1 图表组成元素函数用法

  • 作图:plot
  • 散点图:scatter
  • 数值范围:xlim, ylim
  • 标签:xlabel, ylabel
  • 网格线:grid
  • 参考线:axhline, axvspan
  • 标题:title
  • 指向型注释:annotate
  • 无指向型注释:text
  • 图例:legend
In [1]:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
%matplotlib inline
%config InlineBackend.figure_format = 'svg'
In [2]:
"""plot"""
x = np.linspace(0.05, 10, 1000) # 均匀取数
y = np.cos(x)
plt.plot(x, y, ls="-", lw=2, label="plot figure") # ls线条风格,lw线条宽度
plt.legend()  # 添加图例
plt.show()
In [3]:
"""scatter(散点图)"""
x = np.linspace(0.05, 10, 1000)
y = np.random.randn(1000)
plt.scatter(x, y, label="scatter figure")

# 数值显示范围
plt.xlim(0.05, 10)
plt.ylim(0, 1)

# 设置标签
plt.xlabel("x-axis")
plt.ylabel("y-axis")

# 网格线
plt.grid(linestyle=":", color="r") # 线条风格,线条颜色

# 参考线
plt.axhline(y=0.5, c="r" ,ls="--", lw=2)
plt.axvline(x=4.0, c="r" ,ls="--", lw=2)

# 参考区域
plt.axhspan(ymin=0.2 ,ymax=0.4 ,facecolor="y",alpha=0.3) # alpha 透明度
plt.axvspan(xmin=6, xmax=8, facecolor="y", alpha=0.3)

# 添加图例
plt.legend() 

plt.show()
In [4]:
x = np.linspace(0.05, 10, 1000) # 均匀取数
y = np.sin(x)
plt.plot(x,y,ls="-.",lw=2,c="c",label="plot figure")

"""添加图片标题"""
plt.title("y=sin(x)")

"""指向型注释文本"""
plt.annotate("maximum", 
             xy=(np.pi/2,1.0), # 点位置
             xytext=((np.pi/2)+1.0,0.8), # 注释文本位置
weight="bold",color="b",
arrowprops=dict(arrowstyle="->",connectionstyle="arc3",color="b")) # 箭头属性

"""无指向型注释文本"""
plt.text(3.1, 0.09, "y=sin(x)", weight="bold", color="b")

"""文本标签图例"""
plt.legend(loc="lower left")

plt.show()