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歡迎來到專欄《Python進(jìn)階》。在這個(gè)專欄中，我們會(huì)講述Python的各種進(jìn)階操作，包括Python對(duì)文件、數(shù)據(jù)的處理，Python各種好用的庫(kù)如NumPy、Scipy、Matplotlib、Pandas的使用等等。我們的初心就是帶大家更好的掌握Python這門語(yǔ)言，讓它能為我所用。

今天是《Python進(jìn)階》專欄的第五期，在本期中，我們將主要介紹如何使用Matplotlib這個(gè)第三方庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化。

作者&編輯 | 湯興旺

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from numpy.random import randn
fig = plt.figure() # 創(chuàng)建一個(gè)新的 Figure
ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1)  # 不能通過空 Figure 繪圖，必須用 add_subplot 創(chuàng)建一個(gè)或多個(gè) subplot 才行
ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2)
ax3 = fig.add_subplot(2, 2, 3)

ax4 = fig.add_subplot(2, 2, 4)
plt.plot(randn(50).cumsum(),'k--') # 這條沒有指定具體 subplot 的繪圖命令會(huì)在最后一個(gè)用過的 subplot 上進(jìn)行繪制
_ = ax1.hist(randn(100), bins=20, color='k', alpha=0.3)
ax2.scatter(np.arange(30), np.arange(30) + 3*randn(30)) 

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

plt.figure(1)  # 創(chuàng)建圖表1

plt.figure(2)  # 創(chuàng)建圖表2

ax1 = plt.subplot(211)  # 在圖表2中創(chuàng)建子圖1

ax2 = plt.subplot(212)  # 在圖表2中創(chuàng)建子圖2

x = np.linspace(0, 3, 100)

for i in range(5):

    plt.figure(1)  # 選擇圖表1

    plt.plot(x, np.exp(i * x / 3))

    plt.sca(ax1)  # 選擇圖表2的子圖1

    plt.plot(x, np.sin(i * x))

    plt.sca(ax2)  # 選擇圖表2的子圖2

    plt.plot(x, np.cos(i * x))

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

x = np.linspace(-np.pi, 5*np.pi, num = 100)

y = np.sin(x)

plt.plot(x,y)

plt.show()

plt.plot()實(shí)際上會(huì)通過plt.gca()獲得當(dāng)前的axes對(duì)象ax，然后再調(diào)用ax.plot()方法實(shí)現(xiàn)真正繪圖。

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(8, 4))

r = np.linspace(0, 10, 100)

a = 4 * np.pi * r ** 2  # area

v = (4 * np.pi / 3) * r ** 3  # volume

ax1.set_title("surface area and volume of a sphere", fontsize=16)

ax1.set_xlabel("radius [m]", fontsize=16)

ax1.plot(r, a, lw=2, color="blue")

ax1.set_ylabel(r"surface area ($m^2$)", fontsize=16, color="blue")

for label in ax1.get_yticklabels():

    label.set_color("blue")

ax2 = ax1.twinx()

ax2.plot(r, v, lw=2, color="red")

ax2.set_ylabel(r"volume ($m^3$)", fontsize=16, color="red")

for label in ax2.get_yticklabels():

    label.set_color("red")

fig.tight_layout()

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib as mpl

fig = plt.figure(figsize=(8, 4))
def f(x):
   return 1 / (1 + x ** 2) + 0.1 / (1 + ((3 - x) / 0.1) ** 2)
def plot_and_format_axes(ax, x, f, fontsize):
   ax.plot(x, f(x), linewidth=2)
   ax.xaxis.set_major_locator(mpl.ticker.MaxNLocator(5))
   ax.yaxis.set_major_locator(mpl.ticker.MaxNLocator(4))
   ax.set_xlabel(r"$x$", fontsize=fontsize)
   ax.set_ylabel(r"$f(x)$", fontsize=fontsize)

ax = fig.add_axes([0.1, 0.15, 0.8, 0.8], facecolor="#f5f5f5")
x = np.linspace(-4, 14, 1000)
plot_and_format_axes(ax, x, f, 18)
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

import matplotlib as mpl

fig = plt.figure(figsize=(8, 4))

def f(x):

    return 1 / (1 + x ** 2) + 0.1 / (1 + ((3 - x) / 0.1) ** 2)

def plot_and_format_axes(ax, x, f, fontsize):

    ax.plot(x, f(x), linewidth=2)

    ax.xaxis.set_major_locator(mpl.ticker.MaxNLocator(5))

    ax.yaxis.set_major_locator(mpl.ticker.MaxNLocator(4))

    ax.set_xlabel(r"$x$", fontsize=fontsize)

    ax.set_ylabel(r"$f(x)$", fontsize=fontsize)

ax = fig.add_axes([0.1, 0.15, 0.8, 0.8], facecolor="#f5f5f5")

x = np.linspace(-4, 14, 1000)

plot_and_format_axes(ax, x, f, 18)

x0, x1 = 2.5, 3.5

ax = fig.add_axes([0.5, 0.5, 0.38, 0.42], facecolor='none')

x = np.linspace(x0, x1, 1000)

plot_and_format_axes(ax, x, f, 14)

plt.show()