Python 用 matplotlib 中的 plot 画图

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plt.savefig('./waveform/my.png',dip=200)
    plt.show()

设置图片大小

fig = plt.figure(figsize=(13.20, 7.75), dpi=100)

首先在python中使用任何第三方库时，都必须先将其引入。即：

import matplotlib.pyplot as plt

或者：

from matplotlib.pyplot import *

1.建立空白图

fig = plt.figure()

也可以指定所建立图的大小

fig = plt.figure(figsize=(4,2))

也可以建立一个包含多个子图的图，使用语句：

plt.figure(figsize=(12,6))
plt.subplot(231)
plt.subplot(232)
plt.subplot(233)
plt.subplot(234)
plt.subplot(235)
plt.subplot(236)
plt.show()

其中subplot()函数中的三个数字，第一个表示Y轴方向的子图个数，第二个表示X轴方向的子图个数，第三个则表示当前要画图的焦点。

可以看到图中的x,y轴坐标都是从0到1，当然有时候我们需要其他的坐标起始值。

此时可以使用语句指定：

ax1.axis([-1, 1, -1, 1])

或者：

plt.axis([-1, 1, -1, 1]

2.向空白图中添加内容，想你所想，画你所想

首先给出一组数据：

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2.3, 3.4, 1.2, 6.6, 7.0]

A.画散点图*

plt.scatter(x, y, color='r', marker='+')
plt.show()

这里的参数意义：

1. x为横坐标向量，y为纵坐标向量，x,y的长度必须一致。

2. 控制颜色：color为散点的颜色标志，常用color的表示如下：

   b---blue   c---cyan  g---green    k----black
   m---magenta r---red  w---white    y----yellow

   有四种表示颜色的方式:

   • 用全名
   • 16进制，如：#FF00FF
   • 灰度强度，如：‘0.7’

3. 控制标记风格：marker为散点的标记，标记风格有多种：

   .  Point marker
   ,  Pixel marker
   o  Circle marker
   v  Triangle down marker 
   ^  Triangle up marker 
   <  Triangle left marker 
   >  Triangle right marker 
   1  Tripod down marker
   2  Tripod up marker
   3  Tripod left marker
   4  Tripod right marker
   s  Square marker
   p  Pentagon marker
   *  Star marker
   h  Hexagon marker
   H  Rotated hexagon D Diamond marker
   d  Thin diamond marker
   | Vertical line (vlinesymbol) marker
   _  Horizontal line (hline symbol) marker
   +  Plus marker
   x  Cross (x) marker

B.函数图（折线图）

数据还是上面的。

fig = plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.subplot(121)
plt.plot(x, y, color='r', line)
plt.subplot(122)
plt.plot(x, y, color='r', line)
plt.show()

这里有一个新的参数linestyle，控制的是线型的格式：符号和线型之间的对应关系

-      实线
--     短线
-.     短点相间线
：     虚点线

另外除了给出数据画图之外，我们也可以利用函数表达式进行画图，例如：y=sin(x)

from math import *
from numpy import *
x = arange(-math.pi, math.pi, 0.01)
y = [sin(xx) for xx in x]
plt.figure()
plt.plot(x, y, color='r', line)
plt.show()

C.扇形图

示例：

import matplotlib.pyplot as plt
y = [2.3, 3.4, 1.2, 6.6, 7.0]
plt.figure()
plt.pie(y)
plt.title('PIE')
plt.show()

D.柱状图bar

示例：

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2.3, 3.4, 1.2, 6.6, 7.0]

plt.figure()
plt.bar(x, y)
plt.title("bar")
plt.show()

E.二维图形（等高线，本地图片等）

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.image as mpimg
# 2D data

delta = 0.025
x = y = np.arange(-3.0, 3.0, delta)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = Y**2 + X**2
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.subplot(121)
plt.contour(X, Y, Z)
plt.colorbar()
plt.title("contour")

# read image

img=mpimg.imread('marvin.jpg')

plt.subplot(122)
plt.imshow(img)
plt.title("imshow")
plt.show()
#plt.savefig("matplot_sample.jpg")

##############################

plt.ion()
plt.pause(0.01)
假如用plt.show的话会卡住这时一定要开另一个线程用plt.close关掉…
假如用plt.ion不会卡住，但一定要用plt.pause让窗口保留

F.对所画图进行补充

__author__ = 'wenbaoli'


import matplotlib.pyplot as plt
from math import *
from numpy import *
x = arange(-math.pi, math.pi, 0.01)
y = [sin(xx) for xx in x]
plt.figure()
plt.plot(x, y, color='r', line)
plt.xlabel(u'X')#fill the meaning of X axis
plt.ylabel(u'Sin(X)')#fill the meaning of Y axis
plt.title(u'sin(x)')#add the title of the figure

plt.show()
如果我们想自定义坐标轴的标题，坐标轴的刻度，坐标轴刻度的范围，设置图形标题，添加图例时，可以通过设置 pyplot 函数中的 xlable（横坐标轴标题）,
 ylabel（纵坐标轴标题）, xticks（横坐标轴刻度），yticks（纵坐标轴刻度），title（图形标题）, grid（显示网格），legend（显示图例）等属性来实现
多条曲线画在一个图上，建立一个figure，然后使用多次plot即可，分开画就一个figure配一个plot即可。