Python科学画图代码分享


Posted in Python onNovember 29, 2017

Python画图主要用到matplotlib这个库。Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。

这里有一本电子书供大家参考:《Python图表绘制:matplotlib绘图库入门

具体来说是pylab和pyplot这两个子库。这两个库可以满足基本的画图需求,而条形图,散点图等特殊图,下面再单独具体介绍。

首先给出pylab神器镇文:pylab.rcParams.update(params)。这个函数几乎可以调节图的一切属性,包括但不限于:坐标范围,axes标签字号大小,xtick,ytick标签字号,图线宽,legend字号等。

具体参数参看官方文档:http://matplotlib.org/users/customizing.html

首先给出一个Python3画图的例子。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.pylab as pylab
import scipy.io
import numpy as np
params={
  'axes.labelsize': '35',    
  'xtick.labelsize':'27',
  'ytick.labelsize':'27',
  'lines.linewidth':2 ,
  'legend.fontsize': '27',
  'figure.figsize'  : '12, 9'  # set figure size
}
pylab.rcParams.update(params)      #set figure parameter
#line_styles=['ro-','b^-','gs-','ro--','b^--','gs--'] #set line style
    
#We give the coordinate date directly to give an example.
x1 = [-20,-15,-10,-5,0,0,5,10,15,20]
y1 = [0,0.04,0.1,0.21,0.39,0.74,0.78,0.80,0.82,0.85]
y2 = [0,0.014,0.03,0.16,0.37,0.78,0.81,0.83,0.86,0.92]
y3 = [0,0.001,0.02,0.14,0.34,0.77,0.82,0.85,0.90,0.96]
y4 = [0,0,0.02,0.12,0.32,0.77,0.83,0.87,0.93,0.98]
y5 = [0,0,0.02,0.11,0.32,0.77,0.82,0.90,0.95,1]
 
 
plt.plot(x1,y1,'bo-',label='m=2, p=10%',markersize=20) # in 'bo-', b is blue, o is O marker, - is solid line and so on
plt.plot(x1,y2,'gv-',label='m=4, p=10%',markersize=20)
plt.plot(x1,y3,'ys-',label='m=6, p=10%',markersize=20)
plt.plot(x1,y4,'ch-',label='m=8, p=10%',markersize=20)
plt.plot(x1,y5,'mD-',label='m=10, p=10%',markersize=20)
 
 
fig1 = plt.figure(1)
axes = plt.subplot(111) 
#axes = plt.gca()
axes.set_yticks([0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1.0])
axes.grid(True) # add grid
 
plt.legend(loc="lower right") #set legend location
plt.ylabel('Percentage')  # set ystick label
plt.xlabel('Difference') # set xstck label
 
plt.savefig('D:\\commonNeighbors_CDF_snapshots.eps',dpi = 1000,bbox_inches='tight')
plt.show()

显示效果如下:

Python科学画图代码分享

代码没什么好说的,这里只说一下plt.subplot(111)这个函数。

plt.subplot(111)和plt.subplot(1,1,1)是等价的。意思是将区域分成1行1列,当前画的是第一个图(排序由行至列)。

plt.subplot(211)意思就是将区域分成2行1列,当前画的是第一个图(第一行,第一列)。以此类推,只要不超过10,逗号就可省去。

python画条形图。代码如下。

import scipy.io
import numpy as np
import matplotlib.pylab as pylab
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as mtick
params={
  'axes.labelsize': '35',
  'xtick.labelsize':'27',
  'ytick.labelsize':'27',
  'lines.linewidth':2 ,
  'legend.fontsize': '27',
  'figure.figsize'  : '24, 9'
}
pylab.rcParams.update(params)


y1 = [9.79,7.25,7.24,4.78,4.20]
y2 = [5.88,4.55,4.25,3.78,3.92]
y3 = [4.69,4.04,3.84,3.85,4.0]
y4 = [4.45,3.96,3.82,3.80,3.79]
y5 = [3.82,3.89,3.89,3.78,3.77]

