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python可视化--matplotlib

matplotlib在python中一般会与numpy同时出现，解决一些科学计算和数据的可视化问题。

matplotlib其实就是matlib在python中的实现，因此不会有太大的难度，而由于python自身在处理大数据方面的优势，使python和hadoop、hive甚至spark都有很好的结合，那么Python中的

可视化会更加的重要。

1、python实现一个正弦函数

plt.title(u'sin函数图'，fontproperties=font) #设置标题

plt.xlabel(u'x轴', fontproperties=font) #设置x轴注释和字体

plt.ylabel(u'y轴', fontproperties=font) #设置y注释和字体

 >>> import numpy as np >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> x=np.arange(-np.pi,np.pi,0.01) >>> y=np.sin(x) >>> plt.plot(x,y,'g') [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x0000000008FB7F98>] >>> plt.show()

python可视化--matplotlib

numpy中集成了python中的math模块，因此math中的方法numpy也可以调用。

2、坐标区间的设置

(1)没有设置x y 的区间

>>> import numpy as np >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> x=np.arange(-5,5,0.01) >>> y=x**3 >>> plt.plot(x,y) [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x00000000090288D0>] >>> plt.show()

python可视化--matplotlib

（2）对x y 轴的区间进行设置

对x y 的取值区间进行了设置 xlim(xmin,xmax)用来设置x轴的最大最小区间 ylim(ymin,ymax)设置y轴的最大最小区间

 1 >>> x=np.arange(-5,5,0.01) 2 >>> y=x**3 3 >>> plt.xlim(-6,6) 4 (-6, 6) 5 >>> plt.ylim(-200,200) 6 (-200, 200) 7 >>> plt.plot(x,y) 8 [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000000000BCA6048>] 9 >>> plt.show()

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3、设置网格线

grid()提供网格线的选项，在plot()加上grid(True)选项就能显示网格线。

 >>> x=np.arange(-5,5,0.01) >>> y=x**3 >>> plt.xlim(-6,6) (-6, 6) >>> plt.ylim(-200,200) (-200, 200) >>> plt.plot(x,y) [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000000000C193AC8>] >>> plt.grid(True) >>> plt.show()

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