Python中的Matplotlib模块入门教程

1 关于 Matplotlib 模块

Matplotlib 是一个由 John Hunter 等开发的,用以绘制二维图形的 Python 模块。它利用了 Python 下的数值计算模块 Numeric 及 Numarray,克隆了许多 Matlab 中的函数, 用以帮助用户轻松地获得高质量的二维图形。Matplotlib 可以绘制多种形式的图形包括普通的线图,直方图,饼图,散点图以及误差线图等;可以比较方便的定制图形的各种属性比如图线的类型,颜色,粗细,字体的大小等;它能够很好地支持一部分 TeX 排版命令,可以比较美观地显示图形中的数学公式。Matplotlib 掌握起来也很容易,由于 Matplotlib 使用的大部分函数都与 Matlab 中对应的函数同名,且各种参数的含义,使用方法也一致,这就使得熟悉 Matlab 的用户使用起来感到得心应手。对那些不熟悉的 Matlab 的用户而言,这些函数的意义往往也是一目了然的,因此只要花很少的时间就可以掌握。

Matplotlib 目前包含了37个不同的模块, 如 matlab, mathtext, finance, dates

等等,其中与绘图关系最直接的是 matlab 模块。可以用下面的命令装载并查看它提供的函数

>>> import matplotlib.matlab
>>> dir(matplotlib.matlab)

如果要了解模块中某个函数的使用方法,可以使用 help 命令。如下面的命令

>>> help(legend)
>>> help(plot)

会返回 legend 和 plot 这两个函数的信息。

本文拟通过一些实例来说明 matplotlib 的这些主要特点。相信通过阅读这些例子,您能对 Matplotlib 的使用有一个基本的了解。

2 绘制一组幂函数

先从一个简单的例子开始讨论。假设要在一个图形中显示一组幂函数。这组幂函数的基不同,分别为10,自然对数 e 和2。可以用如下 Python 脚本去描绘这组曲线,生成的图形如图1所示。

  from matplotlib.matlab import * 

 x = linspace(-4, 4, 200)
 f1 = power(10, x)
 f2 = power(e, x)
 f3 = power(2, x) 

 plot(x, f1, 'r', x, f2, 'b', x, f3, 'g', linewidth=2)
 axis([-4, 4, -0.5, 8])
 text(1, 7.5, r'$10^x$', fontsize=16)
 text(2.2, 7.5, r'$e^x$', fontsize=16)
 text(3.2, 7.5, r'$2^x$', fonsize=16)
 title('A simple example', fontsize=16)

 savefig('power.png', dpi=75)
 show()

图1: 一组幂函数

程序的第一行装载了 matlab 模块。接下来的几行语句(至 savefig 之前)好像是在运行 Matlab 程序,因为 linspace, power, plot,axis, text, title 这些函数在 Matlab 中也存在。这个例子展示了 Matplotlib 中几个比较常用的绘图函数,如 plot,axis,title 等的用法。其中 plot 是一个功能十分强大的函数, 通过改变它的参数选项,可以灵活地修改图形的各种属性,比如选用的线型,颜色,宽度等。

显示图形中的数学公式

Matplotlib 可以支持一部分 TeX 的排版指令,因此用户在绘制含有数学公式的图形时会感到很方便并且可以得到比较满意的显示效果,所需要的仅仅是一些 TeX 的排版知识。下面的这个例子显示了如何在图形的不同位置上, 如坐标轴标签,图形的标题以及图形中适当的位置处,显示数学公式。相应的 Python 程序如下, 生成的图形见图2。

from matplotlib.matlab import *
def  f(x, c):
    m1 = sin(2*pi*x)
    m2 = exp(-c*x)
return multiply(m1, m2)
x = linspace(0, 4, 100)
sigma = 0.5
plot(x, f(x, sigma), 'r', linewidth=2)
xlabel(r'$\rm{time}  \  t$', fontsize=16)
ylabel(r'$\rm{Amplitude} \ f(x)$', fontsize=16)
title(r'$f(x) \ \rm{is \ damping  \ with} \ x$', fontsize=16)
text(2.0, 0.5, r'$f(x) = \rm{sin}(2 \pi  x^2) e^{\sigma x}$', fontsize=20)
savefig('latex.png', dpi=75)
show()

图2: 图形中数学公式的显示

从程序中可以看出,在 Matplotlib 中进行有关数学公式的排版是很简单的。与 TeX 排版时的约定一样,要插入的公式部分由一对美元符号 $ 来进行标识,而具体的排版命令与 TeX 一样。在任何可以显示文本的地方(如轴的标签,标题处等)都可以插入需要的公式。需要注意的是,数学公式所在的字符串开始之处有一个标记 r,表示该字符串是一个 raw string。这是因为排版公式时,字符串所包含的内容必须按照 TeX 的规范,而不是其他的规范,来进行解析。所以使用 raw string 可以避免其它规则解释字符串中某些特殊字符所带来的歧义。从生成的图形可以看到,公式显示的效果是比较美观的。

