人工智能基础matplotlib模块折线图数据可视化

　　首先导入模块import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt
　　创建数据x = np.linspace(0,20,1000) y = np.sin(x)
　　1.折线图 plot
　　我们来循序渐进地画一张正弦电压曲线图最简单的绘画折线图 plt.plot(x,y)#以x为x轴，y为y轴绘画折线图，x数据的个数和y数据的个数要相等 plt.show()
　　plt.plot(x,y,color=＂red＂,linestyle=＂:＂,linewidth=3.0,label=＂cos＂) #color设置线的颜色，linestyle设置线的样式，linewidth设置线的宽度，label设置线的标签，label与下面的plt.legend()相对应 #常用颜色值  b g r c m y k w #常用的线的风格 -(实线)  -.(线段)  .(点)    :（虚线） plt.legend()#显示每条线代表什么 plt.show()
　　plt.plot(x,y,color=＂red＂,linestyle=＂-＂,linewidth=3.0,label=＂cos＂) plt.legend() plt.xlim(0,1)#确定x轴的范围 plt.ylim(-1,1)#确定y轴的范围 plt.grid()#加上网格 plt.show()
　　plt.plot(x,y,color=＂red＂,linestyle=＂-＂,marker=＂*＂,linewidth=3.0,label=＂cos＂)  #这段代码相较于刚才的代码plot里添加了marker属性，代表每个点用什么符号表示，具体的种类请看图2 plt.legend() plt.xlim(0,1) plt.ylim(-1,1) plt.grid() plt.show()
　　图1
　　图2plt.rcParams[＂font.sans-serif＂]=[＂SimHei＂] #显示中文 plt.rcParams[＂axes.unicode_minus＂]=False #正常显示正负号 plt.plot(x,y,color=＂red＂,linestyle=＂-＂,marker=＂*＂,linewidth=3.0,label=＂cos＂) #常用颜色值  b g r c m y k w plt.legend()#显示每条线代表什么 plt.xlim(0,1)#确定x的范围 plt.ylim(-1,1)#确定y的范围 plt.grid()#加上网格 plt.xlabel(＂t/s＂)#给x轴加上名称 plt.ylabel(＂U/V＂)#给y轴加上名称 plt.title(＂电压变化曲线＂)#添加图片名称 plt.show()
　　#子图 plt.subplot() x = np.linspace(0,20,1000) siny = np.sin(x)  plt.subplot(121)#第一个数字是行数，第二个数字是列数，第三个数字是第几张图 plt.plot(x,siny) plt.grid() plt.title(＂sin＂)  plt.subplot(122) #第一个数字是行数，第二个数字是列数，第三个数字是第几张图 #每写一个plt.subplot，下面的操作都是对这张子图的操作，直到遇到下一个plt.subplot plt.plot(x,x**2) plt.grid() plt.title(＂x^2＂)  plt.show()
　　练习：利用图像验证sin(2x)的周期是sinx的一半x = np.linspace(0,10,100) sinx = np.sin(x) cosx = np.cos(x) plt.subplot(211) plt.plot(x,sinx,color=＂red＂,marker=＂*＂,label=＂sin＂) plt.plot(x,cosx,color=＂b＂,label=＂cos＂)  plt.subplot(212) plt.plot(x,2*sinx*cosx,color=＂k＂,label=＂2(sinx)(cosx)＂) plt.show()
　　验证sin(2x)的周期是sinx的一半
　　至此，如何利用matplotlib.pyplot绘画折线图，以及一些属性和方法具体表示的含义就介绍到这里，希望读者可以自行测试一下代码。之后还会更新散点图，饼图，柱状图，直方图等，敬请期待！！！