Matplotlib是一个非常有用的python绘图库。
简单绘图#
# 创建多项式 1*x^2+0*x+0
>>> func = poly1d(array([1,0,0]).astype(float))
# 一阶导数
>>> func1 = func.deriv(1)
# 在-10,10之间产生100个均匀分布的数值
>>> x = linspace(-10,10,100)
>>> y = func(x)
>>> y1 = func1(x)
# 绘制两条曲线 分别为红色r和蓝色b
>>> pyplot.plot(x,y,'r',x,y1,'b')
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0xb2eeefec>, <matplotlib.lines.Line2D object at 0xb2ef46ac>]
# 横轴标签
>>> pyplot.xlabel('x')
<matplotlib.text.Text object at 0xb2f37e4c>
>>> pyplot.ylabel('y')
<matplotlib.text.Text object at 0xb3083c8c>
>>> pyplot.show()
生成如下图像
子图#
from matplotlib import pyplot
from numpy import *
func = poly1d(array([1,2,3,4]).astype(float))
x = linspace(-10,10,100)
y = func(x)
func1 = func.deriv(1)
y1 = func1(x)
func2 = func.deriv(2)
y2 = func2(x)
# subplot()创建子图，第一个参数为子图的行数，第二个参数是子图的列数，第三个参数是序号
pyplot.subplot(3,1,1)
pyplot.plot(x,y,'r')
# 子图标题
pyplot.title('Polynomail')
pyplot.subplot(3,1,2)
pyplot.plot(x,y1,'b')
pyplot.title('Firse Derivative')
pyplot.subplot(3,1,3)
pyplot.plot(x,y2,'y')
pyplot.title('Second Derivative')
pyplot.xlabel('x')
pyplot.ylabel('y')
pyplot.show()
生成如下图像
绘制3维图像#
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
from numpy import *
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1,projection='3d')
u = linspace(-1,1,100)
# 创建2维坐标网络
x,y = meshgrid(u,u)
z = x**2+y**2
# 指定行和列的步长，并指定颜色
ax.plot_surface(x,y,z,rstride=4,cstride=4,cmap=cm.binary_r)
plt.show()
生成如下图像
绘制等高线图#
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
from numpy import *
fig = plt.figure()
# 这里不需要指定三维参数 projection='3d'
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
u = linspace(-1,1,100)
x,y = meshgrid(u,u)
z = x**2+y**2
ax.contourf(x,y,z)
plt.show()
生成如下图像