3 绘制其他格式的图形

除了常用的线图,Matplotlib 还可以绘制其他种类的图形,如直方图,饼图,误差线图等等。下面是一个处理实验数据的例子。它用直方图的形式比较了实际测量电流和理论计算电流,同时还显示了测量的误差分布情况。程序首先读取实验数据 current.dat,获得数据后利用函数 bar 进行绘图。

from matplotlib.matlab import *
filename = "d:\\wei\\exp\\current.dat"
X = load(filename)
dp = X[:, 0]
i_mea = X[:, 1]
i_mea_err = X[:, 2]
i_cal = X[:, 3]
i_cal_err = X[:, 4]
width = 3
h1 = bar(dp, i_mea, width, color='r', yerr=i_mea_err)
h2 = bar(dp+width, i_cal, width, color='b', yerr=i_cal_err)
xlabel('Particle diameter (nm)', fontsize=16)
xticks(dp+width, dp)
ylabel('Signal current (nA)', fontsize=16)
title('Measured current vs. calculated current')
legend((h1[0], h2[0]), ('measured current', 'calculated current'), loc=2)
savefig('current.png', dpi=75)
show()

图3 :测量电流 vs. 计算电流

从程序中可以看出,函数 load 极大地方便了数据文件的读取工作(不需要自己写代码来处理数据文件了),它的输出直接被传递至函数 bar 中,进而完成直方图和误差线图的绘制。

4 GLP 集合计算结果的可视化

Python 是一种比较适合用来进行科学计算的脚本语言,如果利用了 Numeric 及 Numarray 模块,它的计算能力还能得到进一步的增强。 Matplotlib 也充分利用了这两个模块,可以高质量地完成计算结果可视化的工作。下面是一个计算和显示两维好格子点 GLP (Good Lattice Point Set)集合的例子。 GLP 集合是一种用算法产生的伪随机数的集合,它在一些优化计算中很有用,详细的介绍可以在参考文献里找到。下面的 Python 程序先定义了一个函数 glp(n1, n2) 用以产生需要的 GLP 集合, 接着利用 Matplotlib 来显示它的分布情况(应该是均匀分布的)。

# A two dimensional GLP set
# with n1=377, n2=610
from matplotlib.matlab import *
def glp(n1, n2):
 q = zeros((2, n2), Float)
 h1 = 1; h2 = n1
 for i in arange(n2-1):
 q[0][ i] = (fmod(h1*(i+1), n2)-0.5)/n2
 q[1][ i] = (fmod(h2*(i+1), n2)-0.5)/n2
 q[0][n2-1] = (n2-0.5)/n2
 q[1][n2-1] = (n2-0.5)/n2
 return q
n1 = 377; n2 = 610
q = glp(n1, n2)
x = q[0, :]
y = q[1, :]
plot(x, y, 'r.', linewidth=2)
axis([0, 1, 0, 1])
title(r'$\rm{GLP \ set \ with} \ n_1 = 377, \ n_2 = 610$')
savefig('glp.png', dpi = 75)
show()

图4: GLP 集合的分布

最初我们是用 Matlab 来完成这个工作的,现在用 Python 来实现一样很简洁。程序中函数 glp 的实现主要是利用了模快 Numeric,计算得到的结果用 plot 函数直接加以显示,十分方便。这个例子(包括上一个例子)显示了,在利用 Python 进行某些科学及工程计算时,Matplotlib 往往能简洁高效地完成计算结果可视化的工作。

5 工作模式及图形的输出方式

最后简单的介绍一下 Matplotlib 的工作模式以及输出图形的方式。Matplotlib 有两种工作模式:交互模式 (interactive mode) 以及批处理模式 (batch mode)。很容易理解这两种模式的差别。第一种模式就是在某个 Python Shell 的提示符下逐个运行绘图的命令。

第二种模式是先把绘图命令写成一个脚本文件然后在适当的环境中执行这个文件。 最终图形的输出也有两种方式,即 GUI 输出方式和非 GUI 输出方式。简单地说,GUI 方式的输出是把产生的图形直接显示在屏幕上;而非 GUI 方式的输出则是把图形保存为某种格式的文件,比如ps,png格式的文件。不论哪一种方式都与系统使用的 backend 有关 (backend 可以理解为后端的绘图引擎)。与 GUI方式输出有关的 backend 包括 WxPython, TkAgg, Tkinter 等。而与非 GUI 方式有关的 backend 包括 GD, PS,Paint 等。下图总结了目前 Matplotlib 支持的主要backend。
图5: Matplotlib 支持的主要 backend

