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📜  Matplotlib-简单图

📅  最后修改于: 2020-11-08 07:23:54             🧑  作者: Mango

在本章中，我们将学习如何使用Matplotlib创建简单图。

现在，我们将显示一个简单的角度曲线图，以弧度为单位，相对于Matplotlib中的正弦值。首先，导入Matplotlib包中的Pyplot模块，并按照惯例使用别名plt。

import matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们需要一个数字数组来绘制。 NumPy库中定义了各种数组函数，该库使用np别名导入。

import numpy as np

现在，使用NumPy库中的arange()函数获得角度介于0和2π之间的ndarray对象。

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

ndarray对象用作图的x轴上的值。通过以下语句获得要在y轴上显示的x中相应的角度正弦值-

y = np.sin(x)

使用plot()函数绘制两个数组中的值。

plt.plot(x,y)

您可以设置打印标题，以及x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')

Plot Viewer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()

执行以上代码行后，将显示以下图形-

简单图

现在，将Jupyter笔记本与Matplotlib一起使用。

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，为Pyplot和NumPy输入import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ndarray对象，其中包含以0至2π弧度表示的角度，y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：

代码的最后一行