Matplotlib是一个非常有用的python绘图库。
简单绘图 # 创建多项式 1*x^2+0*x+0 >>> func = poly1d(array([1,0,0]).astype(float)) # 一阶导数 >>> func1 = func.deriv(1) # 在-10,10之间产生100个均匀分布的数值 >>> x = linspace(-10,10,100) >>> y = func(x) >>> y1 = func1(x) # 绘制两条曲线 分别为红色r和蓝色b >>> pyplot.plot(x,y,'r',x,y1,'b') [<matplotlib.lines.Line2D object at 0xb2eeefec>, <matplotlib.lines.Line2D object at 0xb2ef46ac>] # 横轴标签 >>> pyplot.xlabel('x') <matplotlib.text.Text object at 0xb2f37e4c> >>> pyplot.ylabel('y') <matplotlib.text.Text object at 0xb3083c8c> >>> pyplot.show()生成如下图像
子图 from matplotlib import pyplot from numpy import * func = poly1d(array([1,2,3,4]).astype(float)) x = linspace(-10,10,100) y = func(x) func1 = func.deriv(1) y1 = func1(x) func2 = func.deriv(2) y2 = func2(x) # subplot()创建子图，第一个参数为子图的行数，第二个参数是子图的列数，第三个参数是序号 pyplot.subplot(3,1,1) pyplot.plot(x,y,'r') # 子图标题 pyplot.title('Polynomail') pyplot.subplot(3,1,2) pyplot.plot(x,y1,'b') pyplot.title('Firse Derivative') pyplot.subplot(3,1,3) pyplot.plot(x,y2,'y') pyplot.title('Second Derivative') pyplot.xlabel('x') pyplot.ylabel('y') pyplot.show()
生成如下图像
绘制3维图像 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm from numpy import * fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1,1,1,projection='3d') u = linspace(-1,1,100) # 创建2维坐标网络 x,y = meshgrid(u,u) z = x**2+y**2 # 指定行和列的步长，并指定颜色 ax.plot_surface(x,y,z,rstride=4,cstride=4,cmap=cm.binary_r) plt.show()
生成如下图像
绘制等高线图 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm from numpy import * fig = plt.figure() # 这里不需要指定三维参数 projection='3d' ax = fig.add_subplot(1,1,1) u = linspace(-1,1,100) x,y = meshgrid(u,u) z = x**2+y**2 ax.contourf(x,y,z) plt.show()
生成如下图像
