API

  1. # pyplot有当前的图形（figure）和当前的轴（axes）的概念，
  2. # 所有的作图命令都是对当前的对象作用。可以通过gca()获得当前的axes（轴），
  3. # 通过gcf()获得当前的图形（figure）
  5. import matplotlib.pyplot as plt
  6. import numpy as np
  8. # 以0.1为单位，生成0到6的数据
  9. x = np.arange(0, 6, 0.1)
  10. y1 = np.sin(x)
  11. y2 = np.cos(x)
  12. # 图标的形状 -- 默认
  13. plt.plot(x, y1, linestyle="-", label="sin")
  14. plt.plot(x, y2, linestyle="--", label="cos")
  15. # 图标的形状 -- 柱状图
  16. plt.bar(x, y1)
  17. # 图标的形状 -- 
  18. # 图标的横坐标
  19. plt.xlabel("x")
  20. # 图标的纵坐标
  21. plt.ylabel("y")
  22. # 图标的标题
  23. plt.title("sin & cos")
  24. # 图的大小
  25. plt.figure(figsize=(10, 10))
  26. # 图表显示图例
  27. plt.legend()
  28. plt.show()
  30. # 创建第一个画板（figure）
  31. plt.figure(1) 
  32. # 第一个画板的第一个子图，表示将这个画板分隔成两行一列，当前处在第一列
  33. plt.subplot(211) 
  34. plt.plot([1, 2, 3])
  35. plt.subplot(212) # 第一个画板的第二个子图
  36. plt.plot([4, 5, 6])
  37. plt.figure(2) #创建第二个画板
  38. plt.plot([4, 5, 6]) # 默认子图命令是subplot(111)
  39. plt.figure(1) # 调取画板1; subplot(212)仍然被调用中
  40. plt.subplot(211) #调用subplot(211)
  41. # xticks表示设置刻度
  42. plt.xticks([1,2,3])
  43. plt.yticks([1,2,3], ['$nomal\ bad$', '$lala$', '$yuyu$'])
  44. plt.title('Easy as 1, 2, 3') # 做出211的标题
  46. # 通过gca获取当前坐标轴
  47. ax = plt.gca()
  48. ax.set_title('fei')
  49. # 使用spines设置边框 设置坐标轴颜色
  50. ax.spines['bottom'].set_color('blue')
  54. plt.show()

plt.imshow()：接收的数据要么是二维的灰度图像，要么接收的是三维的彩色图像并且第三维是3or4