python之plot()和subplot()画图

吉玉

python中，常常需要数据（结果、日志等）可视化，从而观察和记录数据，借助matplotlib包中plot()函数可以很好地展示数据。一、认识plot()函数和subplot（）函数   plot()调用的常用语法：plt.plot(x,y,linestyle=,marker=,color=,linewidth=,markersize=,label=,)注意：1.其中linestyle=,marker=,color=,linewidth=,markersize=,label=,格式是可选的。      2.label是图例标签，不是图的二、运用plot()函数1.以下是一个完整的plot()函数运用例子：importmatplotlib.pyplotasplt#导入matplotlib包中的plot()函数importnumpyasnp#导入numpy数组包x=np.linspace(0,4,10)#定义x为0到5，10个点，大家根据自己需要修改参数y=x#定义y与X的关系#调用plot()函数，其中线条颜色：红色，线条样式为：虚线，点标记形状为：星型plt.plot(x,y,color='red',linestyle='--',marker='*')#通常情况会简化参数的书写，例如简写为‘r--*’（表示：红色/虚线/星型），大家根据需要可以修改参数#plt.plot(x,y,'r--*')plt.show()'运行运行 效果如下：从图中可以看到，效果展示较为单调，通过添加一些说明，可以进一步丰富图像。2.以下例子中，添加了、图例、轴等说明。importmatplotlib.pyplotasplt#导入matplotlib包中的plot()函数importnumpyasnp#导入numpy数组包x=np.linspace(0,4,10)#定义x为0到4，10个点，大家根据自己需要修改参数y=x#定义y与X的关系plt.plot(x,y,color='red',linestyle='--',marker='*',label='y=x')#注意这里添加了图例标签：'y=x'plt.title('linearfunction')#添加图plt.xlabel('Xaxis')#添加x轴名plt.ylabel('Yaxis')#添加y轴名plt.legend()#调用legend()图例函数plt.show()#展示图像'运行运行效果如下： 三.运用subplot()函数为了对比前后两者的区别，往往我们会调用subplot()函数，将图形窗口划分为多个子区域，并在每个子区域中绘制不同的内容，从而更加直观比较和分析多组结果，让可视化更加有条理。以下是一个子图划分的例子：（上述基础上增加了二次函数:y=x**2-4*x+4）importmatplotlib.pyplotasplt#导入matplotlib包中的plot()函数importnumpyasnp#导入numpy数组包x=np.linspace(0,4,10)#定义x为0到4，10个点，大家根据自己需要修改参数'''1.划分子图，子图区域为：2行2列，绘制二次函数'y=x'，并放在第一行第1个'''plt.subplot(2,2,1)##预制位置为：第一行第1个y=x#定义一次函数‘y=x’plt.plot(x,y,color='red',linestyle='--',marker='*')#绘制‘y=x’图'''2.丰富‘y=x’内容，并放在第一行第2个'''plt.subplot(2,2,2)#预制位置为：第一行第2个plt.plot(x,y,color='red',linestyle='--',marker='*',label='y=x')#绘制‘y=x’plt.title('linearfunction')#添加图plt.xlabel('Xaxis')#添加x轴名plt.ylabel('Yaxis')#添加y轴名plt.legend()#调用legend()图例函数'''3.绘制二次函数'y=x**2-4*x+4'，并放在第二行第1个'''plt.subplot(2,2,3)#预制位置第二行第1个y=x**2-4*x+4#定义二次函数plt.plot(x,y,color='green',linestyle='-.',marker='o',label='y=x*x-4*x+4')#绘制'y=x*x-4*x+4'plt.title('quadraticfunction')#添加图plt.xlabel('Xaxis')#添加x轴名plt.ylabel('Yaxis')#添加y轴名plt.legend()#调用legend()图例函数'''4.将一次函数'y=x'和二次函数'y=x**2-4*x+4'绘制在一张图上，并放在第二行第4个'''plt.subplot(2,2,4)y1=xy2=x**2-4*x+4plt.plot(x,y1,'r--*',label='y=x')plt.plot(x,y2,'g-.o',label='y=x*x-4*x+4')plt.title('fusion')plt.xlabel('Xaxis')plt.ylabel('Yaxis')plt.legend()plt.tight_layout()#tight_layout()函数来自动调整子图间距,从而避免部分内容（等）被遮住plt.show()#展示图像'运行运行效果如下所示：​​​​​​​四、总结1.plot()函数绘制图像，subplot()函数绘制不同子图在一个图像上。2.运用plot()函数时，需要明确数据的x和y，如果需要在同一个图像中展示多组数据，建议用图例标注每组数据，并且对设置每组数据的线条格式，以便进行每组数据分析和对比数据。3.运用subplot()函数，首先需要预置子图，然后再编辑子图展示的内容，注意运用tight_layout()函数进行整体布局，让每个子图独立分布区域。4.show()需要放置展示图的后面。