当前位置： 移动技术网 > IT编程>脚本编程>Python > python可视化实现代码

python可视化实现代码

2019年06月01日  | 移动技术网IT编程  | 我要评论

德牧战斧,极品草根太子张强,格林第三季

python可视化

#导入两个库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#第一个参数就是x轴的初始值 
#第二个参数是x轴的终止值
#第三个返回num均匀分布的样本，也就是0-12的区间取多少个点，如果为曲线的最好数值大一点
x = np.linspace(0, 12, 50)
y = np.sin(x) #函数
z = np.cos(x) # 函数
plt.figure(figsize=(8, 4))#解释在下面
plt.plot(x, y, label="$sin(x)$", color="red", linewidth=2) #描绘函数图像以及标注
plt.plot(x, z, "b--", label="$cos(x^2)$")# b--为虚线的意思
plt.xlabel("time(s)") #x轴的名字
plt.ylabel("volt1")
plt.title("pyplot first example")
#第一个参数是表示y轴的开始值
#第二个参数是表示y轴的结束值
plt.ylim(-1.2, 1, 2) 
plt.legend()
plt.show()

(1)figure语法说明

figure(num=none, figsize=none, dpi=none, facecolor=none, edgecolor=none, frameon=true)
  • num:图像编号或名称，数字为编号 ，字符串为名称
  • figsize:指定figure的宽和高，单位为英寸；
  • dpi参数指定绘图对象的分辨率，即每英寸多少个像素，缺省值为80 1英寸等于2.5cm,a4纸是 21*30cm的纸张
  • facecolor:背景颜色
  • edgecolor:边框颜色
  • frameon:是否显示边框

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对移动技术网的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接

您可能感兴趣的文章:

如对本文有疑问，请在下面进行留言讨论，广大热心网友会与你互动！！ 点击进行留言回复

相关文章:

验证码：
最近更新的文章
大家感兴趣的文章
移动技术网