人工智能基础——matplotlib模块_折线图数据可视化

人工智能
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首先导入模块

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt 

创建数据

x = np.linspace(0,20,1000)y = np.sin(x)

1.折线图 plot

我们来循序渐进地画一张正弦电压曲线图

最简单的绘画折线图plt.plot(x,y)#以x为x轴,y为y轴绘画折线图,x数据的个数和y数据的个数要相等plt.show()
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plt.plot(x,y,color='red',linestyle=':',linewidth=3.0,label='cos')#color设置线的颜色,linestyle设置线的样式,linewidth设置线的宽度,label设置线的标签,label与下面的plt.legend()相对应#常用颜色值  b g r c m y k w#常用的线的风格 -(实线)  -.(线段)  .(点)    :(虚线)plt.legend()#显示每条线代表什么plt.show()
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plt.plot(x,y,color='red',linestyle='-',linewidth=3.0,label='cos')plt.legend()plt.xlim(0,1)#确定x轴的范围plt.ylim(-1,1)#确定y轴的范围plt.grid()#加上网格plt.show()
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plt.plot(x,y,color='red',linestyle='-',marker='*',linewidth=3.0,label='cos') #这段代码相较于刚才的代码plot里添加了marker属性,代表每个点用什么符号表示,具体的种类请看图2plt.legend()plt.xlim(0,1)plt.ylim(-1,1)plt.grid()plt.show()
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图1

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图2

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #显示中文plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #正常显示正负号plt.plot(x,y,color='red',linestyle='-',marker='*',linewidth=3.0,label='cos')#常用颜色值  b g r c m y k wplt.legend()#显示每条线代表什么plt.xlim(0,1)#确定x的范围plt.ylim(-1,1)#确定y的范围plt.grid()#加上网格plt.xlabel('t/s')#给x轴加上名称plt.ylabel('U/V')#给y轴加上名称plt.title('电压变化曲线')#添加图片名称plt.show()
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#子图 plt.subplot()x = np.linspace(0,20,1000)siny = np.sin(x)plt.subplot(121)#第一个数字是行数,第二个数字是列数,第三个数字是第几张图plt.plot(x,siny)plt.grid()plt.title("sin")plt.subplot(122)#第一个数字是行数,第二个数字是列数,第三个数字是第几张图#每写一个plt.subplot,下面的操作都是对这张子图的操作,直到遇到下一个plt.subplotplt.plot(x,x**2)plt.grid()plt.title("x^2")plt.show()
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练习:利用图像验证sin(2x)的周期是sinx的一半

x = np.linspace(0,10,100)sinx = np.sin(x)cosx = np.cos(x)plt.subplot(211)plt.plot(x,sinx,color="red",marker="*",label="sin")plt.plot(x,cosx,color="b",label="cos")plt.subplot(212)plt.plot(x,2*sinx*cosx,color="k",label="2(sinx)(cosx)")plt.show()
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验证sin(2x)的周期是sinx的一半

至此,如何利用matplotlib.pyplot绘画折线图,以及一些属性和方法具体表示的含义就介绍到这里,希望读者可以自行测试一下代码。之后还会更新散点图,饼图,柱状图,直方图等,敬请期待!!!

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