Matplotlib¶
约 950 个字 90 行代码 预计阅读时间 4 分钟
1¶
通过 figure(num) 方法创建多个窗口，并且可以通过参数 figsize=(width, height) 设置窗口的大小
且，设置图例( legned() )、坐标轴标签和标题( title("text") )的函数只对代码中最近的窗口有效
2¶
保存图像的方法
plt.savefig() 可以把图像保存成图片，但是会把之前添加过的数据都放在一个图里面
我就每次输出成文件后清除数据
3¶
直接使用会报错
需要单独进行导入
代码中进行相应的修改就可以正常使用
chat log
user:
matplotlib怎么打印两张图？
chatgpt:
要在 Matplotlib 中打印两张图，可以使用 plt.subplot() 函数或 plt.subplots() 函数来创建子图。下面是使用 plt.subplot() 函数打印两张图的示例代码：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 创建数据
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
# 绘制第一张图
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(x, y1)
plt.title('Sin')
# 绘制第二张图
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(x, y2)
plt.title('Cos')
# 显示图像
plt.show()
在上面的代码中，plt.subplot(2, 1, 1) 创建了一个 2 行 1 列的子图网格，并将当前的 Axes 对象设置为第一个子图。然后，我们使用 plt.plot() 函数绘制第一个图，并使用 plt.title() 函数添加标题。接下来，plt.subplot(2, 1, 2) 设置当前的 Axes 对象为第二个子图，并绘制第二个图。最后，我们调用 plt.show() 函数显示图像。
如果你想要更灵活地控制子图的布局，可以使用 plt.subplots() 函数。下面是使用 plt.subplots() 函数打印两张图的示例代码：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 创建数据
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
# 创建子图
fig, axs = plt.subplots(2, 1, figsize=(6, 6))
# 绘制第一张图
axs[0].plot(x, y1)
axs[0].set_title('Sin')
# 绘制第二张图
axs[1].plot(x, y2)
axs[1].set_title('Cos')
# 调整子图之间的间距
fig.tight_layout()
# 显示图像
plt.show()
在上面的代码中，plt.subplots(2, 1, figsize=(6, 6)) 创建了一个 2 行 1 列的子图网格，并将返回的 Figure 对象和 Axes 对象存储在变量 fig 和 axs 中。然后，我们使用 axs[0].plot() 和 axs[1].plot() 函数分别在第一个和第二个子图中绘制图像，并使用 axs[0].set_title() 和 axs[1].set_title() 函数添加标题。最后，我们使用 fig.tight_layout() 函数调整子图之间的间距，并调用 plt.show() 函数显示图像。
user:
如何打开figure2?
chatgpt:
如果你想要打开 Matplotlib 中的第二个 Figure 窗口，可以使用 plt.figure() 函数创建一个新的 Figure 对象，并在调用 plt.show() 函数之前调用 plt.figure() 函数。
下面是一个简单的示例代码，演示如何打开第二个 Figure 窗口：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 创建数据
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
# 创建第一个图形窗口
plt.figure(1)
plt.plot(x, y1)
plt.title('Sin')
# 创建第二个图形窗口
plt.figure(2)
plt.plot(x, y2)
plt.title('Cos')
# 显示图像
plt.show()
在上面的代码中，我们首先在 plt.figure(1) 中创建第一个图形窗口，并在其中绘制了一个正弦函数图像。然后，我们在 plt.figure(2) 中创建了第二个图形窗口，并在其中绘制了余弦函数图像。最后，我们调用 plt.show() 函数来显示这两个图形窗口。
需要注意的是，每次调用 plt.figure() 函数都会创建一个新的 Figure 对象，并将其设为当前 Figure 对象。因此，如果你需要在多个 Figure 窗口中绘制不同的图形，请确保在每个 Figure 窗口中使用不同的 Figure 对象。
user:
如何设置图形窗口的大小，比如显示更长的x轴
chatgpt:
要设置 Matplotlib 中图形窗口的大小，可以使用 plt.figure() 函数的 figsize 参数。figsize 参数接受一个元组，用于指定图形窗口的宽度和高度，单位为英寸。
例如，如果你想要显示更长的 x 轴，可以通过增加图形窗口的宽度来实现。下面是一个示例代码，演示如何设置图形窗口的大小：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 创建数据
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y = np.sin(x)
# 创建图形窗口，并设置大小
plt.figure(figsize=(8, 4))
# 绘制图像
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('Sin')
# 显示图像
plt.show()
在上面的代码中，我们使用 plt.figure(figsize=(8, 4)) 函数创建一个大小为 8x4 英寸的图形窗口，然后在其中绘制了一个正弦函数图像。通过增加图形窗口的宽度，x 轴的长度也随之增加。
需要注意的是，图形窗口的大小可能因操作系统和显示器而异，因此你可能需要根据实际情况调整窗口大小。
创建日期: 2023-07-17