Python 图形绘制详细代码（一）

那我来为您详细讲解一下“Python 图形绘制详细代码（一）”的完整攻略。

简介

本文将为大家介绍如何使用 Python 的绘图库 Matplotlib 来创建各种类型的图形。我们将从基础开始，逐步深入。 Matplotlib 是一个极其强大、灵活的绘图库，它不仅可以创建线图、柱状图和散点图等常规类型的图形，还能够应对更加复杂的需求，如 3D 图形、色彩填充图、误差线等。

基础概念

在学习 Python 绘图之前，我们需要先了解一些基础的概念：

• 图像（Figure）：图像是图形绘制的基本单位，它代表了一个绘制区域。

• 子图（Subplot）：子图指的是在同一个 figure 中，分成多个小格子，每个小格子作为一个子图，用于绘制不同的图形。

• 坐标系（Axis）：在 Matplotlib 中，坐标系被看作是图像构建的一个基本组成单位，一个子图会包含两个或四个 Axis 实例对象。这些对象决定了数据如何被展示在子图中。

示例

下面，我们来举两个简单的例子，演示如何使用 Matplotlib 创建图像。

示例1：折线图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 准备数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# 创建图像
fig, ax = plt.subplots()

# 添加数据到坐标系上
ax.plot(x, y)

# 显示图像
plt.show()

解释：

• 第1行代码导入 Matplotlib 和 numpy 库。
• 第4行代码创建一组数据，其中 linspace() 函数用来生成一组从0到10均匀分布的数字，共100个。
• 第7行代码创建一个 figure 对象和一个 axes 对象，其中 figure 对象代表整个图像，而 axes 对象代表了坐标系。plt.subplots() 用来创建 figure 和 axes 对象。
• 第10行代码把数据添加到坐标系上，plot() 方法用来绘制折线图。
• 第13行代码调用 plt.show() 方法来显示图像。

示例2: 散点图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 准备数据
x = np.linspace(0, 10, 30)
y = np.exp(-x)

# 创建图像
fig, ax = plt.subplots()

# 添加数据到坐标系上
ax.scatter(x, y)

# 显示图像
plt.show()

解释

• 第1行代码导入 Matplotlib 和 numpy 库。
• 第4行代码创建一组数据，其中 linspace() 函数用来生成一组从0到10均匀分布的数字，共30个。
• 第5行代码使用 exp() 函数生成一个以 e 为底的指数函数。
• 第8行代码创建一个 figure 对象和一个 axes 对象，其中 figure 对象代表整个图像，而 axes 对象代表了坐标系。
• 第11行代码调用 scatter() 方法来绘制散点图。
• 第14行代码调用 plt.show() 来显示图像。

以上两个示例就是使用 Matplotlib 绘制折线图和散点图的基础操作，希望对您有所帮助。