# 導(dǎo)入常用的包
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 生成-1到1的數(shù)據(jù)，一共生成100個(gè)，也可以生成1到-1的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是平均分布的
# 定義x軸的數(shù)據(jù)
x = np.linspace(-1,1,100)
 
# 定義y軸的數(shù)據(jù)
y = x * 2 + 100
plt.plot(x,y)
 
# 顯示圖像
plt.show()

import numpy as np
 
import matplotlib.pyplot as plt
 
x = np.linspace(-1,1,100)
 
y1 = x * 2 + 100 
y2 = x ** 2
 
# 創(chuàng)建一個(gè)畫(huà)布
 
# figsize：設(shè)置畫(huà)布的大小
plt.figure(figsize=(2,2))
plt.plot(x,y1)
 
# 創(chuàng)建第二個(gè)畫(huà)布
plt.figure()
plt.plot(x,y2)
 
plt.show()

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt
 
x = np.linspace(-1,1,100) 
y1 = x * 2 + 0.5 
y2 = x ** 2 
 
# color:表示設(shè)置線的顏色
# linewidth:表示設(shè)置線的寬度
# linestyle:表示設(shè)置線的風(fēng)格
plt.figure(figsize=(2,2))
plt.plot(x,y1,color='r',linewidth=1.0,linestyle='--') 
plt.plot(x,y2,color='b',linewidth=5.0,linestyle='-') 
plt.show() 
# 上面的效果就是2條曲線被放到一個(gè)畫(huà)布中

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 設(shè)置坐標(biāo)軸
x = np.linspace(-3,3,100) 
y1 = x * 2 + 0.5 
y2 = x ** 2
 
plt.figure(figsize=(6,6))
plt.plot(x,y1,color='r',linewidth=1.0,linestyle='--') 
plt.plot(x,y2,color='b',linewidth=5.0,linestyle='-')
 
# 限制x軸的顯示范圍
plt.xlim((-1,2))
 
# 限制y軸的顯示范圍
plt.ylim((-1,5))
 
# 給x軸加描述
plt.xlabel("xxxxxx")
# 給y軸加描述
plt.ylabel("yyyyyy") 
 
# 替換一下橫坐標(biāo)的顯示
temp = np.linspace(-2,2,11)
plt.xticks(temp)
 
# 替換縱坐標(biāo)的標(biāo)簽，用level0代替之前的-1
plt.yticks([-1,0,1,2,3,4,5],["level0","level1","level2","level3","level4","level5","level6"])
 
plt.show()

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 設(shè)置坐標(biāo)軸
x = np.linspace(-3,3,100)
 
y1 = x * 2 + 0.5
 
y2 = x ** 2 
 
plt.figure(figsize=(6,6))
plt.plot(x,y1,color='r',linewidth=1.0,linestyle='--')
 
plt.plot(x,y2,color='b',linewidth=5.0,linestyle='-')
 
# 限制x軸的顯示范圍
plt.xlim((-1,2))
 
# 限制y軸的顯示范圍
plt.ylim((-1,5))
 
# 給x軸加描述
plt.xlabel("xxxxxx")
# 給y軸加描述
plt.ylabel("yyyyyy") 
 
# 替換一下橫坐標(biāo)的顯示
temp = np.linspace(-2,2,11)
plt.xticks(temp)
 
# 替換縱坐標(biāo)的標(biāo)簽，用level0代替之前的-1
# plt.yticks([-1,0,1,2,3,4,5],["level0","level1","level2","level3","level4","level5","level6"])
 
# 獲取邊框
ax = plt.gca()
# 設(shè)置右邊框的顏色為紅色
ax.spines["right"].set_color("r")
 
# 去掉上邊框
ax.spines["top"].set_color(None)
 
# 把x軸的刻度設(shè)置為bottom
ax.xaxis.set_ticks_position("bottom")
# 把y軸的客戶(hù)設(shè)置為left
ax.yaxis.set_ticks_position("left")
 
# 設(shè)置x和y交匯的點(diǎn)，x軸是0，y是也是0，也就是x軸和y軸的都是0點(diǎn)交匯
ax.spines["bottom"].set_position(("data",0))
ax.spines["left"].set_position(("data",0))
 
plt.show()

#Auther Bob
#--*--conding:utf-8 --*--
import numpy as np
 
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 設(shè)置圖例
x = np.linspace(-3, 3, 100)
y1 = x * 2 + 0.5 
y2 = x ** 2 
plt.figure(figsize=(6, 6))
 
# 首先要為兩條線分別取名，這里的逗號(hào)必須要有
l1, = plt.plot(x, y1, color='r', linewidth=1.0, linestyle='--')
 
l2, = plt.plot(x, y2, color='b', linewidth=5.0, linestyle='-')
 
# handles控制圖例中要說(shuō)明的線
# labels為兩條線分別取一個(gè)label
# loc控制圖例的顯示位置，一般用best，由代碼為我們選擇最優(yōu)的位置即可
 
plt.legend(handles=[l1, l2], labels=["test1", "test2"], loc='best')
 
# 限制x軸的顯示范圍
plt.xlim((-1, 2))
 
# 限制y軸的顯示范圍
plt.ylim((-1, 5))
 
# 給x軸加描述
plt.xlabel("xxxxxx")
# 給y軸加描述
plt.ylabel("yyyyyy")
 
# 替換一下橫坐標(biāo)的顯示
temp = np.linspace(-2, 2, 11)
plt.xticks(temp)
 
# 替換縱坐標(biāo)的標(biāo)簽，用level0代替之前的-1
plt.yticks([-1, 0, 1, 2, 3, 4, 5], ["level0", "level1", "level2", "level3", "level4", "level5", "level6"])
 
