就是要画图然后学长给推荐了Matplotlib，于是速成了一下。有些用过的功能记在这里作为备忘。

话说速成python什么的感觉还是很爽的。这语言好好用。

以下的代码请删除中文之后再运行，不然貌似会有编码方面的问题。

然后这一段字是凑字数的，不然不好看。

####画一个折线图

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
import math
import pylab as p1
X = [1,2,3,4,5]
Y = [1.2,1.4,1.6,1.8,2.0]
Y_2 = [1,2,3,4,4]
#这是在设置label的大小
p1.rc('xtick', labelsize=20)
p1.rc('ytick', labelsize=20)
#这是在设置图的宽高比
p1.figure(figsize=(14,8))
#markersize是折线上标的那些点的大小，linewidth是线的粗细，color表示颜色，点的样式和线的颜色后面我们会讲
p1.plot(X, Y, '-s', markersize = 10, linewidth=3.0, label="label1", color='0.0')
p1.plot(X, Y_2, '--<', markersize = 10, linewidth=3.0, label="label2", color='0.4')
#设置横纵坐标标签和范围
p1.xlabel('xlabel',size=24)
p1.ylabel("ylabel", size=24)
p1.xlim(1,5)
p1.ylim(1,4.5)
#设置图例位置和字体大小
p1.legend(loc='lower left', fontsize=24)
#保存和显示图片，保存写在显示前面，不然会出问题
p1.savefig('figure1.pdf')
p1.show()

画好之后就是下图的样子啦：

Figure1

想说一句的是图例的位置有lower left right upper这些可以随便组合。

####关于marker

marker就是标的点的样式，有多种可选，可以看官网的markers_api。

####关于颜色

这里列举一些常见的颜色：

  • b: blue
  • g: green
  • r: red
  • c: cyan
  • m: magenta
  • y: yellow
  • k: black
  • w: white

一般有了这些颜色就够用了。

有的时候一些科技文献需要使用灰度图片，也可以根据小数来设置灰度。比如color = '0.1'，越靠近0颜色越黑，越靠近1越白。

更多颜色功能可以看官网的colors_api

####画一个条形图

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
import math
import pylab as p1
import numpy as np
X = np.array([2,5])
SUM = []
data = np.array([[1,2],[2,3],[4,5]])
p1.rc('xtick', labelsize=20)
p1.rc('ytick', labelsize=20)
p1.figure(figsize=(14,8))
color_index = ['0.0','0.4','0.8']
label = ['y1','y2','y3']
for i in range(3):
  p1.bar(X-i*0.3+0.15, data[i], width=0.3, color = color_index[i],label=label[i])
p1.xlim(1,5)
p1.ylim(0,6)
p1.xlabel('xlabel', size=24)
p1.ylabel('ylabel', size=24)
p1.legend(loc='upper right', fontsize=24)
p1.savefig('figure2.pdf')
p1.show()

画出来的结果如下图：

Figure2

更多功能请看carolz精选参考文献。谢幕~

#####参考文献

Matplotlib官网Docs
Matplotlib教程
设置线条形状、颜色