1. 用 Numpy ndarray 作为数据传入 ply
import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(1000) y = np.random.standard_normal(10) print \"y = %s\"% y x = range(len(y)) print \"x=%s\"% x plt.plot(y) plt.show()
2. 操纵坐标轴和增加网格及标签的函数
import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(1000) y = np.random.standard_normal(10) plt.plot(y.cumsum()) plt.grid(True) ##增加格点 plt.axis(\'tight\') # 坐标轴适应数据量 axis 设置坐标轴 plt.show()
3. plt.xlim 和 plt.ylim 设置每个坐标轴的最小值和最大值
#!/etc/bin/python #coding=utf-8 import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(1000) y = np.random.standard_normal(20) plt.plot(y.cumsum()) plt.grid(True) ##增加格点 plt.xlim(-1,20) plt.ylim(np.min(y.cumsum())- 1, np.max(y.cumsum()) + 1) plt.show()
4. 添加标题和标签 plt.title, plt.xlabe, plt.ylabel 离散点, 线
#!/etc/bin/python #coding=utf-8 import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(1000) y = np.random.standard_normal(20) plt.figure(figsize=(7,4)) #画布大小 plt.plot(y.cumsum(),\'b\',lw = 1.5) # 蓝色的线 plt.plot(y.cumsum(),\'ro\') #离散的点 plt.grid(True) plt.axis(\'tight\') plt.xlabel(\'index\') plt.ylabel(\'value\') plt.title(\'A simple Plot\') plt.show()
