Python: 绘制矩阵中的数组

在Python中，我们可以使用多种库来绘制各种类型的图表和矩阵。在本文中，我们将学习如何将矩阵中的数组绘制成图表。我们将使用Python中的Matplotlib库绘制矩阵的数组。

安装Matplotlib

在安装Matplotlib之前，您需要先安装Python。在Linux上，您可以通过以下命令检查您是否已经安装了Python：

$ python --version
Python 3.7.4         # 输出您的Python版本号

如果您尚未安装Python，则可以使用在您的Linux发行版中的包管理器。在Ubuntu上，您可以通过以下命令安装Python：

$ sudo apt update
$ sudo apt install python3.7

然后，您可以使用以下命令安装Matplotlib库：

$ pip install matplotlib

此外，您还需要安装NumPy库，作为Matplotlib库的依赖项：

$ pip install numpy

绘制数组

这是一个Python程序，它从矩阵中获取数据并在Matplotlib中绘制这些数据的数组：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

plt.imshow(matrix, cmap='viridis')
plt.colorbar()

plt.show()

代码分析

这个程序的第一步是导入必要的库。我们导入NumPy库来为我们提供数组支持，并导入Matplotlib库来绘制图表。接下来，我们使用NumPy库定义一个矩阵。在这个例子中，我们使用一个$3\times 3$的矩阵。

matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

接下来，我们使用Matplotlib库调用imshow()函数来将数组呈现为图表。imshow()函数需要两个参数，第一个是表示矩阵的数组，第二个是颜色映射。在本例中，我们使用了viridis颜色映射，它使低的值为蓝色，高的值为黄色。

plt.imshow(matrix, cmap='viridis')

最后，我们使用colorbar()函数来添加一个标尺。标尺显示了矩阵中不同值的解释，其中颜色映射表示数值。最后，我们使用show()函数在Matplotlib库中显示图表。

plt.colorbar()
plt.show()

结论

在本文中，我们学习了如何使用Python的Matplotlib库绘制矩阵的数组。我们首先安装了Matplotlib和NumPy库，然后编写了一个Python程序来呈现一个$3\times3$的矩阵。我们使用imshow()函数和viridis颜色映射绘制了矩阵的数组。最后，我们添加了一个标尺，并在Matplotlib库中显示了图表。

参考

• Matplotlib
• NumPy