11.2 图表元素
10.2.1核心概念介绍
用matplotlib.pyplot绘图需要知道以下几个概念：
一个作图的窗口就是一个Figure， 我们通过调用plt.figure（）来创建一个Figure。常用的一个参数： figsize=(width, height)用来创建指定高度和宽度的Figure。
在Figure上可以有很多个Axes/Subplot(坐标轴/子图),每一个Axes/Subplot为一个单独的绘图区，可以在上面绘图，其中每一个Axes/subplot都可以有XAxis和YAxis，并且可以在上面标出刻度，设置刻度的位置，以及添加xy轴的标签label。
10.2.2常用函数介绍
一些常用的函数及其用法如下表2.1所示。
表2.1 pypolt模块常用函数表
| 函数调用 | 函数功能 | 参数说明 |
|---|---|---|
plt.plot(x,y) | 展现变量的变化趋势 | x:x轴上的数值 y:y轴上的数值 |
plt.scatter(x,y) | 展现变量之间的关系 | x:x轴上的数值 y:y轴上的数值 |
plt.xlim(xmin,xmax) | 设置x轴的数值范围 | xmin:x轴上的最小值 xmax:x轴上的最大值 |
plt.xlabel(str) | 设置x轴的标签文本 | str:设置x轴的标签文本 |
plt.grid(linestyle=”:”) | 添加网格刻度线 | linestyle:网格线的线条风格 |
plt.axhline(y) | 添加平行于x轴的水平参考线 | y:水平参考线的出发点 |
plt.axvspan(xmin,xmax) | 添加垂直于x轴的水平参考区域 | xmin:参考区域的起始位置 xmax:参考区域的终止位置 |
plt.annotate(str,xy=(a,b),xytext=(c,d)) | 为图形添加指向性注释文本 | str:图形内容的注释文本 xy:被注释图形内容的位置坐标 xytext:注释文本的位置坐标 |
plt.text(x,y,string) | 为图形添加无指向性注释文本 | x:注释文本内容所在位置的横坐标 y:注释文本内容所在位置的纵坐标 string:注释文本内容 |
plt.title(str) | 为图形添加标题 | str:为图形内容添加的标题 |
plt.legend(loc=”lower left) | 标识不同图形的文本标签示例 | loc:图例在图中的位置 |
现在我们根据以上介绍的部分常用函数的用法和功能，通过几个具体的例子，来加深对以上函数学习的印象。
案例1：折线图绘制（看不出来是折线图）
例3：在同一个画布中画出的图像，其中使用虚线“- -”画出
y1=2*x+1
y2=x**2
plt.figure()
plt.plot(x,y1)
plt.plot(x,y2,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--')
plt.xlim((-1,2))
plt.ylim((-2,3))
plt.xlabel('I am x')
plt.ylabel('I am y')
plt.show()
运行结果如图2.1所示。
(plt.plot就是画的折线图，他通过点与点相连成图，但是这个图上采样了50个点，因此，肉眼看出来几乎是连续的，你在这个图上，把y2的图像用了一种新的样式来表示，我想你的意思是绘制这种新样式的图，你可以查下linestyle这个函数,看看他有什么参数，再列个表，同时，案例名称也要改变，可以讲一下pyplot.plot的绘图原理)
图2.1 例3
例4：绘制散点图
y=np.random.rand(100)
plt.scatter(x,y,color="red",label="scatter figure")
plt.grid(linestyle="--",color="blue")
plt.legend(loc="lower left")
plt.show()
不需要代码间空行
运行结果如图2.2所示。
图2.2
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