La biblioteca de dibujo mágica de Python matplotlib

Matplotlib es la biblioteca de dibujo más famosa de Python. Proporciona un conjunto de API de comandos similar a matlab, que es muy adecuado para el dibujo interactivo. Este artículo analizará varios gráficos compatibles con matplot y comúnmente utilizados en análisis en forma de ejemplos. Estos incluyen gráficos rellenos, gráficos de dispersión, gráficos de barras, gráficos de contorno, mapas de bits y gráficos 3D. Echemos un vistazo a la introducción detallada:

1 Gráfico de relleno

Código de referencia

Breve análisis

La función fill_between se utiliza principalmente aquí. Esta función es fácil de entender. Es pasar la matriz del eje x y las dos matrices del eje y que deben llenarse, luego pasar el rango de llenado y usar donde = para determinar el área de llenado; agregue el color de relleno, transparencia, etc. parámetros modificados.

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Representaciones

2. Gráficos de dispersión

Código de referencia

Breve análisis

1. Primero introduzca la función normal de numpy. Obviamente, esta es una función que genera una distribución normal. Esta función acepta tres parámetros, que representan la media, la desviación estándar y la longitud de la matriz generada, respectivamente. Muy fácil de recordar.

2. Luego está la función arctan2. Esta función acepta dos parámetros, que representan la matriz y y la matriz x respectivamente, y luego devuelve el valor arctan (y/x) correspondiente, y el resultado está en. radianes.

3. A continuación, se utiliza el método de dispersión para dibujar un diagrama de dispersión. Primero, por supuesto, se pasan las matrices xey. Luego, el parámetro s representa la escala, que es el tamaño de la dispersión. puntos; el parámetro c representa el color. Le doy lo que pasó fue una matriz dividida según el ángulo, que corresponde al color de cada punto (aunque no sé cómo corresponde, pero parece ser una conversión relativa). en otros elementos de la matriz, aquí no es importante, es lo mismo de todos modos. Simplemente asigne el mismo valor al color; el último es el parámetro alfa, que representa la transparencia del punto. Para un uso avanzado de la función de dispersión, consulte la función de dispersión del documento oficial o el documento de ayuda. Finalmente, simplemente configure el rango de coordenadas.

Renderizaciones

3. Gráficos de contorno

Código de referencia

Breve análisis

1. debemos dejar claro que el mapa de contorno es un mapa tridimensional, por lo que necesitamos establecer una función binaria f, cuyo valor esté controlado por dos parámetros (tenga en cuenta que ambos parámetros deben ser matrices).

2. Luego necesitamos usar la función meshgrid de numpy para generar una cuadrícula tridimensional, es decir, el eje x se especifica mediante el primer parámetro y el eje y se especifica mediante el segundo parámetro. . Y devuelve matrices bidimensionales aumentadas, que se utilizarán para generar imágenes en el futuro.

3. Luego se utiliza la función coutourf. El llamado contourf probablemente significa relleno de contorno. Esta función acepta principalmente tres parámetros, que son las matrices x, y generadas previamente. valor de la función; luego hay un número entero, que probablemente representa la densidad de la línea de contorno, con un valor predeterminado; luego está la cuestión de la transparencia y la combinación de colores. La combinación de colores de cmap no se estudia aquí.

4. Luego viene la función de contorno. Obviamente, esta función se utiliza para dibujar líneas. El uso se puede deducir de manera similar. No lo explicaré. Cabe señalar que devuelve un objeto. Este objeto generalmente debe conservarse para su posterior procesamiento y refinamiento.

5. Finalmente, use la función clabel para expresar la altura en el mapa de contorno. Pase el objeto de contorno anterior; luego, el atributo en línea indica si se borra la línea debajo del número. Por supuesto, la belleza se borra y el valor predeterminado es 1; el siguiente paso es especificar el ancho de la línea.

Renderizado