matplotlib繪制兩點間連線的幾種方法實現(xiàn)
更新時間：2022年03月07日 10:31:30 作者：津津小可愛
本文主要介紹了matplotlib繪制兩點間連線的幾種方法實現(xiàn)，主要介紹了4種方法，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下
為了找到matplotlib在兩個點之間連線的方法真是費了好大功夫，本文主要介紹了 matplotlib繪制兩點間連線的幾種方法，具體如下
繪制方法 <1>
本文將通過最簡單的模式拆解Matplotlib繪圖的幾個組成部分，將cover以下內(nèi)容
1. Create a dataset
2. Create a canvas
3. Add data to canvas
4. Show the figure
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# create a dataset
points = np.linspace(-5, 5, 256)
y1 = np.tanh(points) + 0.5
y2 = np.sin(points) - 0.2
# create a canvas
fig, axe = plt.subplots(figsize=(7, 3.5), dpi=300)
# add data to canvas
axe.plot(points, y1)
axe.plot(points, y2)
# show the figure
fig.savefig('output/to.png')
plt.close(fig)
繪制方法<2> 使用pyplot繪制圖像
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-3, 3, 256) y = np.sin(x) plt.plot(x, y)
繪制方法<3> 使用axes類繪制圖像
使用axes使用subplot()繪制單一圖像，使用subplots(nrows,ncols)繪制多個圖形
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-3, 3, 256) y = np.sin(x) ax = plt.subplot() ax.plot(x, y)
繪制方法<4> 使用figure類繪制圖像
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-3, 3, 256)
y = np.sin(x)
fig = plt.figure(dpi=300)
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(x, y)
fig.savefig('output/to.png')
plt.close(fig)
表示了圖像的position。如果使用subplots，則有nrows,ncols, andindex三個參數(shù)，其中idex從1開始，代表了左上角的圖像
到此這篇關(guān)于matplotlib繪制兩點間連線的幾種方法實現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)matplotlib 兩點間連線內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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