matplotlib.pyplot plt學習記錄

 輸入希臘或其他字母

plt.xlabel(r'$\Delta$') # r 轉換爲latex輸入文本的模式

 subplot子圖設置

t=np.arange(0.0,2.0,0.1)
s=np.sin(t*np.pi)
plt.subplot(2,2,1) #要生成兩行兩列，這是第一個圖plt.subplot('行','列','編號')
plt.plot(t,s,'b--')
plt.ylabel('y1')
plt.subplot(2,2,2) #兩行兩列,這是第二個圖
plt.plot(2*t,s,'r--')
plt.ylabel('y2')
plt.subplot(2,2,3)#兩行兩列,這是第三個圖
plt.plot(3*t,s,'m--')
plt.subplot(2,2,4)#兩行兩列,這是第四個圖
plt.plot(4*t,s,'k--')
plt.show()

 2*2的圖，此爲排列順序

以上來自Matplotlib的子圖subplot的使用

在圖中標註方法

#爲圖加註釋
plt.plot(x,y,linewidth=3.0,color='b',linestyle=':',marker='o',markerfacecolor='r',markersize=10,alpha=0.4)
plt.xlabel('xxxx')
plt.ylabel('yyyy')
plt.title('title')
#在0,0點添加文字
plt.text(0,0,'yangyang')
#顯示網格
plt.grid(True)
#添加註釋
plt.annotate('yang',xy=(-5,0),xytext=(-2,0.3),arrowprops=dict(facecolor='b',shrink=0.05))

轉自40.Matplotlib子圖與標註

調整整體空白

fig.tight_layout()

調整子圖間距

plt.subplots_adjust(wspace =0, hspace =0)

fig.tight_layout()#調整整體空白

以上來自matplotlib調整子圖間距，調整整體空白

使用savefig()保存圖像文件

plt.savefig('filename.png',dpi=600)

將圖像保存爲SVG的無損質量

plt.savefig('graph.svg')

以上來自保存高分辨率圖像--Matplotlib 

關閉座標軸

plt.axis('off')

matplotlib顏色設置

還有更詳細參考以下鏈接python中matplotlib的顏色及線條控制

以上顏色轉自python中matplotlib的顏色及線條控制

Python中colorbar全色表

cmap可選參數

plt.cm.get_cmap

legend圖例設置

Python：plt.legend或者ax.legend設置圖例的參數詳解

matplotlib legend使用教程

plt圓形繪製

# -*- coding:utf-8 -*-
#! python3
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# ==========================================
# 圓的基本信息
# 1.圓半徑
r = 2.0
# 2.圓心座標
a, b = (0., 0.)
# ==========================================
# 方法一：參數方程 圖1
theta = np.arange(0, 2*np.pi, 0.01)
x = a + r * np.cos(theta)
y = b + r * np.sin(theta)
fig = plt.figure() 
axes = fig.add_subplot(111) 
axes.plot(x, y)
axes.axis('equal')
plt.title('www.jb51.net')
# ==========================================
# 方法二：標準方程 圖2
x = np.arange(a-r, a+r, 0.01)
y = b + np.sqrt(r**2 - (x - a)**2)
fig = plt.figure() 
axes = fig.add_subplot(111) 
axes.plot(x, y) # 上半部
axes.plot(x, -y) # 下半部
plt.axis('equal')
plt.title('www.jb51.net')
# ==========================================
plt.show()

 圖1                                                              圖2