python|Python日记（3）——matplotlib基础入门（1）开发语言|机器学习

Python日记（3）——matplotlib基础入门（1）每天做一个Python小练习，顺便记录一些小技巧。
由于化工实验数据处理需要把数据转换成图标，所以要逐步学习Python里比较好用的matplotlib库，加下来就是从0基础开始学习的过程。
(1)简明matplotlib
在使用matplotlib库之前，先添加进该库和另一个常用的库Numpy。
在Pycharm下有个Python Packages方便我们下载需要的库，示意图如下：

文章图片

添加好需要的两个库之后，就可以导入使用了。

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np

【python|Python日记（3）——matplotlib基础入门（1）】这里导入的时候，使用了简化名，为了方便以后使用。
接下来，就可以尝试生成一个简单的图形。

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as npdata = https://www.it610.com/article/np.arange(10) plt.plot(data)plt.show()

创建好实例后，务必在最后写上show()，才能展示你所要创建的图片。
就会得到以下的图形：

文章图片

(2)图板与子图
绘图前，得先准备好一个图板或者画布，才能把自己需要的图绘画出来，所以我们的可以使用figure()函数，创建并定义出一个我们需要用到的图板。

fig = plt.figure()

创建出来的图板还只是一个空图板，并没有我们可以用的上的工作区，所以还需要使用add_subplot()创建一个或多个子图(subplot)

ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1) ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2) ax3 = fig.add_subplot(2, 2, 3)

上面代码的意思时，该图片一个是2*2的工作区里的第n个，最多只能创建四个。
得到图片如下：

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ps:更为方便的用法如下：

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2) axes[0,0].set(title='Upper Left') axes[0,1].set(title='Upper Right') axes[1,0].set(title='Lower Left') axes[1,1].set(title='Lower Right')

当你输入绘图命令plt.plot(np.random.rand(50).cumsum(), 'k--') plt.plot([1.5, 3.5, -2, 1.6])matplotlib会默认在最后一个图板或者图板上进行绘制，从而隐藏图片和子图的创建，图片如下

文章图片

使用子图网络创建图片是非常常见的任务，所以matplotlib包含了一种便捷方法plt.subplots, 它创建一个新的图片，然后返回包含了一个已生成子图对象的NumPy数组。

fig, axes = plt.subplots(2, 3)

这种方法非常实用，因为数组axes可以像二维数组那样方便地进行索引。例如，axes[0, 1]。你也可以通过使用sharex和sharey来表明所有子图共享一个x轴和y轴。这在使用相同的比例进行数据对比时，这种方法会十分有效。
调整子图周围的间距
默认情况下，matplotlib会在子图的外部和子图之间留出一定的间距，这个间距都是相对于高度和宽度来指定的，所以如果你通过编程或手动GUI窗口来调整图的大小，那么图就会自动调整。你可以使用图对象上的subplots_adjust方法更改间距，也可以用作顶层函数：

subplots_adjust(left=None, bottom=None, right=None, top=None, wspace=None, hspace=None)

wspace和hspace分别控制的是图片的宽度和高度百分比吗，以用作子图间的间距，下面是个小例子，我将这个间距一直缩小到零。

fig, axes = plt.subplots(2, 2, sharex=True, sharey=True)for i in range(2): for j in range(2): axes[i, j].hist(np.random.randn(500), bins=50, color='k', alpha=0.5)plt.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0)plt.show()

输出没有内部子图间隔的图像如下：