提示：以下matplotlib.pyplot中的函数来自官方库，下面翻译和示例仅供参考。
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关于matplotlib的pyplot包的函数集
matplotlib.pyplot is a state-based interface to matplotlib. It provides a MATLAB-like way of plotting.
matplotlib.pyplot是命令行式函数的集合，每一个函数都对图像作了修改。
一、pyplot函数集
matplotlib.pyplot是命令行式函数的集合，每一个函数都对图像作了修改【比如 创建图形， 在图像上创建画图区域， 在画图区域上画线， 在线上标注等】
get_plot_commands()
1、pyplot—创建画布、设定绘图区域、颜色系
1）创建
Figure([num，figsize，dpi，facecolor，...])
fignum_exists(num)
figlegend(* args，** kwargs)
figimage(X [，xo，yo，alpha，norm，cmap，...])
savefig(* args，** kwargs)
close([fig])
2）画图区域
new_figure_manager(num，* args，** kwargs)
matshow(A [，fignum])
margins(* margins [，x，y，ight])
subplot(* args，** kwargs)
subplot2grid(shape，loc [，rowspan，colspan，图])
subplot_mosaic(layout，* [，subplot_kw，...])
subplot_tool([targetfig])
subplots([nrows，ncols，sharex，sharey，...])
subplots_adjust([[left，bottom，right，top，...])
suptitle(t，** kwargs)
switch_backend(newbackend)
3） 颜色系
set_cmap(cmap)
clim([vmin，vmax])
autumn()
bone()
copper()
cool()
flag()
gray()
hot()
hsv()
inferno()
jet()
magma()
nipy_spectral()
pink()
plasma()
prism()
summer()
spring()
viridis()
winter()
2、pyplot– 坐标系、轴、标注
title(label [，fontdict，loc，pad，y])
table([cellText，cellColours，cellLoc，...])
xlabel( xlabel [，fontdict，labelpad，loc])
xlim( * args，** kwargs)
xscale( value，** kwargs)
xticks( [ticks，labels])
ylabel( ylabel [，fontdict，labelpad，loc])
ylim( * args，** kwargs)
yscale( value，** kwargs)
yticks( [ticks，labels])
annotate(text, xy, *args, **kwargs)
figtext(x，y，s [，fontdict])
text(x，y，s [，fontdict])
axes([arg])
axhline([y，xmin，xmax])
axvline([x，ymin，ymax])
axline(xy1 [，xy2，slope])
clabel(CS [，level])
axhspan(ymin，ymax [，xmin，xmax])
axvspan(xmin，xmax [，ymin，ymax])
axis(* args [，emit])
cla()
gca(** kwargs)
delaxes([ax])
arrow(x, y, dx, dy, **kwargs)
autoscale([enable, axis, tight])
legend(* args，** kwargs)
locator_params([axis，ight])
minorticks_off()
minorticks_on()
semilogx(* args，** kwargs)
semilogy(* args，** kwargs)
thetagrids([angles，labels，fmt])
tick_params([axis])
ticklabel_format(* [，axis，style，...])
twinx([ax])
twiny([ax])
sca(ax)
3、pyplot–在画图区域绘图、展示、保存
1）绘线
plot(* args [，scalex，scaley，data])
plot_date(x，y [，fmt，tz，xdate，ydate，data])
acorr(x, *[, data])
xcorr( x，y [，normed，detrend，usevlines，...])
cohere(x，y [，NFFT，Fs，Fc，detrend，...])
eventplot(positions [，orientation，...])
hlines(y，xmin，xmax [，colors，linestyles，...])
vlines( x，ymin，ymax [，color，linestyles，...])
2）绘图
bar(x，height [，width，bottom，align，data])
barh(y，width [，height，left，align])
barbs(* args [，data])
colorbar([mappable，cax，ax])
errorbar(x，y [，yerr，xerr，fmt，ecolor，...])
hist(x [，bins，range，density，weights，...])
hist2d(x，y [，bins，range，density，...])
pie(x[, explode, labels, colors, autopct, ...])
scatter(x，y [，s，c，标记，cmap，范数，...])
polar(* args，** kwargs)
rgrids([半径，标签，角度，fmt])
stackplot(x，* args [，label，color，...])
stem(* args [，linefmt，markerfmt，basefmt，...])
step(x，y，* args [，where，data])
box([on])
boxplot(x [，notch，sym，vert，whis，...])
broken_barh(xranges，yrange，* [，data])
violinplot( dataset [，position，vert，...])
pcolor(* args [，shading，alpha，norm，cmap，...])
