印象Python
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使用起来极为简单。
以渐进、交互式方式实现数据可视化。
表达式和文本使用LaTeX排版。
对图像元素控制力强。
可输出PNG、PDF、SVG和EPS等多种格式。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#x的值是从-pi到pi
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True)
#正弦函数
y = np.sin(x)
#余弦函数
y1 = np.cos(x)
#图形展示，并且给图形加上标签说明
plt.plot(x,y,label = 'sin')
plt.plot(x,y1,label = 'cos')
#标签展示 0代表最优位置
plt.legend(loc = 0)
location的位置参数如下：
| Location String | Location Code |
| 'best' | 0 |
| 'upper right' | 1 |
| upper left' | 2 |
| 'lower left' | 3 |
| 'lower right' | 4 |
| 'right' | 5 |
| 'center left' | 6 |
| 'center right' | 7 |
| 'lower center' | 8 |
| 'upper center' | 9 |
| 'center' | 10 |
如果我们在实际中有指定x、y范围的这种需求，那该怎么做呢？
先来看看第一种方式：使用xlim()、ylim()方法设置x、y的范围。
#设置x的范围[-4,4]
plt.xlim(-4,4)
#设置y的范围[-1,1]
plt.ylim(-1,1)
第二种方法使用axis()方法可同时设置x、y的取值范围
#同时设置x的取值范围[-3,3]和y的取值范围[-2,2]
plt.axis([-3,3,-2,2])
我们刻度使用-pi，0，pi来代替-1，0，1这样正余弦函数看起来更有意义。这该如何操作呢？我们来使用xticks()方法来实现。我们先来了解一下这个函数的使用方法：
Signature: plt.xticks(*args, **kwargs)
Docstring:
Get or set the current tick locations and labels of the x-axis.
Call signatures::
locs, labels = xticks() # Get locations and labels
xticks(locs, [labels], **kwargs) # Set locations and labels
Parameters
----------
locs : array_like
A list of positions at which ticks should be placed. You can pass an
empty list to disable xticks.
labels : array_like, optional
A list of explicit labels to place at the given *locs*.
**kwargs
:class:`.Text` properties can be used to control the appearance of
the labels.
plt.xticks([-np.pi,0,np.pi],[r'$-\pi$',0,r'$+\pi$'])
对于y轴同理也是如此。就不在此赘述了哈！
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