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Python绘图之二维图与三维图详解

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各位工程师累了吗? 推荐一篇可以让你技术能力达到出神入化的网站”持久男” 1.二维绘图 a. 一维数据集用 Numpy ndarray 作为数据传入 ply 1. import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(1000) y = np.random.standard_normal(10) print "y = %s"% y x = range(len(y)) print "x=%s"% x plt.plot(y) plt.show() 2.操纵坐标轴和

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Python绘图之二维图与三维图详解绘图之二维图与三维图详解

各位工程师累了吗? 推荐一篇可以让你技术能力达到出神入化的网站”持久男”

1.二维绘图二维绘图

a. 一维数据集一维数据集

用 Numpy ndarray 作为数据传入 ply

import numpy as np

import matplotlib as mpl

import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(1000)

y = np.random.standard_normal(10)

print "y = %s"% y

x = range(len(y))

print "x=%s"% x

plt.plot(y)

plt.show()

2.操纵坐标轴和增加网格及标签的函数操纵坐标轴和增加网格及标签的函数

import numpy as np

import matplotlib as mpl

import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(1000)

y = np.random.standard_normal(10)

plt.plot(y.cumsum())

plt.grid(True) ##增加格点

plt.axis('tight') # 坐标轴适应数据量 axis 设置坐标轴

plt.show()

3.plt.xlim 和和 plt.ylim 设置每个坐标轴的最小值和最大值设置每个坐标轴的最小值和最大值

#!/etc/bin/python

#coding=utf-8

import numpy as np

import matplotlib as mpl

import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(1000)

y = np.random.standard_normal(20)

plt.plot(y.cumsum())

plt.grid(True) ##增加格点

plt.xlim(-1,20)

plt.ylim(np.min(y.cumsum())- 1, np.max(y.cumsum()) + 1)

plt.show()

4. 添加标题和标签添加标题和标签 plt.title, plt.xlabe, plt.ylabel 离散点离散点, 线线

#!/etc/bin/python

#coding=utf-8

import numpy as np

import matplotlib as mpl

import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(1000)

y = np.random.standard_normal(20)

plt.figure(figsize=(7,4)) #画布大小

plt.plot(y.cumsum(),'b',lw = 1.5) # 蓝色的线

plt.plot(y.cumsum(),'ro') #离散的点

plt.grid(True)

plt.axis('tight')

plt.xlabel('index')

plt.ylabel('value')

plt.title('A simple Plot')

plt.show()

b. 二维数据集二维数据集

np.random.seed(2000)

y = np.random.standard_normal((10, 2)).cumsum(axis=0) #10行2列在这个数组上调用cumsum 计算赝本数据在0轴(即第一维)上的总和

print y

1.两个数据集绘图两个数据集绘图

#!/etc/bin/python

#coding=utf-8

import numpy as np

import matplotlib as mpl

import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(2000)

y = np.random.standard_normal((10, 2))

plt.figure(figsize=(7,5))

plt.plot(y, lw = 1.5)

plt.plot(y, 'ro')

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