文章目錄
1. 繪製2D圖像
注意：如果在NoteBook環境下繪圖時應該首先運行%matplotlib inline
1.1. 與MATLAB相似的用法
from matplotlib import pylab
import numpy as np
%matplotlib inline
x = np.linspace(0, 10, 20) #構造數據
y = x * x + 2
pylab.subplot(1,2,1) #繪製子圖1，並指定以下語句是在此子圖上繪製
pylab.plot(y,x,'g*-') #這裏的'g*-'是線條的屬性設置，和MATLAB一致
pylab.subplot(1,2,2) #子圖2，以下繪製在子圖2中
pylab.plot(y,x,'r--')
1.2. 面向對象的方法
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
%matplotlib inline
x = np.linspace(0, 10, 20) #構造數據
y = x * x + 2
#------------------------------------方法 1：add_axes方法添加畫布--------------------------
fig = plt.figure() # 新建圖形對象,畫板,圖像的框架，可以通過 figsize=(14,6)指定畫板尺寸
#add_axes參數的前兩個表示座標，後兩個表示圖像長和高，範圍[0,1]
axes1 = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8]) #創建畫布，即子圖，此方法創建的子圖可以重疊
#創建子圖2
axes2 = fig.add_axes([0.2, 0.5, 0.4, 0.3])
axes1.plot(x, y, 'r')
axes2.plot(y, x, 'g')
#------------------------------------方法三：使用 subplots() 添加畫布--------------------------
#fig爲畫板對象，axes爲畫布對象列表
fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2) # 子圖爲 1 行，2 列，參數可以直接寫爲（1,2）
for ax in axes:
ax.plot(x, y, 'r')
#------------------------------------方法三：使用 add_subplot() 添加畫布--------------------------
# '''此方法與MATLAB方法相似'''
fig = plt.figure() # 新建圖形對象
fig.add_subplot(1,2,1)
plt.plot(x, y, 'r')
fig.add_subplot(1,2,2)
plt.plot(x, y, 'g')
方法一：
方法二：
方法三：
1.3. 圖的屬性設置
- 圖名稱、座標軸名稱、圖例
#1.設置標題
ax.set_title("title")
#2.設置座標軸名稱
ax.set_xlabel("x")
ax.set_ylabel("y")
#3. 設置圖例，其中loc 參數標記圖例位置1，2，3，4
#依次代表：右上角、左上角、左下角，右下角；0 代表自適應
ax.legend(["label1", "label2"]，loc=0)
- 畫布網格、座標軸範圍
使用畫布方法
axes.grid(True) #設置網格，默認爲False
#設置座標軸範圍
axes.set_ylim([0, 60])
axes.set_xlim([2, 5])
-
線型、顏色、透明度、虛線交錯寬度
- 方法一：
顏色、線型、標記由三種符號組成：如 ‘r–^’ :紅色、虛線、朝上三角標記。然後在指定其他參數
ax.plot(x, x+1, 'r--^', lw=1)- 方法二：
全部由關鍵字傳參
ax.plot(x, x+16, color="purple", lw=1, ls='-', marker='s', markersize=8, markerfacecolor="yellow", markeredgewidth=2, markeredgecolor="blue")- plot()參數
參數 描述 color 顏色 alpha 透明度 linestyle ，ls 線型 linewidth ，lw 線寬 marker 線標記 markersize,ms 標記大小 markeredgewidth mew 標記邊界寬度 markerfacecolor ，mfc 標記內部顏色 markeredgecolor, mec 標記邊界顏色 - 線型：
號 描述 -’ 實線 ‘–’ 線型虛線 ‘-.’ 點劃線 點線交錯 ‘:’ 點型虛線 注意：虛線交錯寬度設置
line, = ax.plot(x, x+8, color="black", lw=1.50) line.set_dashes([5, 10, 15, 10]) #偶數個列表，每兩個樹爲一個實線與虛線的交錯寬度- 線標記：
符號 描述 ‘.’ 點標記 ‘,’ 像素標記 ‘o’ 圓圈標記 ‘v’ 朝下的三角形 ‘^’ 朝上的三角形 ‘<’ 朝左的三角形 ‘>’ 朝右的三角形 1-4 tri_down marker，up，left，right ‘s’ 正方形 ‘p’ 五邊形 ‘*’ 星型 ‘h’ 1號六角形 ‘H’ 2號六角形 ‘+’ +號標記 ‘x’ x號標記 ‘D’ 鑽石形 ‘d’ 小版鑽石形 ‘|’ 垂直線形 ‘_’ 水平線行 - 顏色
符號 描述 ‘b’ 藍色 ‘g’ 綠色 ‘r’ 紅色 ‘c’ 青色 ‘m’ 品紅 ‘y’ 黃色 ‘k’ 黑色 ‘w’ 白色 其中顏色可以由完整的英文名稱、十六進制字符碼（’#777777’）、RGB、RGBA元組(((0, 128, 64)))，只有符號表示的可以用方法一格式化組合線的屬性，其他需用關鍵字傳參。
- 方法一：
1.4. 其他二維圖
- 繪製散點圖、梯步圖、條形圖、面積圖
"""繪製散點圖、梯步圖、條形圖、面積圖
"""
n = np.array([0,1,2,3,4,5])
fig, axes = plt.subplots(1, 4, figsize=(16,5))
axes[0].scatter(x, x + 0.25*np.random.randn(len(x)))
axes[0].set_title("scatter")
axes[1].step(n, n**2, lw=2)
axes[1].set_title("step")
axes[2].bar(n, n**2, align="center", width=0.5, alpha=0.5)
axes[2].set_title("bar")
# 提供兩個函數，繪製交叉面積
axes[3].fill_between(x, x**2, x**3, color="green", alpha=0.5)
axes[3].set_title("fill_between")
2. 繪製直方圖和累計直方圖
"""繪製直方圖
"""
n = np.random.randn(100000)
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(12,4))
axes[0].hist(n)
axes[0].set_title("Default histogram")
axes[0].set_xlim((min(n), max(n)))
axes[1].hist(n, cumulative=True, bins=50)
axes[1].set_title("Cumulative detailed histogram")
axes[1].set_xlim((min(n), max(n)))
2. 繪製3D圖
2.1. 在三維空間中繪製散點
from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D
fig = plt.figure(figsize=(14,6))
# 通過 projection='3d' 指定繪製 3D 圖形
ax = fig.add_subplot(1, 2, 1, projection='3d')
ax.scatter([1,2,3], [1,2,3], [1,2,3],c='r') #分別對應三個座標xyz，可以爲單個數字表示單個座標，可以爲三個列表，表示多個座標
2.2. 在三維空間中繪製連續圖形
注意事項：
- 需要關聯XY
np.meshgrid(phi_p, phi_m)的作用是用對應的輸入生成二維空間中的點。
from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D
#數據生成
phi_m = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
phi_p = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
X,Y = np.meshgrid(phi_p, phi_m)
Z = flux_qubit_potential(X, Y).T
fig = plt.figure(figsize=(14,6))
# 通過 projection='3d' 指定繪製 3D 圖形
ax = fig.add_subplot(1, 2, 1, projection='3d')
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=4, cstride=4, linewidth=0)