python matplotlib画图

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　　本文摘自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4b5039210100ie6a.html
　　Matplotlib.pyplot是用来画图的方法，类似于matlab中plot命令，用法基本相同。
　　一.最基本的：
　　例如：
　　In [1]: import matplotlib.pyplot as plt
　　In [2]: plt.plot([1,2,3])
　　Out[2]: []
　　In [3]: plt.ylabel('some numbers')
　　Out[3]:
　　In [4]: plt.show()
　　结果如图1


　　从图中可以看到，如果我们给plot()参数是一个list或者array，那么画图默认是作为Y轴来显示，x轴是自动生成的数值范围。
　　其实plot可以带一些参数，和matlab类似。如：plt.plot([1,2,3],[1,4,9])
　　则会按(1,1),(2,4),(3,9)来划线。
　　当然和matlab类似，我们也可以指定线的类型和颜色，如果默认，则为’b-‘,即蓝色的实线（如上图）。
　　>>> import matplotlib.pyplot as plt
　　>>> plt.plot([1,2,3,4], [1,4,9,16], 'ro')
　　[]
　　>>> plt.axis([0, 6, 0, 20])
　　[0, 6, 0, 20]
　　>>> plt.show()
　　结果如图2：


　　
　　'ro'代表线形为红色圈。plt.axis([0, 6, 0, 20])是指定xy坐标的起始范围，它的参数是列表[xmin, xmax, ymin, ymax]。
　　二，统一图上画多条曲线
　　下面看看如何在同一张图画多条曲线，我们用numpy生成的array
　　>>> import numpy as np
　　>>> t = np.arange(0.,5.,0.2)
　　>>> t
　　array([ 0. ,  0.2,  0.4,  0.6,  0.8,  1. ,  1.2,  1.4,  1.6,  1.8,  2. , 2.2,  2.4,  2.6,  2.8, 3. ,  3.2,  3.4,  3.6,  3.8,  4. ,  4.2, 4.4,  4.6,  4.8])
　　>>> plt.plot(t,t,'r--',t,t**2,'bs',t,t**3,'g^')
　　>>> plt.show()
　　结果如图3：
　　


　　对于线的属性，我们也可以如下设定：

lines = plt.plot(x1, y1, x2, y2)

# use keyword args

plt.setp(lines, color='r', linewidth=2.0)

# or matlab style string value pairs

　　plt.setp(lines, 'color', 'r', 'linewidth', 2.0)
　　
　　三，subplot命令
　　Matplotlib也有和matlab中一样的subplot命令
　　>>> import numpy as np
　　>>> import matplotlib.pyplot as plt
　　>>> def f(t):
　　return np.exp(-t)*np.cos(2*np.pi*t)
　　
　　>>> t1 = np.arange(0.0,5.0,0.1)
　　>>> t2 = np.arange(0.0,5.0,0.02)
　　>>> plt.figure(1)
　　
　　>>> plt.subplot(211)
　　
　　>>> plt.plot(t1,f(t1),'bo',t2,f(t2),'k')
　　[, ]
　　>>> plt.subplot(212)
　　
　　>>> plt.plot(t2,np.cos(2*np.pi*t2),'r--')
　　[]
　　>>> plt.show()
　　结果如图4：
　　


　　当然，也可以用figure来画多个图。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(1) # the first figure

plt.subplot(211) # the first subplot in the first figure

plt.plot([1,2,3])

plt.subplot(212) # the second subplot in the first figure

plt.plot([4,5,6])

plt.figure(2) # a second figure

　　plt.plot([4,5,6]) # creates a subplot(111) by default

plt.figure(1) # figure 1 current; subplot(212) still current

plt.subplot(211) # make subplot(211) in figure1 current

　　plt.title('Easy as 1,2,3') # subplot 211 title
　　
　　四，在图片上标上text。
　　如：
　　import numpy as np
　　import matplotlib.pyplot as plt
　　
　　mu,sigma = 100,15
　　x = mu + sigma*np.random.randn(10000)
　　# the histogram of the data
　　n,bins,patches = plt.hist(x,50,normed=1,facecolor='g',alpha=0.75)
　　plt.xlabel('Smarts')
　　plt.ylabel('Probability')
　　plt.title('Histogram of IQ')
　　plt.text(60,.025,r'$\mu=100,\ \sigma=15$')
　　plt.axis([40,160,0,0.03])
　　plt.grid(True)
　　plt.show()
　　结果如图5：


　　可以看到matplotlib接受Tex的数学公式模式‘$$‘. 如此借助latex，可以在图形中显示复杂的数学公式了。
　　原文链接：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4b5039210100ie6a.html