手把手教你Python yLab的繪制折線圖的畫法
Python的可視化工具有很多，數(shù)不勝數(shù)，各有優(yōu)劣。本文就對其中的pylab進行介紹。之所以介紹這一款，是因為它和Matlab的強烈相似度，如果你使用過Matlab，那么相信pylab你也會很快上手。
簡單的plot函數(shù)
pylab繪圖，最基本的函數(shù)就是plot函數(shù)，當(dāng)然如果想要將圖片顯示出來，需要額外添加一個show函數(shù)。
在python的繪圖中，numpy是一個非常常用的工具，不太熟悉的可以參考博主的另一篇博文：【Python】Python之Numpy的超實用基礎(chǔ)詳細教程。
例如：
import pylab import numpy as np if __name__ == "__main__": x = np.arange(0, 1, 0.05) y = [i*i for i in np.arange(0, 1, 0.05)] pylab.plot(x, y) pylab.show()
運行生成的圖片為：
規(guī)定兩個序列，只需要兩個序列的長度相等，就可以以其中一個序列為橫坐標(biāo)，零一個序列為縱坐標(biāo)，進行繪制。
但是也看得出來，這樣的圖片是比較寒磣的，簡單樸素。我們可以對線條進行一些修飾，比如線型、顏色、點型等等。只需要在plot函數(shù)中添加一個參數(shù)即可。這個參數(shù)用法比較靈活，特可以從下表的值中進行組合選擇：
| 顏色 | 線型 | 點型 |
|---|---|---|
| ‘b' (藍色) | ‘-' (實線) | ‘,' (像素) |
| ‘g' (綠色) | ‘–' (虛線) | ‘o' (圓形) |
| ‘r' (紅色) | ‘-.' (虛點線) | ‘^' (上三角) |
| ‘y' (黃色) | ‘:' (點線) | ‘s' (方形) |
| ‘k' (黑色) | ‘.' (點) | ‘+' (加號) |
| ‘w' (藍色) | … | ‘x' (叉形) |
| … | … |
例如:
import pylab import numpy as np if __name__ == "__main__": x = np.arange(0, 1, 0.05) y = [i*i for i in np.arange(0, 1, 0.05)] pylab.plot(x, y, "b-.+") pylab.show()
運行生成的圖片為：
如果，還想增加圖例，x軸、y軸的含義和刻度，標(biāo)題的信息，也可以通過添加一些函數(shù)來進行。
例如：
# -*- coding:UTF-8 -*-
import pylab
import numpy as np
if __name__ == "__main__":
x = np.arange(0, 1, 0.05)
y = [i*i for i in np.arange(0, 1, 0.05)]
pylab.plot(x, y, "b-.+", label='line')
pylab.xlabel('x') # x、y軸的介紹
pylab.ylabel('y')
pylab.xlim([0, 1]) # x、y軸的長度區(qū)間
pylab.ylim([0, 1])
pylab.xticks(np.arange(0, 1, 0.05), fontsize=8) # x、y軸的刻度
pylab.yticks(np.arange(0, 1, 0.05), fontsize=8)
pylab.title('x-y') # x、y的標(biāo)題
pylab.legend(loc=3, borderaxespad=0., bbox_to_anchor=(0, 0)) # 圖例的位置
pylab.show()
運行生成的圖片為：
是不是瞬間就感覺豐富了許多！
多折線繪制
當(dāng)然，在很多時刻需要繪制多條折線。很明顯，可以選擇將多條直線繪制到同一張圖片上，也可以選擇在圖片上繪制不同的子圖。
多折線同圖
將多條折線繪制到同一張圖片上，這非常簡單，直接再plot一條直線就可以了。
例如：
# -*- coding:UTF-8 -*-
import pylab
import numpy as np
if __name__ == "__main__":
x = np.arange(0, 1, 0.05)
y1 = [i*i for i in np.arange(0, 1, 0.05)]
y2 = [i+i for i in np.arange(0, 1, 0.05)]
pylab.plot(x, y1, "b-.+", label='line1')
pylab.plot(x, y2, "r-.+", label='line2')
pylab.xlabel('x')
pylab.ylabel('y')
pylab.xlim([0, 1])
pylab.ylim([0, 1])
pylab.xticks(np.arange(0, 1, 0.05), fontsize=8)
pylab.yticks(np.arange(0, 1, 0.05), fontsize=8)
pylab.title('x-y')
pylab.legend(loc=3, borderaxespad=0., bbox_to_anchor=(0, 0))
pylab.show()
多折線不同圖
將多條折線繪制到圖片上的不同子圖上，這就需要通過subplot進行區(qū)域分割和指定。
subplot(numRows, numCols, plotNum)
