Python数据可视化-Matplotlib线性图(折线图等) 代码教学 Part 1

接下来要进行代码教学的几个部分:

1. 画直线图
2. 画图 plot函数：(变量 颜色 线宽 线种类 图例)
3. gca : get current axis 得到现在的坐标轴
4. 散点图
5. 加标注的两种方法
6. 防止自己的数据遮挡坐标轴点的数据的方法（基本上所有的图都可以包括进去）
7. 打印图

   import numpy as np
   import matplotlib.pyplot as plt
   x=np.linspace(-1,1,50)
   y=x**2
   Y=2*x+5
   # plt.figure(num=500,figsize=(10,5))
   # plt.plot(x,y)
   
   # plt.show()
   #直线图
   plt.figure()
   
   #这里l1和l2后面必须加逗号，为了传参给legend成功
   #画图 plot函数：(变量 颜色 线宽 线种类 图例)
   l1,=plt.plot(x,Y,label='this')#最后的label是将曲线命名，方便打印图例
   l2,=plt.plot(x,y,color='red',linewidth=2.0,linestyle='--',label='that')
   
   plt.xlim((-1,2)) #限制x的范围
   plt.ylim((-1,8))
   
   plt.xlabel('i am x') #给x贴标签
   plt.ylabel('i am y')
   
   plt.xticks(np.linspace(-1, 2,5))#更换x，y坐标轴的显示
   #空格前面需要加\来识别空格 $是数学形式
   plt.yticks([-1,0,2,3,7],['$really\ bad$','$bad$','$normal$','$good$','$pretty\ good$'])#需要一一对应
   
   #gca : get current axis 得到现在的坐标轴
   ax=plt.gca()        #得到现在的坐标轴
   ax.spines['right'].set_color('none') #现在坐标轴有四个轴（spines）可以设置颜色为消失
   ax.spines['top'].set_color('none')
   
   ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')  #设置x轴为bottom
   ax.yaxis.set_ticks_position('left')    #设置y轴为left
   
   ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))    #移动轴的位置
   ax.spines['left'].set_position(('data',0)) 
   
   #散点图
   x0=1
   y0=2*x0+5
   plt.scatter(x0, y0, s=100,color='b') #s代表点数
   plt.plot([x0,x0],[y0,0],'k--',lw=1.5) #两个列表表示点（x0,y0）（x0,1）一一对应
   
   #加标注
   #method 1
   plt.annotate(r'$2x+5=%s$'%y0, xy=(x0,y0),xycoords='data',xytext=(+30,-30), textcoords='offset points',
                fontsize=16,arrowprops=dict(arrowstyle='->',connectionstyle='arc3,rad=.2'))
   #method 2
   plt.text(x0+0.1, y0-2, r'$this\ is\ the\ some\ text.\ \mu\ \sigma_i\ \alpha_t$')
   
   #防止自己的数据遮挡坐标轴点的数据的方法（基本上所有的图都可以包括进去）
   for label in ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels():
       label.set_fontsize(12)
       label.set_bbox(dict(facecolor='white',edgecolor='None',alpha=0.7))
   
   plt.legend()   #打印图例
   plt.show()

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效果实际图：