Matplotlib 简单绘图

在本章中，我们将学习如何使用 Matplotlib 创建一个简单的绘图。

我们现在将在 Matplotlib 中显示一个简单的角度线图，弧度与正弦值的关系。首先，导入 Matplotlib 包中的 Pyplot 模块，按照惯例使用别名 plt。

import matplotlib.pyplot as plt

接下来我们需要一个数字数组来绘制。在使用 np 别名导入的 NumPy 库中定义了各种数组函数。

import numpy as np

我们现在使用 NumPy 库中的 arange() 函数获取角度在 0 到 2π 之间的 ndarray 对象。

x = np.arange(0, math.pi*2, 0.05)

ndarray 对象用作图形 x 轴上的值。 y轴上要显示的x中角度的对应正弦值由以下语句获得：

y = np.sin(x)

使用 plot() 函数绘制来自两个数组的值。

plt.plot(x,y)

你可以设置绘图标题以及 x 和 y 轴的标签。

You can set the plot title, and labels for x and y axes.
plt.xlabel("angle")
plt.ylabel("sine")
plt.title('sine wave')

绘图查看器窗口由 show() 函数调用：

plt.show()

完整的程序如下：

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import math #needed for definition of pi
x = np.arange(0, math.pi*2, 0.05)
y = np.sin(x)
plt.plot(x,y)
plt.xlabel("angle")
plt.ylabel("sine")
plt.title('sine wave')
plt.show()

上面这行代码执行后，显示如下图：

现在，使用带有 Matplotlib 的 Jupyter 笔记本。

如前所述，从 Anaconda 导航器或命令行启动 Jupyter 笔记本。在输入单元格中，输入 Pyplot 和 NumPy 的导入语句：

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np

要在笔记本内部(而不是在单独的查看器中)显示绘图输出，请输入以下魔术语句：

%matplotlib inline

获取 x 作为包含 0 到 2π 之间的弧度角的 ndarray 对象，以及 y 作为每个角度的正弦值：

import math
x = np.arange(0, math.pi*2, 0.05)
y = np.sin(x)

设置 x 轴和 y 轴的标签以及绘图标题：

plt.xlabel("angle")
plt.ylabel("sine")
plt.title('sine wave')

最后在notebook中执行plot()函数生成正弦波显示(无需运行show()函数)：

plt.plot(x,y)

执行最后一行代码后，显示如下输出：