对于简单的绘图,pyplot模块提供类似MATLAB的接口,特别是与IPython结合使用时。对于高级用户,你可以通过面向对象的界面或通过MATLAB用户熟悉的一组函数完全控制线型,字体属性,轴属性等。如下图,你可以自由绘制常见图形,3D图形等。
![坐标轴上的特殊线条 坐标轴上的特殊线条](/upload/201907/11/201907110042090878.png)
![百分比饼图 百分比饼图](/upload/201907/11/201907110042092473.png)
![3D图形 3D图形](/upload/201907/11/201907110042093863.png)
关于Matplotlib如何安装可以自行搜索,昌晖仪表建议初学者安装Anaconda软件,Anaconda 是一个用于科学计算的Python发行版,支持Linux,Mac,Windows,包含了众多流行的科学计算、数据分析的Python包。可以登录官网获取软件。根据自己的操作系统选择对应的软件,Python版本选择3.7。
软件的具体安装方法不再累述,安装完成后,打开Anaconda Navigator后如下图显示。
![Anaconda Navigator登录页面 Anaconda Navigator登录页面](/upload/201907/11/201907110048263254.png)
我们的编程测试环境将使用Jupyter Notebook,点击“Launch”登录后将如下图显示
![Jupyter Notebook登录页面 Jupyter Notebook登录页面](/upload/201907/11/201907110048378943.png)
建立一个项目文件夹,然后新建一个Python 3的项目,我们就可以愉快的编程了。
案例1:绘制一条线
import matplotlib.pyplot as plt #导入pyplot
import numpy as np #导入numpy
# np.linspace为numpy的等差数列函数,形成一个0到100之间,共50个元素的函数
x=np.linspace(0,100,50)
y=2*x+1 #赋值运算
#最重要的一步,plot用于绘制线条或标记的轴,可以指定线性,颜色等
plt.plot(x,y) #默认直接绘制
plt.show()
![Matplotlib绘一条直线 Matplotlib绘一条直线](/upload/201907/11/201907110102077406.png)
案例2:绘制一条特殊的线
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=np.linspace(0,100,20)
#print (x)
y=2*x+1
#与案例1中不同的是增加很多参数,如color(颜色), linewidth(线宽), linestyle(线性), marker(标记)
plt.plot(x,y,color='red',linewidth=1.0,linestyle='-',marker='o')
plt.show()
![Matplotlib绘制一条特殊的线 Matplotlib绘制一条特殊的线](/upload/201907/11/201907110102191754.png)
案例3:绘制饼图
import matplotlib.pyplot as plt
labels='Frogs', 'Hogs', 'Dogs', 'Logs' #定义标签
sizes=[15, 30, 45, 10] #定义饼图的大小
explode=(0, 0.1, 0, 0) #定义切片
fig1, ax1 = plt.subplots() #导入饼图
#定义饼图的样式,此示例将 startangle设置为90 ,以便将所有对象逆时针旋转90度,定义了数
#据显示格式以小数显示,带阴影
ax1.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%',
shadow=True, startangle=90)
ax1.axis('equal') # 等纵横比可确保将饼图绘制为圆。.
plt.show()
![Matplotlib绘制饼图 Matplotlib绘制饼图](/upload/201907/11/201907110102373005.png)
案例4:绘制3D图
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #导入3D图库
fig = plt.figure(figsize=(12, 8)) #指定figure的大小
ax = Axes3D(fig)
# 生成X,Y
X = np.arange(-4, 4, 0.25)
Y = np.arange(-4, 4, 0.25)
X,Y = np.meshgrid(X, Y)
R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
# height value
Z = np.sin(R)
# 绘图
# rstride(row)和cstride(column)表示的是行列的跨度
ax.plot_surface(X, Y, Z,
rstride=1, # 行的跨度
cstride=1, # 列的跨度
cmap=plt.get_cmap('rainbow') # 颜色映射样式设置
)
# offset 表示距离zdir的轴距离
ax.contourf(X, Y, Z, zdir='z', offest=-2, cmap='rainbow')
ax.set_zlim(-2, 2)
plt.show()
![Matplotlib绘制3D图 Matplotlib绘制3D图](/upload/201907/11/201907110104310814.png)
以上代码已测试通过,感兴趣的朋友可以进行测试。更多Matplotlib的应用可以参考官网详细资料介绍。
作者:老罗,具有10年工业自动化领域的SCADA、DCS、PLC等项目实施经验,熟悉石化行业、油田数字化行业,熟悉多个品牌PLC、HMI、SCADA、数据库等。