Matplotlib - 简单绘图

在本章中，我们将学习如何使用 Matplotlib 创建简单的绘图。

现在，我们将在 Matplotlib 中显示以弧度表示的角度与正弦值的简单线图。首先，导入 Matplotlib 包中的 Pyplot 模块，按照约定使用别名 plt。

import matplotlib.pyplot as plt

接下来我们需要一组数字来绘制。NumPy 库中定义了各种数组函数，并使用 np 别名导入。

import numpy as np

现在，我们使用 NumPy 库中的 arange() 函数获取角度在 0 到 2π 之间的 ndarray 对象。

x = np.arange(0, math.pi*2, 0.05)

ndarray 对象充当图表 x 轴上的值。要在 y 轴上显示的 x 角度的相应正弦值通过以下语句获得 -

y = np.sin(x)

使用plot() 函数绘制两个数组的值。

plt.plot(x,y)

您可以设置绘图标题以及 x 轴和 y 轴的标签。

You can set the plot title, and labels for x and y axes.
plt.xlabel("angle")
plt.ylabel("sine")
plt.title('sine wave')

绘图查看器窗口由 show() 函数调用 -

plt.show()

完整的程序如下 -

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import math #needed for definition of pi
x = np.arange(0, math.pi*2, 0.05)
y = np.sin(x)
plt.plot(x,y)
plt.xlabel("angle")
plt.ylabel("sine")
plt.title('sine wave')
plt.show()

当执行上面的代码行时，将显示下图 -

简单的Plotly

现在，将 Jupyter Notebook 与 Matplotlib 结合使用。

如前所述，从 Anaconda 导航器或命令行启动 Jupyter 笔记本。在输入单元格中，输入 Pyplot 和 NumPy 的导入语句 -

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

要在笔记本本身内部（而不是在单独的查看器中）显示绘图输出，请输入以下魔术语句 -

%matplotlib inline

获取 x 作为包含 0 到 2π 之间弧度的角度的 ndarray 对象，以及 y 作为每个角度的正弦值 -

import math
x = np.arange(0, math.pi*2, 0.05)
y = np.sin(x)

设置 x 和 y 轴的标签以及绘图标题 -

plt.xlabel("angle")
plt.ylabel("sine")
plt.title('sine wave')

最后执行plot()函数在笔记本中生成正弦波显示（无需运行show()函数） -

plt.plot(x,y)

执行最后一行代码后，将显示以下输出 -

最后一行代码