ind = np.arange(5)        # the x locations for the groups
width = 0.15
plt.bar(ind,y1,width,color = 'blue',label = 'm=2') 
plt.bar(ind+width,y2,width,color = 'g',label = 'm=4') # ind+width adjusts the left start location of the bar.
plt.bar(ind+2*width,y3,width,color = 'c',label = 'm=6')
plt.bar(ind+3*width,y4,width,color = 'r',label = 'm=8')
plt.bar(ind+4*width,y5,width,color = 'm',label = 'm=10')
plt.xticks(np.arange(5) + 2.5*width, ('10%','15%','20%','25%','30%'))

plt.xlabel('Sample percentage')
plt.ylabel('Error rate')

fmt = '%.0f%%' # Format you want the ticks, e.g. '40%'
xticks = mtick.FormatStrFormatter(fmt)  
# Set the formatter
axes = plt.gca()  # get current axes
axes.yaxis.set_major_formatter(xticks) # set % format to ystick.
axes.grid(True)
plt.legend(loc="upper right")
plt.savefig('D:\\errorRate.eps', format='eps',dpi = 1000,bbox_inches='tight')

plt.show()

结果如下:

Python科学画图代码分享

画散点图,主要是scatter这个函数,其他类似。

画网络图,要用到networkx这个库,下面给出一个实例:

import networkx as nx
import pylab as plt
g = nx.Graph()
g.add_edge(1,2,weight = 4)
g.add_edge(1,3,weight = 7)
g.add_edge(1,4,weight = 8)
g.add_edge(1,5,weight = 3)
g.add_edge(1,9,weight = 3)
 
g.add_edge(1,6,weight = 6)
g.add_edge(6,7,weight = 7)
g.add_edge(6,8,weight = 7) 
 
g.add_edge(6,9,weight = 6)
g.add_edge(9,10,weight = 7)
g.add_edge(9,11,weight = 6)

fixed_pos = {1:(1,1),2:(0.7,2.2),3:(0,1.8),4:(1.6,2.3),5:(2,0.8),6:(-0.6,-0.6),7:(-1.3,0.8), 8:(-1.5,-1), 9:(0.5,-1.5), 10:(1.7,-0.8), 11:(1.5,-2.3)} #set fixed layout location

#pos=nx.spring_layout(g) # or you can use other layout set in the module
nx.draw_networkx_nodes(g,pos = fixed_pos,nodelist=[1,2,3,4,5],
node_color = 'g',node_size = 600)
nx.draw_networkx_edges(g,pos = fixed_pos,edgelist=[(1,2),(1,3),(1,4),(1,5),(1,9)],edge_color='g',width = [4.0,4.0,4.0,4.0,4.0],label = [1,2,3,4,5],node_size = 600)

nx.draw_networkx_nodes(g,pos = fixed_pos,nodelist=[6,7,8],
node_color = 'r',node_size = 600)
nx.draw_networkx_edges(g,pos = fixed_pos,edgelist=[(6,7),(6,8),(1,6)],width = [4.0,4.0,4.0],edge_color='r',node_size = 600)
 
nx.draw_networkx_nodes(g,pos = fixed_pos,nodelist=[9,10,11],
node_color = 'b',node_size = 600)
nx.draw_networkx_edges(g,pos = fixed_pos,edgelist=[(6,9),(9,10),(9,11)],width = [4.0,4.0,4.0],edge_color='b',node_size = 600)

plt.text(fixed_pos[1][0],fixed_pos[1][1]+0.2, s = '1',fontsize = 40)
plt.text(fixed_pos[2][0],fixed_pos[2][1]+0.2, s = '2',fontsize = 40)
plt.text(fixed_pos[3][0],fixed_pos[3][1]+0.2, s = '3',fontsize = 40)
plt.text(fixed_pos[4][0],fixed_pos[4][1]+0.2, s = '4',fontsize = 40)
plt.text(fixed_pos[5][0],fixed_pos[5][1]+0.2, s = '5',fontsize = 40)
plt.text(fixed_pos[6][0],fixed_pos[6][1]+0.2, s = '6',fontsize = 40)
plt.text(fixed_pos[7][0],fixed_pos[7][1]+0.2, s = '7',fontsize = 40)
plt.text(fixed_pos[8][0],fixed_pos[8][1]+0.2, s = '8',fontsize = 40)
plt.text(fixed_pos[9][0],fixed_pos[9][1]+0.2, s = '9',fontsize = 40)
plt.text(fixed_pos[10][0],fixed_pos[10][1]+0.2, s = '10',fontsize = 40)
plt.text(fixed_pos[11][0],fixed_pos[11][1]+0.2, s = '11',fontsize = 40)

plt.show()

结果如下:

Python科学画图代码分享

总结

以上就是本文关于Python科学画图代码分享的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站其他相关专题,如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持!

