plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]7 là tập hợp các hàm giúp matplotlib hoạt động như MATLAB. Mỗi hàm
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]8 thực hiện một số thay đổi đối với một hình. e. g. , tạo hình, tạo vùng vẽ trong hình, vẽ một số đường trong vùng vẽ, trang trí ô bằng nhãn, v.v.
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]] 7, các trạng thái khác nhau được giữ nguyên qua các lần gọi hàm, để nó theo dõi những thứ như hình và vùng vẽ hiện tại, đồng thời các hàm vẽ đồ thị được hướng đến các trục hiện tại [xin lưu ý rằng "các trục" ở đây và trong . part of a figure and not the strict mathematical term for more than one axis].
Ghi chú
API pyplot ngầm thường ít dài dòng hơn nhưng cũng không linh hoạt bằng API rõ ràng. Hầu hết các lệnh gọi hàm mà bạn thấy ở đây cũng có thể được gọi là các phương thức từ một đối tượng
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], 'ro'] plt.axis[[0, 6, 0, 20]] plt.show[]0. Chúng tôi khuyên bạn nên duyệt các hướng dẫn và ví dụ để xem cách thức hoạt động của nó. Xem Giao diện ứng dụng Matplotlib [API] để biết giải thích về sự đánh đổi của các API người dùng được hỗ trợ.
Tạo trực quan hóa với pyplot rất nhanh
import matplotlib.pyplot as plt plt.plot[[1, 2, 3, 4]] plt.ylabel['some numbers'] plt.show[]plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], 'ro'] plt.axis[[0, 6, 0, 20]] plt.show[] 1, matplotlib sẽ giả định rằng đó là một chuỗi các giá trị y và tự động tạo các giá trị x cho bạn. Vì phạm vi python bắt đầu bằng 0, nên vectơ x mặc định có cùng độ dài với y nhưng bắt đầu bằng 0. Do đó dữ liệu x là
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], 'ro'] plt.axis[[0, 6, 0, 20]] plt.show[]2
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], 'ro'] plt.axis[[0, 6, 0, 20]] plt.show[]1 là một hàm linh hoạt và sẽ nhận một số đối số tùy ý. Ví dụ, để vẽ đồ thị x so với y, bạn có thể viết
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], 'ro'] plt.axis[[0, 6, 0, 20]] plt.show[] plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], 'ro'] plt.axis[[0, 6, 0, 20]] plt.show[] 1 để biết danh sách đầy đủ các kiểu đường kẻ và chuỗi định dạng. Hàm
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], 'ro'] plt.axis[[0, 6, 0, 20]] plt.show[]5 trong ví dụ trên lấy danh sách
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], 'ro'] plt.axis[[0, 6, 0, 20]] plt.show[]6 và chỉ định chế độ xem của các trục
Nếu matplotlib bị giới hạn làm việc với các danh sách, thì nó sẽ khá vô dụng đối với việc xử lý số. Nói chung, bạn sẽ sử dụng mảng có nhiều mảng. Trên thực tế, tất cả các chuỗi được chuyển đổi thành mảng có nhiều mảng bên trong. Ví dụ dưới đây minh họa việc vẽ một số dòng với các kiểu định dạng khác nhau trong một lệnh gọi hàm sử dụng mảng
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]3plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], 'ro'] plt.axis[[0, 6, 0, 20]] plt.show[] 7 hoặc
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], 'ro'] plt.axis[[0, 6, 0, 20]] plt.show[]8
Matplotlib cho phép bạn cung cấp một đối tượng như vậy với đối số từ khóa
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], 'ro'] plt.axis[[0, 6, 0, 20]] plt.show[]9. Nếu được cung cấp, thì bạn có thể tạo các ô có chuỗi tương ứng với các biến này
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]7plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]] 8plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]] 0
Sử dụng các phương thức setter của phiên bản
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]31.
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], 'ro'] plt.axis[[0, 6, 0, 20]] plt.show[]1 trả về danh sách các đối tượng
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]31; . g. ,
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]34. Trong đoạn mã dưới đây, chúng tôi sẽ giả sử rằng chúng tôi chỉ có một dòng để danh sách được trả về có độ dài 1. Chúng tôi sử dụng giải nén tuple với
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]35 để lấy phần tử đầu tiên của danh sách đó
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]6
Sử dụng
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]36. Ví dụ dưới đây sử dụng hàm kiểu MATLAB để đặt nhiều thuộc tính trên danh sách các dòng.