用户可以根据自己的实际需要选用其中的某种输出方式,当然也可以两种同时使用。以上的几个例子都是同时使用了这两种方式。以上几个 Python 脚本的最后一行命令 show 负责把图形在屏幕上显示出来,而命令 savefig 会把图形保存为相应格式的文件,目前缺省的输出格式是 png 格式。

6 总结

作为一个仍在进行中的项目,Matplotlib 充分利用了 Python 下的 Numeric(Numarray) 模块,提供了一种利用 Python 进行数据可视化的解决方案,进一步加强了 Python 用来进行科学计算的能力。Matplotlib 简单易学,它克隆了众多 Matlab 中的函数,这会让了解 Matlab 的用户受益不少。其他的特点还包括能够绘制多种类型的图形,可以简单灵活对图形的各种属性进行修改,能比较美观地显示图形中的数学公式。与其他的一些绘图程序相比,如 Gnuplot,Matplotlib 的一个吸引人之处就是输出图形的质量较高。不足之处是 Matplotlib 的功能目前还不是很完善, 比如目前还不能支持三维绘图,对 TeX 排版的支持还不充分等等。不过考虑到它是一个还在进行中的项目,这些就不应求全责备了。总的说来,如果您需要一种可视化的工具,并且希望它能有高质量的输出效果,那么 Python 的 Matplotlib 模块应该是一个值得考虑的选择。

时间: 2015-04-12

python绘图库Matplotlib的安装

本文简单介绍了Python绘图库Matplotlib的安装,简介如下: matplotlib是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地 进行制图.Matplotlib的安装可以参见:官网链接 http://matplotlib.org/users/installing.html 安装总结步骤如下: windows 平台上下载.exe格式 直接安装. 1.python下载安装 下载地址:http://www.python.org/download/

在Python中使用matplotlib模块绘制数据图的示例

matplotlib是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图.而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中.它的文档相当完备,并且Gallery页面中有上百幅缩略图,打开之后都有源程序.因此如果你需要绘制某种类型的图,只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下,基本上都能搞定. 这篇我们用matplotlib从构造最简单的bar一步一步向复杂的bar前行.什么是最简单的bar,看如下语句你就知道她有多么简单了: import ma

Python基于Matplotlib库简单绘制折线图的方法示例

本文实例讲述了Python基于Matplotlib库简单绘制折线图的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: Matplotlib画折线图,有一些离散点,想看看这些点的变动趋势: import matplotlib.pyplot as plt x1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13] y1=[30,31,31,32,33,35,35,40,47,62,99,186,480] x2 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 1

Python基于matplotlib绘制栈式直方图的方法示例

本文实例讲述了Python基于matplotlib绘制栈式直方图的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 平时我们只对一组数据做直方图统计,这样我们只要直接画直方图就可以了. 但有时候我们同时画多组数据的直方图(比如说我大一到大四跑大学城内环的用时的分布),大一到大四用不同颜色的直方图,显示在一张图上,这样会很直观. #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- #http://www.jb51.net/article/100363.htm # nu

python使用matplotlib绘制柱状图教程

Matplotlib的概念这里就不多介绍了,关于绘图库Matplotlib的安装方法:点击这里 小编之前也和大家分享过python使用matplotlib实现的折线图和制饼图效果,感兴趣的朋友们也可以点击查看,下面来看看python使用matplotlib绘制柱状图的方法吧,具体如下: 1. 基本的柱状图 import matplotlib.pyplot as plt data = [5, 20, 15, 25, 10] plt.bar(range(len(data)), data) plt.s

python使用matplotlib绘制折线图教程

matplotlib简介 matplotlib 是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地行制图.而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中. 它的文档相当完备,并且Gallery页面中有上百幅缩略图,打开之后都有源程序.因此如果你需要绘制某种类型的图,只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下,基本上都能搞定. 在Linux下比较著名的数据图工具还有gnuplot,这个是免费的,Python有一个包可以调用gnuplot,但是语法比较不

在Linux下使用Python的matplotlib绘制数据图的教程

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

Python使用matplotlib绘制动画的方法

本文实例讲述了Python使用matplotlib绘制动画的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: matplotlib从1.1.0版本以后就开始支持绘制动画 下面是几个的示例: 第一个例子使用generator,每隔两秒,就运行函数data_gen: # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation fig =

Windows下为Python安装Matplotlib模块

这玩意反反复复弄了一晚上,这里详细叙述下如何安装,肯定会对大家有所帮助.首先默认大家都装了Python,这个从官网下基本不会有任何难度. (1)Setuptools的安装 为啥先说这个,后面所有whl文件都要用这个安装.基本上没有几个教程先介绍这个的,这里说全一点,方便小白使用. 我们装的是Setuptools 0.6c11.别的版本不是不行,因为这个在Pypi上面直接有exe文件,反正就是方便.地址:https://pypi.python.org/pypi/setuptools/0.6c11.

