Matplotlib绘图：pylab模块中部分函数参数说明

简介

pylab总结了numpy和pyplot一些常用的函数，运用起来能够更加得心应手.下面是对pylab模块内的一些函数的参数进行说明

说明

pylab的常用名为pl，我们在导入该模块应该这么写

import pylab as pl

如果我们要绘制折线图 或者 曲线图时
我们就需要利用pylot模块内的plot函数
举个简单的例子

import pylab as pl
x=pl.arange(0,4，0.1)#x的取值范围为(0,3]
y=x#对应的y的变化
pl.plot(x,y)
pl.show()

输出结果：

就这样，我们轻松的实现了y=x的函数图像，是不是很简单呢？接下来我要具体介绍一下pylot内部参数的含义.
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plot()函数的使用说明

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接着上个例子，我们发现，plot的前两个参数接受的是两个序列，是通过序列的变化而打印出图像的

如果我们想要实现散点图我们该如何做呢？
就像这样

其实这样修改并不难，我们只需要在plot函数内最后一个参数加上’o’

import pylab as pl
x=pl.arange(0,4,0.1)
y=x
pl.plot(x,y,'o')
pl.show()

如果我们想更改线的颜色我们可以这么改写，’r-’
‘r’代表red，’-‘代表实线
对应我们还有很多选择

想比这样我们还可以直接对plot的参数进行更改

import pylab as pl
x=pl.arange(0,4)
y=x
pl.plot(x,y,linestyle='--',marker='*',color='red',linewidth=2)
pl.show()

linestyle 线条种类
marker 折点
color 颜色
linewidth 线条宽度(越大越粗)
label 该线条的标签，需要legend函数定位才能显示

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legend()函数:

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这个函数有一个参数loc，用来定位你要将标签放到哪
用一个例子来简单说明

import pylab as pl
x=pl.arange(0,4)
y=x
pl.plot(x,y,linestyle='--',marker='',color='red',linewidth=2,label='line1')
pl.legend(loc='upper left')
pl.show()

输出结果

该图像的线条标签就被我们标记在左上角了

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subplot函数

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如果我们想创建多个函数图像，我们该如何去做呢？
我们需要利用subplot这个函数

这个函数我们该如何使用呢，我们通过一个实例你就能理解
如果我们想创建一个两个并排的，我们该如何做呢
pl.subplot(211)
该函数有三个参数，第一个参数为你要是实现的行数，一共两行，所以我们写2，第二个参数为列数，我们想实现的为一列，我们就写1，那第三个参数呢？第三个参数为该函数的标签，标记接下来该写的是哪个图像

具体代码实现

import numpy as np
import pylab as pl
pl.figure(figsize=(100,8))
pl.subplot(211)
x1 = np.arange(0,2,0.01)
y1 = np.sin(4 * np.pi * x1) * np.exp(-5 * x1)
pl.plot(x1, y1,label='Line1')
pl.title('sin(4*Pi*x1)*e^(-5*x1)')
pl.xlabel('x1')
pl.ylabel('y1')
pl.legend(loc='upper left')
pl.subplot(212)
x2=np.arange(0,4,0.01)
y2=np.sin(x2*np.pi/2)
pl.plot(x2,y2,label='Line2',color='green',linewidth=2)
pl.title('sin(x)')
pl.xlabel('x2')
pl.ylabel('y2')
pl.legend(loc='upper left')
pl.show()

输出结果