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]36 hoạt động minh bạch với một danh sách các đối tượng hoặc một đối tượng. Bạn có thể sử dụng các đối số từ khóa python hoặc các cặp giá trị/chuỗi kiểu MATLAB
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]9
Dưới đây là các tài sản
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]31 có sẵn
Tài sản
Loại giá trị
chữ cái
trôi nổi
hoạt hình
[ĐÚNG VẬY. Sai]
khử răng cưa hoặc aa
[ĐÚNG VẬY. Sai]
clip_box
một matplotlib. biến đổi. Ví dụ Bbox
clip_on
[ĐÚNG VẬY. Sai]
clip_path
một phiên bản Đường dẫn và một phiên bản Chuyển đổi, một Bản vá
màu hoặc c
bất kỳ màu matplotlib nào
chứa
chức năng kiểm tra lượt truy cập
dash_capstyle
[
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]39.
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]70.
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]71]
dash_joinstyle
[
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]72.
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]70.
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]74]
dấu gạch ngang
trình tự bật/tắt mực theo điểm
dữ liệu
[np. mảng xdata, np. mảng ydata]
nhân vật
một matplotlib. nhân vật. ví dụ hình
nhãn mác
bất kỳ chuỗi nào
kiểu dáng hoặc ls
[
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]75.
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]76.
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]77.
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]78.
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]79. . ]
băng thông hoặc lw
giá trị float tính bằng điểm
đánh dấu
[
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]80.
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]81.
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]82.
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]83.
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]84.
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]85.
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]86 ]
markeredgecolor hoặc mec
bất kỳ màu matplotlib nào
markeredgewidth hoặc mew
giá trị float tính bằng điểm
đánh dấufacecolor hoặc mfc
bất kỳ màu matplotlib nào
kích thước điểm đánh dấu hoặc ms
trôi nổi
đánh dấu
[ Không có. số nguyên. [khởi động, sải chân] ]
người hái
được sử dụng trong lựa chọn dòng tương tác
bán kính hái
bán kính lựa chọn chọn dòng
solid_capstyle
[
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]39.
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]70.
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]71]
solid_joinstyle
[
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]72.
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]70.
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]74]
biến đổi
một matplotlib. biến đổi. Ví dụ chuyển đổi
có thể nhìn thấy
[ĐÚNG VẬY. Sai]
xdữ liệu
np. mảng
ydata
np. mảng
thứ tự
bất kỳ số nào
Để có danh sách các thuộc tính đường có thể thiết lập, hãy gọi hàm
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]36 với một hoặc nhiều đường làm đối số
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], 'ro'] plt.axis[[0, 6, 0, 20]] plt.show[]6
Làm việc với nhiều hình và trục#
MATLAB, và
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]8, có khái niệm về hình hiện tại và các trục hiện tại. Tất cả các chức năng vẽ đồ thị áp dụng cho các trục hiện tại. Hàm
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]05 trả về các trục hiện tại [đối tượng
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]06] và hàm
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]07 trả về hình hiện tại [đối tượng
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]08]. Thông thường, bạn không phải lo lắng về điều này, vì tất cả đã được lo liệu ở hậu trường. Dưới đây là một tập lệnh để tạo hai ô con
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]0plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]] 09 ở đây là tùy chọn vì một hình sẽ được tạo nếu không tồn tại, giống như một Trục sẽ được tạo [tương đương với lệnh gọi
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]60 rõ ràng] nếu không tồn tại. Cuộc gọi
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]61 chỉ định
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]62 trong đó
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]63 nằm trong khoảng từ 1 đến
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]64. Dấu phẩy trong cuộc gọi
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]61 là tùy chọn nếu
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]66. Vì vậy,
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]67 giống hệt với
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]68
Bạn có thể tạo số lượng ô con và trục tùy ý. Nếu bạn muốn đặt Trục theo cách thủ công, tôi. e. , không phải trên lưới hình chữ nhật, hãy sử dụng
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]69, cho phép bạn chỉ định vị trí là
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]90 trong đó tất cả các giá trị nằm trong tọa độ phân số [0 đến 1]. Xem Trình diễn trục để biết ví dụ về cách đặt trục theo cách thủ công và Nhiều ô con để biết .
