快速上手 Matplotlib 系列: (2)

小伤口

快速上手 Matplotlib 系列: (2)

1. 
   
2. import matplotlib.pyplot as plt
   
3. 
   
4. plt.figure(figsize=(10,8),dpi=100)
   
5. 
   
6. plt.plot([1,2,3,4,5,6,7],[10,10,2,12,14,12,13])
   
7. 
   
8. plt.show()

复制代码

上个帖子我们讲到上面代码可以绘制出折线图

1. import matplotlib.pyplot as plt

复制代码

这行代码的意思就是说导入 Matplotlib 的子库 pyplot，因为  pyplot 包含了绘图的 API

并用 plt 这个别名来代替模块名

当然我们得需要纸张或者画布才能进行绘图


figure 在英语中有图形的意思

figsize 就是 figure size ，size 是尺寸，合起来就是这个图形的大小，

figsize的用法：

figsize=(a, b)

a 填图形的宽， b 填图形的高，单位为英寸

dpi 就是这个图的分辨率也可以叫做清晰度，默认为100.0

1. plt.figure(figsize=(10,8),dpi=100)

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因此这行代码就是创建一个 10*8 点的图，并设置分辨率为100

既然图的大小创建好了接下来就是绘制了。

绘制折线图就要用到 Pyplot  里的 plot(x, y) 函数

参数：x 为 x 轴数据，y 为 y 轴数据，数据可以列表或数组。

1. plt.plot([1,2,3,4,5,6,7],[10,10,2,12,14,12,13])

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绘制好图形之后我们就需要展示才行

1. plt.show()

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折线图就绘制好了

接下来给大家提几个问题：

1 如何在一个图像里面绘制多个折线呢？


2 大家不妨试试以下代码

绘制某城市24小时气温变化

1. #某城市24小时气温变化
   
2. import matplotlib.pyplot as plt
   
3. import random
   
4. #时间
   
5. x=range(24)
   
6. #气温假设温度一直处于20~30摄氏度之间
   
7. y=[random.uniform(20,30)for i in x]
   
8. #创建图形
   
9. plt.figure(figsize=(10,8),dpi=100)
   
10. #绘制图象
    
11. plt.plot(x,y)
    
12. plt.savefig('test.png')
    
13. #展示图像
    
14. plt.show()

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图像展示：



我们会发现图像的 x 轴并没有展现出24 小时的含义，那么该如何纠正呢？

3 如何给图形命名，如何显示中文？

这些问题留在下个帖子再讲吧~

我们下个帖子再会~

往期回顾：

快速上手 Matplotlib 系列: (1)
https://fishc.com.cn/thread-199802-1-1.html
(出处: 鱼C论坛)

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