matplotlib 学习
Matplotlib是一个Python 2D绘图库，可以生成各种硬拷贝格式和跨平台交互式环境的出版物质量数据。Matplotlib可用于Python脚本，Python和IPython shell，Jupyter笔记本，Web应用程序服务器和四个图形用户界面工具包。
matplotlib是最流行的用于数据可视化和分析工具之一，它是一个数学绘图库，可以用它来制作简单的图表，生成绘图，直方图，功率谱，条形图，误差图，散点图等。
安装 matplotlib
- linux 下安装
sudo apt-get install python3-matplotlib
- windows 下安装
windows 下安装比较麻烦， 参考链接 windows下python安装matplotlib库
测试 matplotlib
测试方法就是启动终端， 运行python， 看是否可以导入matplotlib库， 不报错就是安装正常
$python
>>> import matplotlib
>>>
使用 matplotlib
绘制简单的折线图
# 导入库
import matplotlib.pyplot as plt
input_values = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
squares = [1, 4, 9, 16, 25, 36]
# 调用plot函数绘制图形
plt.plot(input_values, squares, linewidth=5)
# 设置图表的标题， 并给坐标轴加上标签
plt.title("Square Numbers", fontsize=16)
plt.xlabel("value", fontsize=14)
plt.ylabel("Square of value", fontsize=14)
# 设置刻度标记的大小
plt.tick_params(axis='both', labelsize=14)
# 显示图形
plt.show()
例子函数方法说明
plt.plot(input_values, squares, linewidth=5) 函数
这个函数根据给出的数字绘制有意义的图形， input_values表示的是输入的值，squares数是需要绘制图形的数字也就是输出值， 都是以列表的方式传入， 接着可以使用 linewidth 指定线条的粗细plt.title() 函数
这个函数用于指定图形的标题plt.xlabel() 函数
这个函数用于指定x轴的标签名， 可用 fontsize=数值 的形式指定字体的大小plt.ylabel() 函数
这个函数用于指定y轴的标签名， 可用 fontsize=数值 的形式指定字体的大小plt.tick_params(axis='both'，fontsize=14) 函数
这个函数可以设置刻度的样式， 其中 axis='both' 将影响x轴和y轴的刻度plt.show() 函数
这个函数打开matplotlib查看器，显示绘制的图形。
绘制简单的散点图
# 导入库
import matplotlib.pyplot as plt
x_values = list(range(1,1001))
y_values = [x**2 for x in x_values]
# plt.scatter(x_values, y_values, c='red', edgecolors='none' ,s=40)
# plt.scatter(x_values, y_values, c=(0, 0, 0.8), edgecolors='none' ,s=40)
plt.scatter(x_values, y_values, c=y_values, cmap=plt.cm.Blues, edgecolors='none' ,s=40)
# 设置图表的标题， 并给坐标轴加上标签
plt.title("Square Numbers", fontsize=16)
plt.xlabel("Value", fontsize=14)
plt.ylabel("Square of value", fontsize=14)
# 设置刻度标记的大小
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14)
plt.axis([0, 1100, 0, 1100000])
plt.show()
# plt.savefig('Squares_plot.png', bbox_inches='tight')
例子函数方法说明
plt.scatter((x_values, y_values, c=y_values, cmap=plt.cm.Blues, edgecolors='none' ,s=40)) 函数
用于绘制点，接收两个数值或者列表形式存储的数值，分别为x坐标和y坐标；
c参数用于指定颜色，这个颜色可以是颜色名(c='red')， 16进制颜色码(c='#336699')， 或者是根据某个值来设置颜色(c='y_values',cmap=plt.cm.Blues)，将颜色设置为y值列表，并使用参数cmap告诉Python使用哪个颜色映射，这些代码将y值较小值的点显示为浅蓝色， 将y值较大的点设置为深蓝色；
edgecolors='none'表示删除数据点的轮廓；s参数表示每个点的大小plt.axis([0, 1100, 0, 1100000]) 函数
axis函数接收一个列表， 列表中存储4个数值； 这4个值中前两个指定x轴的最小值和最大值， 后两个值用于指定y轴的最小值和最大值plt.savefig('Squares_plot.png', bbox_inches='tight') 函数
第一个实参指定要以什么样的文件名保存图表，这个文件将存储到scatter_squares.py所在的目录中；第二个实参指定将图表多余的空白区域裁剪掉。如果要保留图表周围多余的空白区域，可省略这个实参。
matpoltlib 呈现随机漫步
随机漫步：每次行走都完全是随机的，没有明确的方向，结果是由一系列随机决策决定的。
from random import choice
import matplotlib.pyplot as plt
class RandomWwalk():
"""生成随机漫步数据的类"""
def __init__(self, num_points=5000):
"""初始化随机漫步属性"""
self.num_points = num_points
#所有随机漫步都始于(0, 0)
self.x_values = [0]
self.y_values = [0]
def fill_walk(self):
"""计算随机漫步包含的所有点"""
# 不断漫步， 知道列表达到指定长度
while len(self.x_values) < self.num_points:
# 决定前进方向即沿这个方向前进距离
x_direction = choice([1, -1])
x_distance = choice([1, 2, 3, 4])
x_step = x_direction*x_distance
y_direction = choice([1, -1])
y_distance = choice([1, 2, 3, 4])
y_step = y_direction*y_distance
# 拒绝原地他踏步
if x_step == 0 and y_step == 0:
continue
# 计算下一个点的x和y的值
next_x = self.x_values[-1] + x_step
next_y = self/y_values[-1] + y_step
self.x_values.append(next_x)
self.y_values.append(next_y)
while True:
# 创建一个RandomWalk的实例， 并将其包含的点都绘制出来
rw = RandomWwalk()
rw.fill_walk()
# 设置窗口的大小
plt.figure(figsize=(10, 6))
point_numbers = list(range(rw.num_points))
plt.scatter(rw.x_values, rw.y_values, c=point_numbers,cmap=plt.cm.Blues, edgecolors='none', s=15)
# 突出起点和终点, 也就是重新绘制起点和终点的图， 并赋予不同的大小和颜色
plt.scatter(0, 0, c='green', edgecolors='none', s=100)
plt.scatter(rw.x_values[-1], rw.y_values[-1], c='red', edgecolors='none', s=100)
# 隐藏坐标轴
plt.axes().get_xaxis().set_visible(False)
plt.axes().get_yaxis().set_visible(False)
plt.show()
# 询问是否结束， 如果输入'n'将结束循环
Keep_running = input("Make another walk? (y/n): ")
if Keep_running == "n":
break