2.10.2　Matplotlib

Matplotlib是Python数据分析中常用的一个绘图库，常用来绘制各种数据的可视化效果图。其中，matplotlib.pyplot包含了简单的绘图功能。

1.实战：绘制多项式函数

为了说明绘图的原理，下面来绘制多项式函数的图像。使用NumPy的多项式函数poly1d()来创建多项式。

# 引入所需要的库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 使用 polyld() 函数创建多项式 func=1x3+2x2+3x+4
func = np.poly1d(np.array([1,2,3,4]).astype(float))
# 使用 NumPy 的 linspace() 函数在-10 和 10 之间产生 30 个均匀分布的值，作为函数 x 轴的取值
x = np.linspace(-10, 10 , 30)
# 将 x 的值代入 func() 函数，计算得到 y 值
y=func(x)
# 调用 pyplot 的 plot 函数 ()，绘制函数图像
plt.plot(x, y)
# 使用 xlable() 函数添加 x 轴标签
plt.xlabel('x')
# 使用 ylabel() 函数添加 y 轴标签
plt.ylabel('y(x)')
# 调用 show() 函数显示函数图像
plt.show()

多项式函数的绘制结果如图2-13所示。

图2-13　多项式函数绘制

2.实战：绘制正弦和余弦值

为了明显看到两个效果图的区别，可以将两个效果图放到一张图中显示。Matplotlib中的subplot()函数允许在一张图中显示多张子图。subplot()常用的3个整型参数分别为子图的行数、子图的列数以及子图的索引。

下面的实例将绘制正弦和余弦两个函数的图像。

# 导入相关包
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.pyplot import figure
figure(num=None, figsize=(12, 8), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')
# 计算正弦和余弦曲线上点的 x 和 y 坐标
x = np.arange(0, 3 * np.pi, 0.1)
y_sin = np.sin(x)
y_cos = np.cos(x)
# subplot的3个参数，2、1、1 ，表示绘制2行1列图像中的第一个子图
plt.subplot(2, 1, 1)    # 绘制第一个子图
# 绘制第一个图像
plt.plot(x, y_sin) 
plt.title('Sin')
plt.subplot(2, 1, 2)    # 绘制2行1 列图像中的第二个子图
plt.plot(x, y_cos) 
plt.title('Cos')
plt.show()              # 显示图像

正弦和余弦函数的绘制结果如图2-14所示。

图2-14　正弦和余弦函数绘制