Python 相关文章推荐
Python的time模块中的常用方法整理
Jun 18 Python
详解python string类型 bytes类型 bytearray类型
Dec 16 Python
Django 多语言教程的实现(i18n)
Jul 07 Python
python 获取键盘输入,同时有超时的功能示例
Nov 13 Python
Python闭包思想与用法浅析
Dec 27 Python
python DataFrame 取差集实例
Jan 30 Python
python脚本之一键移动自定格式文件方法实例
Sep 02 Python
python进程的状态、创建及使用方法详解
Dec 06 Python
Django框架models使用group by详解
Mar 11 Python
django之从html页面表单获取输入的数据实例
Mar 16 Python
微信小程序调用python模型
Apr 21 Python
Python find()、rfind()方法及作用
Dec 24 Python
Python中Scrapy爬虫图片处理详解
Nov 29 #Python
Python使用django框架实现多人在线匿名聊天的小程序
Nov 29 #Python
Python实现的计数排序算法示例
Nov 29 #Python
Scrapy框架CrawlSpiders的介绍以及使用详解
Nov 29 #Python
pycharm下打开、执行并调试scrapy爬虫程序的方法
Nov 29 #Python
Python快速排序算法实例分析
Nov 29 #Python
Python3学习urllib的使用方法示例
Nov 29 #Python
You might like
php处理json时中文问题的解决方法
2011/04/12 PHP
php定时计划任务的实现方法详解
2013/06/06 PHP
PHP利用二叉堆实现TopK-算法的方法详解
2017/04/24 PHP
PHP实现单条sql执行多个数据的insert语句方法
2019/10/11 PHP
JavaScript-世界上误解最深的语言分析
2007/08/12 Javascript
JS图片预加载 JS实现图片预加载应用
2012/12/03 Javascript
javascript eval(func())使用示例
2013/12/05 Javascript
jQuery写fadeTo示例代码
2014/02/21 Javascript
JS往数组中添加项性能分析
2015/02/25 Javascript
原生js和jQuery写的网页选项卡特效对比
2015/04/27 Javascript
javascript实现省市区三级联动下拉框菜单
2015/11/17 Javascript
学习JavaScript设计模式之模板方法模式
2016/01/20 Javascript
Bootstrap自动适应PC、平板、手机的Bootstrap栅格系统
2016/05/27 Javascript
jQuery实现简单漂亮的Nav导航菜单效果
2017/03/29 jQuery
微信小程序实现瀑布流布局与无限加载的方法详解
2017/05/12 Javascript
vue之数据交互实例代码
2017/06/20 Javascript
一文搞懂ES6中的Map和Set
2019/05/20 Javascript
微信小程序实现分享商品海报功能
2019/09/30 Javascript
vue使用高德地图点击下钻上浮效果的实现思路
2019/10/12 Javascript
vue+elementUI(el-upload)图片压缩,默认同比例压缩操作
2020/08/10 Javascript
Python命令行参数解析模块optparse使用实例
2015/04/13 Python
详细解析Python当中的数据类型和变量
2015/04/25 Python
Python编程实现粒子群算法(PSO)详解
2017/11/13 Python
NumPy 数组使用大全
2019/04/25 Python
Html5饼图绘制实现统计图的方法
2020/08/05 HTML / CSS
英国女性时尚鞋类的潮流制造者:Koi Footwear
2018/10/19 全球购物
MONNIER Frères英国官网:源自巴黎女士奢侈品配饰电商平台
2018/12/06 全球购物
网络安全类面试题
2015/08/01 面试题
校园文化建设方案
2014/02/03 职场文书
《池塘边的叫声》教学反思
2014/04/12 职场文书
竞选副班长演讲稿
2014/04/24 职场文书
优秀高中学生评语
2014/12/30 职场文书
给医院的感谢信
2015/01/21 职场文书
《神奇的鸟岛》教学反思
2016/02/22 职场文书
python实现简单的井字棋
2021/05/26 Python
python turtle绘图
2022/05/04 Python