科学计算和可视化

科学计算和可视化

import matplotlib.pyplot as plt
引入matplotlib库
plt.plot([4,1,3,5,2],[1,3,6,7,9])
[4,1,3,5,2]为x轴，[1,3,6,7,9]为y轴
plt.savefig(‘test0’,dpi=600)
将生成的图片保存并命名为test0
plt.savefig(‘pic/test0’,dpi=600)
将生成的图片保存并命名为test0，且路径在pic目录下
plt.show()
在窗口显示图表

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([4,1,3,5,2],[1,3,6,7,9],[1,3,6,7,9],[4,1,3,5,2])
像这样重复可以在一张图表内多画几个折线
plt.savefig(‘test0’,dpi=600)
plt.savefig(‘picture/test0’,dpi=600)
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3],[1,3,5],[2,4,6],[7,6,2])
plt.xlabel(‘X’)
定义x轴的名字
plt.ylabel(‘Y’)
定义y轴的名字
plt.savefig(‘test1’,dpi=600)
plt.savefig(‘picture/test0’,dpi=600)
plt.show()

a=np.arange(1,50,2)
plt.plot(a,a1.5,‘ro-’,label=‘a’)
注意是o不是0
plt.plot(a,a2.5,‘gx–’,label=‘b’)
plt.plot(a,a3.5,'y’,label=‘c’)
plt.plot(a,a4.5,‘bs-’,label=‘d’)
plt.plot(a,a5.5,‘mH–’,label=‘e’)

plt.savefig(‘test2’,dpi=600)
plt.savefig(‘pic/test2’,dpi=600)
plt.legend()
plt.show()

def f(t):
return np.exp(-t)np.cos(2np.pi*t)

a=np.arange(0,5,0.03)

plt.subplot(322)
plt.plot(a,f(a))

plt.subplot(323)
plt.plot(a,np.cos(2np.pia),’-’,color=‘r’)

plt.subplot(324)
plt.plot(a,np.cos(2np.pia),’-’,color=‘g’)

plt.subplot(325)
plt.plot(a,np.cos(2np.pia),’:’,color=‘m’)

plt.savefig(‘test3’,dpi=600)
plt.savefig(‘pic/test3’,dpi=600)
plt.show()

datearr=[‘2018Y’,‘2019Y’,‘2020Y’,‘2021Y’]
num_masks=np.asanyarray([45.4,50,62.2,77])
plt.bar(datearr,num_masks,width=0.3)
plt.xlabel(‘2018~2019’,fontproperties=‘SimHei’,fontsize=10)
plt.ylabel(‘数量’,fontproperties=‘SimHei’,fontsieze=10)
plt.title(‘2018到2019的中国大陆生产口罩的数量’,fontproperties=‘SimHei’,fontsize=15)
plt.savefig(‘test5’,dpi=600)
plt.savefig(‘pic/test5’,dpi=600)

这里是引用

plt.show()