# 為圖像加一個(gè)圖例，用來(lái)對(duì)圖像做說(shuō)明
plt.show()

import numpy as np
 
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 為圖像做標(biāo)注
x = np.linspace(-3,3,100)
 
y1 = x * 2
 
# y2 = x ** 2
 
 
plt.figure(figsize=(6,6))
 
 
plt.plot(x,y1,color='r',linewidth=1.0,linestyle='-') 
 
# 給x軸加描述
plt.xlabel("xxxxxx")
# 給y軸加描述
plt.ylabel("yyyyyy")
 
# ======================================================
# 在x軸為x0，y軸為x0 * 2上畫(huà)一個(gè)點(diǎn)，這個(gè)點(diǎn)的顏色是紅色，大小為50，這個(gè)大小就是這個(gè)點(diǎn)顯示的大小
x0 = 0.5
y0 = x0 * 2
# scatter是畫(huà)點(diǎn)的方法
plt.scatter(x0,y0,color='g',s=50)
 
# 畫(huà)線
# 這條線是第一個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)為[x0,y0],第二個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)為[x0,-6]，后面就是設(shè)置線的風(fēng)格，線的顏色，線的寬度
 
plt.plot([x0,x0],[y0,-6],color='k',linestyle='--',linewidth=1.0) 
 
# 畫(huà)箭頭和描述 
# xy代表我們的點(diǎn)
# xytext代碼我們描述的位置，基于當(dāng)前的點(diǎn)，在x軸+30，在y軸-30
# r'$2*x={n}$是我們要顯示的文字信息，格式必須要這樣
# textcoords表示作為起點(diǎn)
# fontsize表示設(shè)置字體大小
# arrowprops設(shè)置箭頭
# arrowstyle設(shè)置箭頭的樣式
# connectionstyle設(shè)置風(fēng)格.2表示弧度
plt.annotate(r'$2*0.5={n}$'.format(n = y0),xy=(x0,y0),xytext=(+30,-30),textcoords='offset points',fontsize=10,arrowprops=dict(arrowstyle='->',connectionstyle='arc3,rad=.2'))
 
# 顯示文字描述，從x軸為-1，y軸為2開(kāi)始顯示，$$中就是要顯示的字符，這里如果要顯示空格，則需要轉(zhuǎn)義
# fontdict設(shè)置字體
plt.text(-1,2,r'$1\ 2\ 3\ 4$',fontdict={"size":16,"color":"r"})
 
# =========================================================
 
# 為圖像加一個(gè)圖例，用來(lái)對(duì)圖像做說(shuō)明 
plt.show()

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 繪制散點(diǎn)圖
# plt.scatter(np.arange(1,10,1),np.arange(10,19,1))
 
# plt.scatter(np.linspace(-3,3,10),np.linspace(-3,3,10)) 
x = np.random.normal(1,10,500)
y = np.random.normal(1,10,500)
 
print(x)
# s設(shè)置點(diǎn)的大小
# c是顏色
# alpha是透明度
plt.scatter(x,y,s=50,c='b',alpha=0.5)
plt.show()

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
 
# 繪制直方圖
x = np.arange(10)
y = x ** 2 + 10 
 
# facecolor設(shè)置柱體的顏色
# edgecolor設(shè)置邊框的顏色
 
plt.bar(x,y,facecolor='g',edgecolor='r')
 
# 繪制翻轉(zhuǎn)過(guò)來(lái)的直方圖
# plt.bar(x,-y)
 
#顯示文字
for x,y in zip(x,y):
 plt.text(x,y,"{f}".format(f=y),ha="center",va='bottom')
plt.show()

#Auther Bob
#--*--conding:utf-8 --*--
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
# plt.figure()
# 有一個(gè)兩行兩列的單元格，這個(gè)位于第一個(gè)單元格
# plt.subplot(2,2,1)
 
# 畫(huà)一條【0,0】-----》【1,1】的直線
# plt.plot([0,1],[0,1])
 
 
# 有一個(gè)兩行兩列的單元格，這個(gè)位于第一個(gè)單元格
# plt.subplot(2,2,2)
 
# 畫(huà)一條【0,0】-----》【1,1】的直線
# plt.plot([0,1],[0,1])
 
 
# 有一個(gè)兩行兩列的單元格，這個(gè)位于第一個(gè)單元格
# plt.subplot(2,2,3)
 
# 畫(huà)一條【0,0】-----》【1,1】的直線
# plt.plot([1,0],[0,1])
# plt.show()
 
# 上面的例子，每張圖他顯示的大小是一樣的，我們想顯示不同的大小該怎么辦？
 
plt.figure()
# 有一個(gè)兩行三列的單元格，這個(gè)位于第一個(gè)單元格
plt.subplot(2,1,1)
 
# 畫(huà)一條【0,0】-----》【1,1】的直線
plt.plot([0,1],[0,1]) 
 
# 有一個(gè)兩行三列的單元格，這個(gè)位于第四個(gè)單元格，因?yàn)榈谝粋€(gè)單元格占了3個(gè)位子，所以這里就是第四個(gè)
plt.subplot(2,3,4)
 
# 畫(huà)一條【0,0】-----》【1,1】的直線
plt.plot([0,1],[0,1]) 
 
# 有一個(gè)兩行三列的單元格，這個(gè)位于第五個(gè)單元格
plt.subplot(2,3,5)
 
# 畫(huà)一條【0,0】-----》【1,1】的直線
plt.plot([1,0],[0,1])
plt.show()