各位用户为了找寻关于在Linux下使用Python的matplotlib绘制数据图的教程的资料费劲了很多周折。这里教程网为您整理了关于在Linux下使用Python的matplotlib绘制数据图的教程的相关资料,仅供查阅,以下为您介绍关于在Linux下使用Python的matplotlib绘制数据图的教程的详细内容
如果你想要在Linxu中获得一个高效、自动化、高质量的科学画图的解决方案,应该考虑尝试下matplotlib库。Matplotlib是基于python的开源科学测绘包,基于python软件基金会许可证发布。大量的文档和例子、集成了Python和Numpy科学计算包、以及自动化能力,是作为Linux环境中进行科学画图的可靠选择的几个原因。这个教程将提供几个用matplotlib画图的例子。 特性
支持众多的图表类型,如:bar,box,contour,histogram,scatter,line plots.... 基于python的语法 集成Numpy科学计算包 数据源可以是 python 的列表、键值对和数组 可定制的图表格式(坐标轴缩放、标签位置及标签内容等) 可定制文本(字体,大小,位置...) 支持TeX格式(等式,符号,希腊字体...) 与IPython相兼容(允许在 python shell 中与图表交互) 自动化(使用 Python 循环创建图表) 用Python 的循环迭代生成图片 保存所绘图片格式为图片文件,如:png,pdf,ps,eps,svg等基于Python语法的matplotlib是其许多特性和高效工作流的基础。世面上有许多用于绘制高质量图的科学绘图包,但是这些包允许你直接在你的Python代码中去使用吗?除此以外,这些包允许你创建可以保存为图片文件的图片吗?Matplotlib允许你完成所有的这些任务。从而你可以节省时间,使用它你能够花更少的时间创建更多的图片。 安装
安装Python和Numpy包是使用Matplotlib的前提。
可以通过如下命令在Debian或Ubuntu中安装Matplotlib:
? 1$
sudo
apt-get
install
python-matplotlib
在Fedora或CentOS/RHEL环境则可用如下命令:
? 1$
sudo
yum
install
python-matplotlib
Matplotlib 例子
本教程会提供几个绘图例子演示如何使用matplotlib:
离散图和线性图 柱状图 饼状图在这些例子中我们将用Python脚本来执行Mapplotlib命令。注意numpy和matplotlib模块需要通过import命令在脚本中进行导入。
np为nuupy模块的命名空间引用,plt为matplotlib.pyplot的命名空间引用:
? 1 2import
numpy as np
import
matplotlib.pyplot as plt
例1:离散和线性图
第一个脚本,script1.py 完成如下任务:
创建3个数据集(xData,yData1和yData2) 创建一个宽8英寸、高6英寸的图(赋值1) 设置图画的标题、x轴标签、y轴标签(字号均为14) 绘制第一个数据集:yData1为xData数据集的函数,用圆点标识的离散蓝线,标识为"y1 data" 绘制第二个数据集:yData2为xData数据集的函数,采用红实线,标识为"y2 data" 把图例放置在图的左上角 保存图片为PNG格式文件script1.py的内容如下:
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14import
numpy as np
import
matplotlib.pyplot as plt
xData
=
np.arange(
0
,
10
,
1
)
yData1
=
xData.__pow__(
2.0
)
yData2
=
np.arange(
15
,
61
,
5
)
plt.figure(num
=
1
, figsize
=
(
8
,
6
))
plt.title(
'Plot 1'
, size
=
14
)
plt.xlabel(
'x-axis'
, size
=
14
)
plt.ylabel(
'y-axis'
, size
=
14
)
plt.plot(xData, yData1, color
=
'b'
, linestyle
=
'--'
, marker
=
'o'
, label
=
'y1 data'
)
plt.plot(xData, yData2, color
=
'r'
, linestyle
=
'-'
, label
=
'y2 data'
)
plt.legend(loc
=
'upper left'
)
plt.savefig(
'images/plot1.png'
,
format
=
'png'
)
所画之图如下:
例2:柱状图
第二个脚本,script2.py 完成如下任务:
创建一个包含1000个随机样本的正态分布数据集。 创建一个宽8英寸、高6英寸的图(赋值1) 设置图的标题、x轴标签、y轴标签(字号均为14) 用samples这个数据集画一个40个柱状,边从-10到10的柱状图 添加文本,用TeX格式显示希腊字母mu和sigma(字号为16) 保存图片为PNG格式。script2.py代码如下:
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13import
numpy as np
import
matplotlib.pyplot as plt
mu
=
0.0
sigma
=
2.0
samples
=
np.random.normal(loc
=
mu, scale
=
sigma, size
=
1000
)
plt.figure(num
=
1
, figsize
=
(
8
,
6
))
plt.title(
'Plot 2'
, size
=
14
)
plt.xlabel(
'value'
, size
=
14
)
plt.ylabel(
'counts'
, size
=
14
)
plt.hist(samples, bins
=
40
,
range
=
(
-
10
,
10
))
plt.text(
-
9
,
100
, r
'$mu$ = 0.0, $sigma$ = 2.0'
, size
=
16
)
plt.savefig(
'images/plot2.png'
,
format
=
'png'
)
结果见如下链接:
例3:饼状图
第三个脚本,script3.py 完成如下任务:
创建一个包含5个整数的列表 创建一个宽6英寸、高6英寸的图(赋值1) 添加一个长宽比为1的轴图 设置图的标题(字号为14) 用data列表画一个包含标签的饼状图 保存图为PNG格式脚本script3.py的代码如下:
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9import
numpy as np
import
matplotlib.pyplot as plt
data
=
[
33
,
25
,
20
,
12
,
10
]
plt.figure(num
=
1
, figsize
=
(
6
,
6
))
plt.axes(aspect
=
1
)
plt.title(
'Plot 3'
, size
=
14
)
plt.pie(data, labels
=
(
'Group 1'
,
'Group 2'
,
'Group 3'
,
'Group 4'
,
'Group 5'
))
plt.savefig(
'images/plot3.png'
,
format
=
'png'
)
结果如下链接所示:
总结
这个教程提供了几个用matplotlib科学画图包进行画图的例子,Matplotlib是在Linux环境中用于解决科学画图的绝佳方案,表现在其无缝地和Python、Numpy连接、自动化能力,和提供多种自定义的高质量的画图产品。