pcolormesh(* args [，alpha，norm，cmap，vmin，...])
streamplot(x，y，u，v [，density，linewidth，...])
specgram(x [，NFFT，Fs，Fc，detrend，window，...])
phase_spectrum(x [，Fs，Fc，window，pad_to，...])
psd(x[, NFFT, Fs, Fc, detrend, window, ...])
spy(Z [，precision，marker，markersize，...])
quiver（* args [，data]）
loglog(* args，** kwargs)
hexbin(x，y [，C，gridsize，bins，xscale，...])
angle_spectrum(x[, Fs, Fc, window, pad_to, ...])
csd(x，y [，NFFT，Fs，Fc，detrend，window，...])
itude_spectrum(x [，Fs，Fc，window，...])
tricontour(* args，** kwargs)
tricontourf(* args，** kwargs)
tripcolor(* args [，alpha，norm，cmap，vmin，...])
triplot(* args，** kwargs)
3）当前图操作
show(* [，block])
pause(interval)
savefig(* args，** kwargs)
draw()
gcf()
clf()
sci(im)
gci()
contour(* args [，data])
contourf(* args [，data])
grid([b，which，axis])
fill(* args [，data])
fill_between(x，y1 [，y2，where，...])
fill_betweenx(y，x1 [，x2，where，step，...])
ight_layout(* [，pad，h_pad，w_pad，rect])
findobj([o，match，include_self])
get(obj，* args，** kwargs)
get_current_fig_manager()
get_figlabels()
get_fignums()
getp(obj，* args，** kwargs)
setp(obj，* args，** kwargs)
quiverkey(Q，X，Y，U，label，** kw)
4）读图和保存图像
imread(fname [，format])
imsave(fname，arr，** kwargs)
imshow(X [，cmap，norm，Aspect，...])
4、pyplot的其他功能函数
draw_if_interactive()
ginput([n，timeout，show_clicks，mouse_add，...])
ioff()
ion()
isinteractive()
waitforbuttonpress( [timeout])
xkcd( [scale，length，randomness])
uninstall_repl_displayhook()
install_repl_displayhook()
rc(group，** kwargs)
rc_context([rc，fname])
rcdefaults()
connect(cid)
connect(s，func)
二、示例
0. 绘图基本流程
作图基本流程：导入必要的包：开始创建画布>添加画图区域（或者创建子图）>标注（标题、x、y轴名称，刻度）>绘图（根据数据或函数）>添加图例>完成绘制>保存（可选）>显示。
1. 绘制图形
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
fig1 = plt.figure(num=1, figsize=(4, 4))
ax = fig1.add_subplot(111)
ax.plot([1, 2, 3, 4, 5], [1, 4, 9, 16, 25])
plt.savefig("paowuxian.png")
plt.show()
2. 绘制正弦频率和幅度可调节图像
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.widgets import Slider, Button
def f(t, amplitude, frequency):
return amplitude * np.sin(2 * np.pi * frequency * t)
t = np.linspace(0, 1, 1000)
init_amplitude = 5
init_frequency = 3
fig, ax = plt.subplots()
line, = plt.plot(t, f(t, init_amplitude, init_frequency), lw=2)
ax.set_xlabel('Time [s]')
axcolor = 'lightgoldenrodyellow'
ax.margins(x=0)
plt.subplots_adjust(left=0.25, bottom=0.25)
axfreq = plt.axes([0.25, 0.1, 0.65, 0.03], facecolor=axcolor)
freq_slider = Slider(
ax=axfreq,
label='Frequency [Hz]',
valmin=0.1,
valmax=30,
valinit=init_frequency,
)
axamp = plt.axes([0.1, 0.25, 0.0225, 0.63], facecolor=axcolor)
amp_slider = Slider(
ax=axamp,
label="Amplitude",
valmin=0,
valmax=10,
valinit=init_amplitude,
orientation="vertical"
)
def update(val):
line.set_ydata(f(t, amp_slider.val, freq_slider.val))
fig.canvas.draw_idle()
freq_slider.on_changed(update)
amp_slider.on_changed(update)
resetax = plt.axes([0.8, 0.025, 0.1, 0.04])
button = Button(resetax, 'Reset', color=axcolor, hovercolor='0.975')
def reset(event):
freq_slider.reset()
amp_slider.reset()
button.on_clicked(reset)
plt.show()
三、参考资料
- matplotlib库- – –widgets,slider+button
Original: https://blog.csdn.net/beauthy/article/details/115369550
Author: 柏常青
Title: 你知道matplotlib的pyplot包有哪些函数？
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