结 以上就是本文关于Python实战小程序利用matplotlib模块画图代码分享的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题。如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持! (编辑:李大同) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |