二、matplotlib库
简介
- matplotlib 是提供数据绘图功能的第三方库，其pyplot 子库主要用于实现各种数据展示图形的绘制；
- matplotlib.pyplot 是matplotlib 的子库，引用方式如下： >>>import matplotlib.pyplot as plt；
- 上述语句与import matplotlib.pyplot 一致，as 保留字与import 一起使用能够改变后续代码中库的命名空间，有助于提高代码可读性。简单说，在后续程序中，plt 将代替matplotlib.pyplot；
- matplotlib 库由一系列有组织有隶属关系的对象构成，这对于基础绘图操作来说显得过于复杂。因此，matplotlib 提供了一套快捷命令式的绘图接口函数，即pyplot 子模块。pyplot 将绘图所需要的对象构建过程封装在函数中，对用户提供了更加友好的接口。pyplot 模块提供一批预定义的绘图函数，大多数函数可以从函数名辨别它的功能。
- plt 库的绘图区域函数
|
plt.figure(figsize=None,facecolor=None) |
创建一个全局绘图区域 |
|
plt.axes(rect.axisbg='w') |
创建一个坐标系风格的子绘图区域 |
|
plt.subplot(nrows,ncols,plot_number) |
在全局绘图区域中创建一个子绘图区域 |
|
plt.subplots_adjust() |
调整子绘图区域的布局 |
- 使用figure()函数创建一个全局绘图区域，并且使它成为当前的绘图对象，figsize参数可以指定绘图区域的宽度和高度，单位为英寸。鉴于figure()函数参数较多，这里采用指定参数名称的方式输入参数。
- >>> plt.figure(figsize=(8,4))
- subplot()都用于在全局绘图区域内创建子绘图区域，其参数表示将全局绘图区域分成nrows 行和ncols 列，并根据先行后列的计数方式在plot_number 位置生成一个坐标系，实例代码如下，三个参数关系如图10.3 所示。其中，全局绘图区域被风割成3x2 的网格，其中，在第4 个位置绘制了一个坐标系；
- axes()默认创建一个subplot(111)坐标系，参数rec = [left,bottom,width,height]中四个变量的范围都为[0,1]，表示坐标系与全局绘图区域的关系；axisbg 指背景色，默认为white。
- plt 库的读取和显示函数
plt 库的读取和显示函数
函数 描述 plt.legend() 在绘图区域中方式绘图标签（也称图注） plt.show() 显示创建的绘图对象 plt.matshow() 在窗口显示数组矩阵 plt.inshow() 在axes上显示图像 plt.imsave() 保存数组为图像文件 plt.imread() 从图像文件中读取数组 plt 库的基础图表函数
操作 描述 plt.plot(x,y,label,color,width) 根据x，y数组绘制直/曲线 plt.boxplot(data,notch,position) 绘制一个箱型图（Box-plot） pli.bar(left,height,width,bottom) 绘制一个条形图 plt.barh(bottom,width,height,left) 绘制一个横向条形图 plt 库的基础图表函数
plt.polar(theta,r) 绘制横坐标图 plt.pie(data.explode) 绘制饼图 plt.psd(x,NFFT=256,pad_to,Fs) 绘制功率谱密度图 plt.specgram(x,NFFT=256,pad_to,F) 绘制谱图 plt.cohere(x,y,NFFT=256,Fs) 绘制X-Y的相关性函数 plt.scatter() 绘制散点图（x，y长度相同的序列） plt.steo(x,y,where) 绘制步阶图 plt.hist(x,bins,normed) 绘制直方图