前言

本文的文字及图片来源于网络,仅供学习 、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理 。

作者:碧茂大数据

 

1. 用 Numpy ndarray 作为数据传入 ply

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

np.random.seed(1000)
y = np.random.standard_normal(10)
print "y = %s"% y
x = range(len(y))
print "x=%s"% x
plt.plot(y)
plt.show()

 

 

2. 操纵坐标轴和增加网格及标签的函数

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

np.random.seed(1000)
y = np.random.standard_normal(10)
plt.plot(y.cumsum())
plt.grid(True) ##增加格点
plt.axis('tight') # 坐标轴适应数据量 axis 设置坐标轴
plt.show()

 

 

3. plt.xlim 和 plt.ylim 设置每个坐标轴的最小值和最大值

#!/etc/bin/python
#coding=utf-8
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(1000)
y = np.random.standard_normal(20)
plt.plot(y.cumsum())
plt.grid(True) ##增加格点
plt.xlim(-1,20)
plt.ylim(np.min(y.cumsum())- 1, np.max(y.cumsum()) + 1)

plt.show()

 

 

4. 添加标题和标签 plt.title, plt.xlabe, plt.ylabel 离散点, 线

#!/etc/bin/python
#coding=utf-8
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(1000)
y = np.random.standard_normal(20)

plt.figure(figsize=(7,4)) #画布大小
plt.plot(y.cumsum(),'b',lw = 1.5) # 蓝色的线
plt.plot(y.cumsum(),'ro') #离散的点
plt.grid(True)
plt.axis('tight')
plt.xlabel('index')
plt.ylabel('value')
plt.title('A simple Plot')
plt.show()

 

文章来源于网络,如有侵权请联系站长QQ61910465删除
本文版权归趣营销www.SEOgUrublog.com 所有,如有转发请注明来出,竞价开户托管,seo优化请联系QQ卍61910465