第一節(jié)課：

課程簡介

plt.plot([1,2,3],[3,2,1])

plt.show()

第一個參數(shù)是所有的x坐標，第二個參數(shù)是所有的y坐標

第二節(jié)課：

numpy基本知識

第三節(jié)課：

matplotlib的基本用法

散點圖的繪制方法：

plt.scatter(height, weight) # 第一個是所有的x，第二個是所有的y

外觀參數(shù)：

顏色c、點的大小s（面積）、形狀marker

官網(wǎng) matplotlib.org

透明度alpha

第四節(jié)課：

折線圖的畫法

plt.plot(x_list, y_list)

第五節(jié)課：

條形圖的畫法

plt.bar(left=index, height=y) # left是條形圖左邊的坐標，height是條形圖的高度

外觀參數(shù)：color，width，orientation=’horizontal”（需要使用bottom，left改成0）

畫層疊式的柱狀圖和并列式的柱狀圖

層疊圖：修改bottom

第六節(jié)課：

直方圖的畫法

第七節(jié)課：餅狀圖的畫法

第八節(jié)課：箱型圖的畫法

第九節(jié)課：顏色和樣式

樣式字符串：顏色點型線形

第十節(jié)課：三種編程方式

1. pyplot：高層封裝
2. pylab，matplotlib+numpy
3. 面向對象的方式，最底層

嘗試三種方式：

1. pylab

from pylab import *

plot(x,y)

title('pylab')

show()

2. pyplot

3. 面向對象的方式

fig = plt.figure() # 生成一個fig對象（畫布）

ax=fig.add_subplot(111) # 坐標軸對象，畫布上的坐標軸

l,=plt.plot(x,y)

t = ax.set_title("object oriented')

plt.show()

第十一節(jié)課：如何在同一張圖上畫多個子圖

三個對象：

FigureCanvas 畫布

Figure 圖像

Axes 坐標軸

ax=fig.add_subplot(111) 行+列+位置

這是在figure上面添加axes的常用方法

fig=plt.figure()

ax1=fig.add_subplot(221)

ax1.plot(x,y)

ax2=fig_add_subplot(222)

...

plt.show()

除了面向對象的方式，pyplot也有畫子圖的函數(shù)

plt.subplot(221)參數(shù)含義和add_subplot()相同

第十二節(jié)課：如何生成多張圖

fig1=plt.figure()

ax1=fig.add_subplot(111)

ax1.plot(x,y)

plt.show()

生成了一張圖

fig2=plot.figure()

ax2=fig2.add_subplot(111)

ax2.plot(x,y)

生成了兩張圖

第十三節(jié)課：網(wǎng)格的畫法

兩種方法：plt封裝的函數(shù)，面向對象的方法

1. plt的函數(shù)

plt.plot(x,y)

plt.grid(True) # 打開網(wǎng)格

定制化網(wǎng)格：

plt.grid(color='r', linewidth='2', linestyle='-')

2. 面向對象的方法繪制網(wǎng)格

fig=plt.figure()

ax = fig.add_subplot(111)

plt.plot(x,y)

ax.grid(color=;g')

plt.show()

第十四節(jié)課：圖例的畫法

兩種方法，plt和面向對象的方法

1. plt的方法

plt.plot(x,y,label='normal')

plt.plot(x,y, label='Fase')

plt.legend()

圖例的參數(shù)：

位置參數(shù)：location

plt.legend(loc=1) # 1,2,3,4四個角落

扁平化，第二個參數(shù)：ncol，有幾列

plt.legend(ncol=3)

使用plt的另外一種畫法：把label寫道legend里面

plt.legend(['normal','fast','slow'])

2. 面向對象的方式

fig=plt.figure()

ax = fig.add_subplot(111)

l,=plt.plot(x,y)

第一個方法：

ax.legend(['ax legend'])

第二個方法：

l.set_label('label via method')

ax.legend()

第三個方法：

l,=plt.plot(x,y, label='inline label')

ax.legend()

第十五節(jié)課：坐標軸范圍的調整

plt.axis([-5,5,20,60])#直接plt設置

plt.xlim([minx,maxx])

plt.ylim(...)

第十六節(jié)課：調整坐標軸的刻度

plt.plot(x,y)

ax=plt.gca() # 獲取當前的坐標軸

ax.locator_params(nbins=10) # 坐標軸一共有多少格，可以指定x， ax.locator_params('x', nbins=10)

也可以使用plt.locator_params('x', nbins=10)來實現(xiàn)該功能

第十七節(jié)課：在一張圖添加一個新的坐標軸

plt.plot(x,y)

plt.twinx() # 添加一個新的坐標軸

plt.plot(x,y2, 'r')

面向對象的方式：

ax1.plot(x,y)

ax1.set_ylabel('Y1')

ax2=ax1.twinx() # 生成另一個坐標軸

ax2.plot(x,y2,'r')

ax2.set_ylabel('Y2')

ax1.set_xlabel('compare Y1 and Y2')

plt.show()

第十八節(jié)課：添加注釋符號

plt.plot(x,y)

plt.annotate("this is the comment", xy=(0,1),xytext=(0,20), arrowprops=dict(facecolor='r', frac=1, headwidth=10, width=10))

plt.show()

第十九節(jié)課：如何添加文字

plt.plot(x,y)

plt.text(0,40,'function: y=x*x')