python利用matplotlib库绘制饼图的方法示例

介绍 matplotlib 是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图.而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中. 它的文档相当完备,并且 Gallery页面 中有上百幅缩略图,打开之后都有源程序.因此如果你需要绘制某种类型的图,只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下,基本上都能搞定. matplotlib的安装方法可以点击这里 这篇文章给大家主要介绍了python用matplotlib绘制饼图的方法,话不多说,下面来看代码

Python利用turtle库绘制彩虹代码示例

语言:Python IDE:Python.IDE 需求 做出彩虹效果 颜色空间 RGB模型:光的三原色,共同决定色相 HSB/HSV模型:H色彩,S深浅,B饱和度,H决定色相 需要将HSB模型转换为RGB模型 代码示例: #-*- coding:utf-8 –*- from turtle import * def HSB2RGB(hues): hues = hues * 3.59 #100转成359范围 rgb=[0.0,0.0,0.0] i = int(hues/60)%6 f = hues/

python 利用turtle库绘制笑脸和哭脸的例子

我就废话不多说了,直接上代码吧! import turtle turtle.pensize(5) turtle.pencolor("yellow") turtle.fillcolor("red") turtle.penup() turtle.goto(0,-200) turtle.pendown() turtle.circle(200) turtle.penup() turtle.goto(-100,50) turtle.pendown() turtle.begin

Python基于matplotlib实现绘制三维图形功能示例

本文实例讲述了Python基于matplotlib实现绘制三维图形功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 代码一: # coding=utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import mpl_toolkits.mplot3d x,y = np.mgrid[-2:2:20j,-2:2:20j] #测试数据 z=x*np.exp(-x**2-y**2) #三维图形 ax = plt.subplot(111, project

Python使用matplotlib实现绘制自定义图形功能示例

本文实例讲述了Python使用matplotlib实现绘制自定义图形功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 一 代码 from matplotlib.path importPath from matplotlib.patches importPathPatch import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() #定义绘图指令与控制点坐标 #其中MOVETO表示将绘制起点移动到指定坐标 #CURVE4表示使用4个控制点绘制3次贝塞尔曲

python利用标准库如何获取本地IP示例详解

标准库 Python拥有一个强大的标准库.Python语言的核心只包含数字.字符串.列表.字典.文件等常见类型和函数,而由Python标准库提供了系统管理.网络通信.文本处理.数据库接口.图形系统.XML处理等额外的功能. Python标准库的主要功能有: 1.文本处理,包含文本格式化.正则表达式匹配.文本差异计算与合并.Unicode支持,二进制数据处理等功能 2.文件处理,包含文件操作.创建临时文件.文件压缩与归档.操作配置文件等功能 3.操作系统功能,包含线程与进程支持.IO复用.日期与时

JS+canvas动态绘制饼图的方法示例

本文实例讲述了JS+canvas动态绘饼图的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 运行效果图如下: 完整代码: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>www.jb51.net canvas饼状图</title> </head> <body> <canvas id=

Python利用Beautiful Soup模块修改内容方法示例

前言 其实Beautiful Soup 模块除了能够搜索和导航之外,还能够修改 HTML/XML 文档的内容.这就意味着能够添加或删除标签.修改标签名称.改变标签属性值和修改文本内容等等.这篇文章非常详细的给大家介绍了Python利用Beautiful Soup模块修改内容的方法,下面话不多说,来看看详细的介绍吧. 修改标签 使用的示例 HTML 文档还是如下: html_markup=""" <div class="ecopyramid">

python利用requests库进行接口测试的方法详解

前言 之前介绍了接口测试中需要关注得测试点,现在我们来看看如何进行接口测试,现在接口测试工具有很多种,例如:postman,soapui,jemter等等,对于简单接口而言,或者我们只想调试一下,使用工具是非常便捷而且快速得,但是对于更复杂得场景,这些工具虽然也能实现,但是难度要比写代码更大,而且定制化受到工具得功能影响,会 遇到一些障碍,当然我们还要实现自动化等等,鉴于以上因素,我们还是要学会使用代码进行接口测试,便于维护与扩展,或者算是我们知识得补充把~ requests库是python用来

python中Matplotlib实现绘制3D图的示例代码

Matplotlib 也可以绘制 3D 图像,与二维图像不同的是,绘制三维图像主要通过 mplot3d 模块实现.但是,使用 Matplotlib 绘制三维图像实际上是在二维画布上展示,所以一般绘制三维图像时,同样需要载入 pyplot 模块. mplot3d 模块下主要包含 4 个大类,分别是: mpl_toolkits.mplot3d.axes3d() mpl_toolkits.mplot3d.axis3d() mpl_toolkits.mplot3d.art3d() mpl_toolkit