Python--matplotlib绘图

用Python绘制图表在工作中是一项非常有用的技能，虽然说强大的matlab基本可以满足我们所有的绘图需求，但是在有些情况下，使用Python绘图，让图表直接可以直接随着Python程序的运行而产生。那这种便捷，也是非常有价值的。本文中，我将简单介绍使用Python的pyplot模块绘制图表的基本操作。当然绘图是一个细活，不同的实际需求，对图表的要求也是千变万化，所以，要把所有的绘图操作一一道来，是困难的，也不见得有多大价值。因此，本文更多的只是抛砖引玉罢了，更详细的绘图技巧大家应在实践中不断查阅，积累经验。

matplotlib是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地行制图。其中，matplotlib的pyplot模块一般是最常用的，可以方便用户快速绘制二维图表。

绘制一个最简单的折线图

折线图在我的工作中用到的比较多，因为写论文时，经常要在不同的参数环境下比较算法的运行时间。同时，折线图也是最简单的，所以我拿它“开刀”，来介绍pyplot模块最基本的操作。

现在绘制一个简单的二维折线图，x值和对应的y值分别可以被表示如下：$x = [1, 2, 3, 4]$, $y = [1.2, 2.7, 4.1, 6.9]$，我们可以按如下代码画出折线图。

import matplotlib.pyplot as pltx = [1, 2, 3, 4]
y = [1.2, 2.5, 4.5, 7.3]# plot函数作图
plt.plot(x, y)  # show函数展示出这个图，如果没有这行代码，则程序完成绘图，但看不到
plt.show()  

需要注意一下的是show()函数在通常的运行情况下，将会阻塞程序的运行，直到用户关闭绘图窗口。换句话说，在关闭show()函数弹出的图像窗口前，show()函数后面的代码不会运行，直到用户关闭图像窗口，才会继续。

此外，还可以调用plt.savefig()将当前的Figure对象保存成图像文件，图像格式由图像文件的扩展名决定。比如，我通过如下代码将生成的图像保存为”test.png”。并且用dpi参数指定图像的分辨率为120。最后，输出图像的宽度为$8 \times 120 = 960$个像素。

plt.savefig("test.png", dpi=120)

注意：plt.savefig()函数应该出现在plt.show()函数之前，否则，关闭图像窗口后，图像对象也就被释放了，什么都保存不到。

当然了，这个图十分简陋，简陋到几乎不能用，现在我们一步步去优化这个图。

绘制不同风格的线条

首先，可以对折线本身的风格进行优化。最好是每个记录的点突出，同时折线的颜色，粗细以及样式可控。优化后，我们得到了下图：

具体的实现代码如下：

import matplotlib

本文来自互联网用户投稿，文章观点仅代表作者本人，不代表本站立场，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处。 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击【内容举报】进行投诉反馈！