該函數(shù)會將這個圖片分為numRows行、nulCols列，然后按照從左到右、從上到下的順序進行編號，最左上的編號為1。plotNum參數(shù)指定子圖的所在區(qū)域。
例如：
# -*- coding:UTF-8 -*-
import pylab
import numpy as np
if __name__ == "__main__":
x = np.arange(0, 1, 0.05)
y1 = [i*i for i in np.arange(0, 1, 0.05)]
y2 = [i+i for i in np.arange(0, 1, 0.05)]
pylab.subplot(1, 2, 1)
pylab.plot(x, y1, "b-.+", label='line1')
pylab.xlabel('x')
pylab.ylabel('y1')
pylab.xlim([0, 1])
pylab.ylim([0, 1])
pylab.xticks(np.arange(0, 1, 0.05), fontsize=8)
pylab.yticks(np.arange(0, 1, 0.05), fontsize=8)
pylab.title('x-y1')
pylab.legend(loc=3, borderaxespad=0., bbox_to_anchor=(0, 0))
pylab.subplot(1, 2, 2)
pylab.plot(x, y2, "r-.+", label='line2')
pylab.xlabel('x')
pylab.ylabel('y2')
pylab.xlim([0, 1])
pylab.ylim([0, 1])
pylab.xticks(np.arange(0, 1, 0.05), fontsize=8)
pylab.yticks(np.arange(0, 1, 0.05), fontsize=8)
pylab.title('x-y2')
pylab.legend(loc=3, borderaxespad=0., bbox_to_anchor=(0, 0))
pylab.show()
運行生成的圖片為：
這是比較規(guī)整的例子，如果是不規(guī)整的呢？例如，第一行兩張圖，第二行一張圖。這就要稍微變通一下了。
第一行其實是按照2*2分法的第一個和第二個，第二行其實是按照2*1分法的第二行。這樣思考就會迎刃而解了。
# -*- coding:UTF-8 -*-
import pylab
import numpy as np
if __name__ == "__main__":
x = np.arange(0, 1, 0.05)
y1 = [i*i for i in np.arange(0, 1, 0.05)]
y2 = [i+i for i in np.arange(0, 1, 0.05)]
pylab.subplot(2, 2, 1)
pylab.plot(x, y1, "b-.+", label='line1')
pylab.xlabel('x')
pylab.ylabel('y1')
pylab.xlim([0, 1])
pylab.ylim([0, 1])
pylab.xticks(np.arange(0, 1, 0.05), fontsize=8)
pylab.yticks(np.arange(0, 1, 0.05), fontsize=8)
pylab.title('x-y1')
pylab.legend(loc=3, borderaxespad=0., bbox_to_anchor=(0, 0))
pylab.subplot(2, 2, 2)
pylab.plot(x, y2, "r-.+", label='line2')
pylab.xlabel('x')
pylab.ylabel('y2')
pylab.xlim([0, 1])
pylab.ylim([0, 1])
pylab.xticks(np.arange(0, 1, 0.05), fontsize=8)
pylab.yticks(np.arange(0, 1, 0.05), fontsize=8)
pylab.title('x-y2')
pylab.legend(loc=3, borderaxespad=0., bbox_to_anchor=(0, 0))
pylab.subplot(2, 1, 2)
pylab.plot(x, y1, "b-.+", label='line1')
pylab.plot(x, y2, "r-.+", label='line2')
pylab.xlabel('x')
pylab.ylabel('y')
pylab.xlim([0, 1])
pylab.ylim([0, 1])
pylab.xticks(np.arange(0, 1, 0.05), fontsize=8)
pylab.yticks(np.arange(0, 1, 0.05), fontsize=8)
pylab.title('x-y')
pylab.legend(loc=3, borderaxespad=0., bbox_to_anchor=(0, 0))
pylab.show()
運行生成的圖片為：
其他函數(shù)
除了上述函數(shù)之外，還有一些其他的常用函數(shù)。
pylab.grid() # 網(wǎng)格繪制 pylab.savefig(圖片存儲路徑, dpi=200) # 保存為圖片
掌握了這些基本的折現(xiàn)圖的繪制函數(shù)，相信一般的折線圖都可以輕松掌握。
以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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