matplotlib中文版教材

Reverland的行知阁 (/)

Published at 07 September 2012

Matplotlib Tutorial(译)

翻译自:Matplotlib tutorial (http://www.loria.fr/~rougier/teaching/matplotlib/) Nicolas P. Rougier -

Euroscipy 2012

引言

Ipython 和 pylab模式

pylab

设置刻度标签

移动轴线(spine)

添加图例

注解某些点

魔鬼在于细节

图像，子区，子图，刻度(Figures,Subplots,Axes,Ticks)

图像(Figure)

子区(subplots)

子图(axes)

刻度(ticks)

Imshow

饼图(Pie charts)

矢量图(quiver plots)

网格(grids)

多图绘制

极轴图

三维绘图

绘制文本

此教程之外

教程

线型

标记

色彩表

这个教程基于可以从scipy lecture note (http://scipy-lectures.github.com/) 得到的 Mike Müller的教程

(http://scipy-lectures.github.com/intro/matplotlib/matplotlib.html) 。

CATEGORIES

linux-tech 9

(/categories.html#linux-tech-

ref)

lisp 22 (/categories.html#lisp-

ref)

scheme 1

(/categories.html#scheme-ref)

art 1 (/categories.html#art-ref)

others 1

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math 1

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test 1 (/categories.html#test-

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python 23

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network 6

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microcontroller 1

(/categories.html#microcontroller-

ref)

TAGS

matplotlib 1

(/tags.html#matplotlib-ref)

python 25 (/tags.html#python-

源代码可从这里 (http://www.loria.fr/~rougier/teaching/matplotlib/matplotlib.rst) 获得。图像在figures

(http://www.loria.fr/~rougier/teaching/matplotlib/figures/) 文件夹内，所有的脚本位于scripts

(http://www.loria.fr/~rougier/teaching/matplotlib/scripts/) 文件夹。

所有的代码和材料以Creative Commons Attribution 3.0 United States License (CC-by)

(http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/us) 发布。

特别感谢Bill Wing和Christoph Deil的检查和校正。

matplotlib大概是被使用最多的二维绘图Python包。它不仅提供一个非常快捷的用python可视化数据

的方法，而且提供了出版质量的多种格式图像。我们将要探索matplotlib包含最常见情况的交互模

pylab提供了一个针对matplotlib面向对象绘图库的程序界面。它模仿Matlab(TM)开发。因此，pylab大

部分的绘图命令和参数和Matlab(TM)相似。重要的命令被交互示例解释。

在这一部分，我们想在同一个图片中绘制正弦和余弦函数。从默认设置开始，我们将一步一步地改

进使它看上去更棒。

首先获得正弦和余弦函数的数据：

from pylab import *

X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256,endpoint=True)

C,S = np.cos(X), np.sin(X)

X现在是一个numpy数组，包含从-π到+π(包含π)等差分布的256个值。C是正弦(256个值)，S是余弦

? -> Introduction and overview of IPython's features.

%quickref -> Quick reference.

help -> Python's own help system.

object? -> Details about 'object', use 'object??' for extra details.

Welcome to pylab, a matplotlib-based Python environment [backend: Qt4Agg].

For more information, type 'help(pylab)'.

或者你可以下载每个示例然后使用普通的的python运行它：

$ python exercice_1.py

你可以点击相应图片的获得每一步的源码。

X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256,endpoint=True)

C,S = np.cos(X), np.sin(X)

plot(X,C)

plot(X,S)

show()

(http://www.loria.fr/~rougier/teaching/matplotlib/scripts/exercice_2.py)

在以下脚本中，我们示例(并注释)所有影响图像外观的图像设定。这些设定被显式地设置成它们的默

认值，但是现在你可以交互地尝试这些值来探索它们的作用(参考之后的线条属性和线条样式)。

# Import everything from matplotlib (numpy is accessible via 'np' alias)