matplotlib 的一些例子.docx

import matplotlib.pyplot as pltplt.plot(1,2,3,4)plt.ylabel(some numbers)plt.show()继续学习的话，可以参照/index.html上的文档。好了，剩下的就是我总结的一些tips：读入ACSII文本数据data = np.loadtxt(data.dat)raw_z = data:,2将数据列转换为数据矩阵mat_z = raw_z.reshape(ny, nx)创建指定大小的绘图窗口，窗口无框（所绘图形对象大小等于最终图片对象的大小）fig = plt.figure(figsize=(16,6), frameon = False )设置背景透明度，0为全透明，1为不透明fig.patch.set_alpha(0.5)生成一个坐标框，对应一个图形对象，不显示坐标轴，但刻度仍在ax = fig.add_subplot(111, frameon=False)将矩阵mat_z以image的形式显示出来，双线性差值，灰度图，原点在下方，坐标范围定义为extentplt.imshow(mat_z, interpolation=bilinear, cmap=cm.gray,origin=lower, extent=-2,2,0,0.5)将数据以二维曲线形式显示，语法与MATLAB类似plt.plot( t, Ez, r, t, Az/50, b );以等高线形式显示levels = arange(-3, 2, 0.2)cs = plt.contour(mat_x, mat_y, mat_z, levels,linewidths=np.arange(0, 3, .5),colors=(r, green, blue, (1,1,0), #afeeee, 0.5)以等高线区间色块形式显示cset1 = plt.contourf(mat_x, mat_y, mat_z, levels,cmap=cm.get_cmap(jet, len(levels)-1)以对数阶可视化数据cset1 = plt.contourf(arry_re, arry_im, arry_hi, 100, cmap=cm.jet, locator=ticker.LogLocator()显示颜色条colorbar(cset1)颜色条的标示选项plt.clabel(cset1, fontsize=9, inline=1)以散点形式显示， s为点大小，c代表颜色plt.scatter(x, y, s=dr_pt*10, c=dr_pt);选择是否显示刻度值：x轴上，1为下，2为上；y轴上，1为左，2为右；for tick in ax.xaxis.get_major_ticks():tick.label1On = Truetick.label2On = Falsefor tick in ax.yaxis.get_major_ticks():tick.label1On = Falsetick.label2On = False选择如何显示刻度ax.xaxis.set_ticks_position(none)ax.yaxis.set_ticks_position(right)完全自定义坐标轴刻度及刻度值ax.set_xticks(-250, -200, -150, -100, -50, 0, 50, 100, 150, 200)ax.set_xticklabels(-250, , -150, , -50, , 50, , 150, )ax.set_yticks(-40, -20, 0, 20, 40, 60, 80)ax.set_yticklabels(, , , , , , )分别设置x轴和y轴上刻度值的字体大小for tick in ax.xaxis.get_major_ticks():tick.label1.set_fontsize(18)for tick in ax.yaxis.get_major_ticks():tick.label1.set_fontsize(18)这也可以设置刻度值字体大小matplotlib.rc(xtick, labelsize=20)matplotlib.rc(ytick, labelsize=20)显示标题plt.title(title)显示坐标轴标示plt.xlabel(x)plt.ylabel(y)显示范围xlim(-2, 2)ylim(0, 0.5)映射色深范围clim(-5.4, -1.4)显示网格grid(True)直接保存文件，文件名后缀自动决定保存格式savefig(/home/timy/Desktop/fig/+file_name+.png)显示图片plt.show()matplotlib也可绘制三维图像mplot3d是matplotlib的一个工具箱，执行效率不是很高，很多在2D中可用的选项在3D模式下无效，希望继续开发，完善这个工具箱直接参考这个：/Cookbook/Matplotlib/mplot3D建立三维显示坐标框a