NumPy和Matplotlib绘图

 
Matplotlib 是 Python 的绘图库,它经常与 NumPy 一起使用,从而提供一种能够代替 Matlab 的方案。不仅如此 Matplotlib 还可以与 PyQt 和 wxPython 等图形工具包一起使用。

Matplotlib 最初由 John D. Hunter 编写,目前,它的最新的版本是 3.3.1,最后一个支持 Python 2 的版本是 2.2.5 。您可以通过 Python 包管理器 pip 来安装 Matplotlib,命令如下:

pip3 install matplotlib

安装成功后,我们可以使用下面的引包方式,将其导入:

from matplotlib import pyplot as plt

绘制线性函数图像

Matplotlib 的子模块模块 pyplot 是用来绘制 2D 图像的重要模块。下面示例绘制了函数 y = 2x + 5 的图像:
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
x = np.arange(1,11)
y = 2 * x + 5
#绘制坐标标题
plt.title("Matplotlib demo")
#绘制x、y轴备注
plt.xlabel("x axis")
plt.ylabel("y axis")
plt.plot(x,y)
plt.show()
输出结果如下:
Matplotlib绘图
图1:Matplotlib绘制线性图

您可以向 plot() 函数中添加格式化字符,来实现不同样式的显示或标记。 下表列举了常用的格式化字符:

字符 描述
'-' 实线样式
'--' 短横线样式
'-.' 点划线样式
':' 虚线样式
'.' 点标记
',' 像素标记
'o' 圆标记
'v' 倒三角标记
'^' 正三角标记
'<' 左三角标记
'>' 右三角标记
'1' 下箭头标记
'2' 上箭头标记
'3' 左箭头标记
'4' 右箭头标记
's' 正方形标记
'p' 五边形标记
'*' 星形标记
'h' 六边形标记 1
'H' 六边形标记 2
'+' 加号标记
'x'  X 标记
'D' 菱形标记
'd' 窄菱形标记
'|' 竖直线标记
'_' 水平线标记

同时 Matplotlib 还定义了一些颜色字符,如下所示:

字符 颜色
'b' 蓝色
'g' 绿色
'r' 红色
'c' 青色
'm' 品红色
'y' 黄色
'k' 黑色
'w' 白色

如果想要以圆点的样式,来代替图 1 中的线条样式,那么可以使用“ ob”作为 plot() 的格式化字符。如下所示:
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
x = np.arange(1,11)
y = 2 * x + 5
plt.title("Matplotlib demo1")
plt.xlabel("x axis")
plt.ylabel("y axis")
plt.plot(x,y,"ob")
plt.show() 
输出结果如下图:
matplotlib绘图
图2:Matplotlib绘制圆点图

绘制正弦波图

您也可以使用 Matplotlib 生成正弦波图。示例如下:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 
# 计算正弦曲线上的x和y坐标
x = np.arange(0, 3 * np.pi, 0.1)
y = np.sin(x)
plt.title("sine wave image")
# 使用matplotlib制图
plt.plot(x, y)
plt.show() 
输出结果:
matplotlib绘制正弦波图
图3:Matplotlib绘图正弦图

subplot()

subplot() 允许您在同一画布中的不同位置绘制多个图像,可以理解为对画布按行、列分割,函数的语法格式如下:

plt.subplot(nrows, ncols, index, **kwargs)

参数说明:该函数使用三个整数描述子图的位置信息,这三个整数是行数、列数和索引值(此处索引值从1开始),子图将分布在设定的索引位置上。从右上角增加到右下角。比如,plt.subplot(2, 3, 5) 表示子图位于 2 行 3 列 中的第 5 个位置上。

subplot示意图
图4:subplot画布分割

下面示例是在同一画布中绘制正弦和余弦图像,代码如下:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 
  
#计算正弦和余弦曲线上的点的 x 和 y 坐标 
x = np.arange(0, 3 * np.pi, 0.1)
y_sin = np.sin(x)
y_cos = np.cos(x) 
  
#绘制subplot 网格为2行1列
#激活第一个 subplot
plt.subplot(2, 1, 1)
#绘制第一个图像
plt.plot(x, y_sin)
plt.title('Sine') 

#将第二个 subplot 激活,并绘制第二个图像
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(x, y_cos)
plt.title('Cosine')
#展示图像
plt.show()
输出结果如下:
subplot绘制多图像
图5:Matplotlib绘制波形图

bar()柱状图

pyplot 子模块中提供了 bar() 函数来生成柱状图。下面示例代码,生成了两组数据的柱状图:
from matplotlib import pyplot as plt
#第一组数据
x1 = [5,8,10]
y1 = [12,16,6] 
#第二组数据
x2 = [6,9,11]
y2 = [6,15,7]
plt.bar(x1, y1, align = 'center')
plt.bar(x2, y2, color = 'g', align = 'center')
plt.title('Bar graph')
#设置x轴与y轴刻度
plt.ylabel('Y axis')
plt.xlabel('X axis') 
plt.show()
输出结果:
bar柱状图
图6:Matplotlib绘制柱状图

numpy.histogram()

直方图是一种表示数据概率分布的常用图形。NumPy 提供了 histogram() 函数,它以直方图的形式表示一组数据的概率分布值。

histogram() 函数有两个返回值,分别是 hist 与 bin_edges,分别代表直方图高度值与 bin 数值区间范围, 函数的语法格式如下:

histogram(array,bins=10,range=None,weights=None,density=False)

示例如下:
import numpy as np 
a = np.arange(8) 
hist, bin_edges = np.histogram(a, density=True) 
输出结果如下:
his:
[0.17857143 0.17857143 0.17857143 0.         0.17857143 0.17857143
 0.         0.17857143 0.17857143 0.17857143]
bin_edges
[0.  0.7 1.4 2.1 2.8 3.5 4.2 4.9 5.6 6.3 7. ]
numpy.histogram() 将输入数组 a 和 bins 作为两个参数,其中 bins 数组的连续元素作为 bin 区间的边界值。示例如下:
import numpy as np
a = np.array([22,87,5,43,56,73,55,54,11,20,51,5,79,31,27])
np.histogram(a,bins = [0,20,40,60,80,100])
hist,bins = np.histogram(a,bins = [0,20,40,60,80,100]) 
print(hist)
print(bins)
输出结果如下:
返回hist直方图值:
[3 4 5 2 1]
返回bin区间边缘值:
[0 20 40 60 80 100]

plt()

pyplot 子模块的 plt() 函数将一个输入数组和 bins 数组作为参数,并将其输出为直方图。示例如下:
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np 
a = np.array([22,87,5,43,56,73,55,54,11,20,51,5,79,31,27])
plt.hist(a, bins =  [0,20,40,60,80,100])
plt.title("histogram")
plt.show()
输出图像如下所示:
numpy直方图
图7:Matplotlib直方图

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