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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

import pylab as y

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。

y.np.linspace(-10, 10, 100)

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:

> np.linspace(2.0, 3.0, num=5)
array([ 2. , 2.25, 2.5 , 2.75, 3. ])

y.plot(x, x*x*x,'or') #生成图像

后面加上‘o'表示为散点图
'r'可设置颜色为红色,基本上和matlab的操作很像。

y.xlim(x.min(), x.max())

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:

Python实战小程序利用matplotlib模块画图代码分享

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!

标签:
python,matplotlib,python,绘图实例,python,matplotlib,绘图

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