Pythonの様々なツールキットを学習すると、オンラインチュートリアルは、常にさまざまな方法の多くは非常に複雑ですが、また理解することは非常に多くの種類やパラメータの数、それは多くの時間がかかると感じ参照してください。
だからここに私は、方法だとすぐにmatplotlibの基本的なグラフィックス操作を把握することができる0ベースの人のためのように、各パラメータは、いくつかの例により詳細に説明します。
- numpyのパッケージが最初に導入し、matplotlibのさ
インポートNP AS numpyの インポートは、PLTのAS matplotlib.pyplot ％のmatplotlibのインライン＃グラフィックはノートブックに直接表示することができますように
- まず、基本的なグラフィックスを描画
plt.plot（[1,2,3,4,5]、[1,4,9,16,25]） ＃プロットグラフィックスレンダリング方法、最初のパラメータは、x軸の値であり、第二パラメータであります対応するY軸の値 plt.xlabel（「これは、軸X 」、フォントサイズ= 16） ＃x軸と命名は、xlabelは、指定されたフォントサイズのフォントサイズの名で plt.ylabel（「これは軸Y 」、フォントサイズを= 16）
- ラインの異なる種類のキャラクタのパラメータ、異なる色の文字パラメータ
- メソッド指定された受信ラインと色パラメータをプロットします
plt.plot（[1,2,3,4,5]、[1,4,9,16,25]、' GV '）＃Gは緑色、緑色で'GV'に等しく、三角形のV代表 PLT。 xlabel（' は、xlabel '、のfontSize = 16 ） plt.ylabel（' ylabelの'、のfontSize = 16）
- 上記のパラメータのそのような方法に加えて、パラメータも与えるように分離することができます
plt.plot（[1,2,3,4,5]、[1,4,9,16,25]、' + '、カラー= ' R＆LT '）'+＃'はR、プラス点を表します代表的な赤色赤色 plt.xlabel（' は、xlabel '、のfontSize = 16 ） plt.ylabel（' ylabelの'、のfontSize = 16）
- のは、複数の線を描画してみましょう
= np.arange tang_numpy（0,10,0.5）＃1 の0.5算術シーケンスの間隔で0から10まで生産 ＃その後、連続3行を描画するには、プロットメソッド三回呼び出さ plt.plot（tang_numpy、tang_numpy、「r--の」） plt.plot（tang_numpy、tang_numpy * 2、' BS ' ） plt.plot（tang_numpy、tang_numpy *。3、' 行きます'）
- 唯一の3線を描くのプロット方法一度使用することができ、結果は同じです
plt.plot（tang_numpy、tang_numpy、' R ' 、 tang_numpy、tang_numpy * 2、' BS ' 、 tang_numpy、tang_numpy * 3、' 行きます'）
- そして、コサイン関数、与えられたパラメータの多くを描き、コメントは各パラメータの役割を説明します
np.linspace X（-10,10）= ＃1 行の範囲 Y = np.sin（X） ＃マーカータイプが標識されている線幅パラメータが線幅であるように、色が色である、線種をlinestype、makercolorが標識されています色、サイズマーカー、アルファ透明度のmarkersize =線幅としてplt.plot（X、Yを、5、色= ' B '、をlineStyle = ' - '、マーカー= ' O '、markerfacecolor = ' R＆LT '、markersize 8 =。 、アルファ= 0.4）
- サブグラフ、パターンはサブグラフの複数の組み合わせによって形成することができる、それは全体として図の行列を見た、前記各要素が行列のサブグラフであることができます
＃211は、最後の行12によって描かれた図形によって表されることになる、図の中の1つのうちの最初のサブグラフの表現である plt.subplot（211 ） plt.plot（X、Y、色 = 「R＆LT 」） ＃212彼は、第二の図のうちのサブグラフで表される最後の行12になり描かれた図形を表す plt.subplot（212 ） plt.plot（X、Y、色 = 「B 」）
＃211は、第1図のうちの2つのサブグラフで表されている最後の行11によって描かれた図形によって表されるであろう plt.subplot（121 ） plt.plot（X、Y、色 = 「R＆LT 」） ＃212は、描かれた図形11は、サブ秒図のうち、図に示されている最後の2行であろう意味 plt.subplot（122 ） plt.plot（X、Y、色 = 「B 」）
＃321は、第1図のうちの2つのサブグラフで表されている最後の行13によって描かれた図形によって表されるであろう plt.subplot（321 ） plt.plot（X、Y、色 = 「R＆LT 」） ＃321は、描かれた図は、最後の2行43は、図のサブグラフ間表されるであろう意味する。4 plt.subplot（324 ） plt.plot（X、Y、色 = 「B 」）
- いくつかのテキストコメントを追加するための図
plt.plot（X、Y、色= ' B '、をlineStyle = ' ：'、マーカー= ' O '、markerfacecolor = ' R＆LT '、markersize = 10 ） plt.xlabel（' X：--- ' ） PLT。 ylabelの（' Y：--- ' ） plt.title（' これはタイトルです：--- ' ） plt.text（0,0、' このテキストである'）＃（0,0）は、テキストの位置であります plt.grid（真）＃これはグリッドである ＃xyは、コメント位置をxytext、arrowprops属性、矢印ポインティング位置で矢印がある指定 plt.annotate（' tangyudi '、XY =（ - 5,0）、xytext =（ - ）2、0.3、arrowprops = dictの（のFaceColor = ' 赤'、収縮= 0.05、20はheadlength =、= 20 headwidthです））
- ピクチャースタイル設定
np.linspace = X（-10,10 ） Y = np.sin（X） plt.style.use（' dark_background '）＃スタイル画像を指定する plt.plot（x、y）を
- ヒストグラム
np.random.seed（0） ＃設定ランダムシード X np.arange =（5 ） Y = np.random.randint（-5,5,5- ） 図は、軸 =のplt.subplots（ncolsの= 2）＃を有しますサブピクチャの二つが 軸= [0] .BAR（X、Y、色= v_bars ' ブルー'） ＃1 軸が[0]最初のサブを表す図 h_barsの=軸[1] .barh（ X、Y、色= ' 赤' ） 軸[0] .axhline（0、カラー = ' グレー'、線幅= 2）として＃プラス一の水平 軸[1] .axvline（0、カラー= ' グレー'、線幅= 2）として＃プラスワン縦線
図、AX = plt.subplots（） v_bars = ax.bar（X、Y、色= ' 水色' ） ＃柱状色値の未満0グリーンである ため、バー、高さに ZIP（v_bars、Y）： ＃1 バー、高円柱高さの値を IF高さ< 0： （にEdgeColor bar.set = ' darkred '、色= ' グリーン'線幅として、= 3 ） ax.axhline（0、カラー = ' 赤'）＃1水平ラインプラス0