Bạn có thể tạo nhiều hình bằng cách sử dụng nhiều cuộc gọi
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]09 với số hình tăng dần. Tất nhiên, mỗi hình có thể chứa bao nhiêu trục và ô phụ tùy ý bạn muốn
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]1
Bạn có thể xóa hình hiện tại bằng
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]92 và các trục hiện tại bằng
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]93. Nếu bạn cảm thấy khó chịu khi các trạng thái [cụ thể là hình ảnh, hình và trục hiện tại] đang được duy trì ở hậu trường cho bạn, đừng tuyệt vọng. đây chỉ là một trình bao bọc trạng thái mỏng bao quanh một API hướng đối tượng mà bạn có thể sử dụng thay thế [xem Hướng dẫn dành cho nghệ sĩ ]
Nếu bạn đang tạo ra nhiều số liệu, bạn cần lưu ý một điều nữa. bộ nhớ cần thiết cho một hình không được giải phóng hoàn toàn cho đến khi hình được đóng rõ ràng bằng
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]94. Xóa tất cả các tham chiếu đến hình và/hoặc sử dụng trình quản lý cửa sổ để tắt cửa sổ mà hình xuất hiện trên màn hình là không đủ, vì pyplot duy trì các tham chiếu bên trong cho đến khi
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]94 được gọi
Làm việc với văn bản#
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]96 có thể được sử dụng để thêm văn bản vào một vị trí tùy ý và
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]97,
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]98 và
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]99 được sử dụng để thêm văn bản vào các vị trí được chỉ định [xem Văn bản trong Ô Matplotlib for a more detailed example]
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]2plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]] 96 đều trả về một thể hiện
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], 'ro'] plt.axis[[0, 6, 0, 20]] plt.show[]61. Cũng giống như các dòng trên, bạn có thể tùy chỉnh các thuộc tính bằng cách chuyển các đối số từ khóa vào các hàm văn bản hoặc sử dụng
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]36
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]3
Các thuộc tính này được trình bày chi tiết hơn trong Các thuộc tính và bố cục văn bản .
Sử dụng biểu thức toán học trong văn bản#
matplotlib chấp nhận các biểu thức phương trình TeX trong bất kỳ biểu thức văn bản nào. Ví dụ: để viết biểu thức \[\sigma_i=15\] trong tiêu đề, bạn có thể viết biểu thức TeX được bao quanh bởi các ký hiệu đô la.
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]4
_______563 trước chuỗi tiêu đề rất quan trọng -- nó biểu thị rằng chuỗi đó là một chuỗi thô và không coi các dấu gạch chéo ngược là dấu gạch chéo ngược khi trăn thoát. matplotlib có một trình phân tích cú pháp biểu thức TeX tích hợp sẵn và công cụ bố cục, đồng thời cung cấp các phông chữ toán học của riêng nó -- để biết chi tiết, hãy xem Viết biểu thức toán học . Do đó, bạn có thể sử dụng văn bản toán học trên nhiều nền tảng mà không cần cài đặt TeX. Đối với những người đã cài đặt LaTeX và dvipng, bạn cũng có thể sử dụng LaTeX để định dạng văn bản của mình và kết hợp đầu ra trực tiếp vào số liệu hiển thị hoặc phần tái bút đã lưu -- xem Kết xuất văn bản bằng LaTeX.
Chú thích văn bản#
Việc sử dụng hàm
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]96 cơ bản ở trên đặt văn bản ở vị trí tùy ý trên Trục. Một cách sử dụng phổ biến cho văn bản là chú thích một số tính năng của cốt truyện và phương pháp
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], 'ro'] plt.axis[[0, 6, 0, 20]] plt.show[]65 cung cấp chức năng trợ giúp để tạo chú thích dễ dàng. Trong một chú thích, có hai điểm cần xem xét. vị trí được chú thích được đại diện bởi đối số
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], 'ro'] plt.axis[[0, 6, 0, 20]] plt.show[]66 và vị trí của văn bản
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], 'ro'] plt.axis[[0, 6, 0, 20]] plt.show[]67. Cả hai đối số này đều là bộ dữ liệu
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], 'ro'] plt.axis[[0, 6, 0, 20]] plt.show[]68
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]5plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], 'ro'] plt.axis[[0, 6, 0, 20]] plt.show[] 66 [đầu mũi tên] và
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16], 'ro'] plt.axis[[0, 6, 0, 20]] plt.show[]67 [vị trí văn bản] đều nằm trong tọa độ dữ liệu. Có nhiều hệ tọa độ khác mà người ta có thể chọn -- xem Chú thích cơ bản và Chú thích nâng cao for details. More examples can be found in Chú thích ô .
Các trục logarit và phi tuyến tính khác#
plt.plot[[1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]]7 không chỉ hỗ trợ thang đo trục tuyến tính mà còn cả thang đo logarit và logit. Điều này thường được sử dụng nếu dữ liệu kéo dài nhiều bậc độ lớn. Thay đổi tỷ lệ của một trục là dễ dàng