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Python 绘制图表之我见 ---一个java程序员的看法

2016-11-16 16:44 627 查看
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环境：
win10.python3.5
https://github.com/Leechen2014/1400OS_01_Codes/blob/master/src/analyze_webstats.py
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前言：

在学些java的GUI编程过程中，给我印象最深的有三点：
1）所有与‘绘制’相关的方法应该在show()方法调用之前调用

2）java语言中会继承/调用一个与绘图相关的对象（JFrame之类）来处理’绘制‘工作

3)java中的GUI程序都是一层一层的panel嵌套实现的。

这三点小小的编程经验，会对python的图表制作有一定的帮助。

对于科研工作的小白菜来说，绘图往往是实验报告的重点。因此很多人会喜欢matlab,python这种方便的语言做为数学和科学处理工具。我本人是学软件开发出身的，接触的第一门语言是面向对象的语言--java。首次接触python，还没有搞懂里面的套路。希望借此博文作为学习笔记.

不多说.,先上图:

这是我们要实现的效果图。





首先看看一个默认plt对象调用show()方法的效果：（2）java语言中会继承/调用一个与绘图相关的对象（JFrame之类）来处理’绘制‘工作python中的plt也是可以看做一个对象的，在调用show（）的时候帮我们实现很多细节，比如这个程序的Title)




下面开始讲解绘制图图片的套路。

导入所需要的包：
我们绘图所使用的工具是matplotlib，这个工具中的很多方法和matlab类似。

如果我们能、还需要对数据进行科学处理。那么numpy也要导入。

同时我们为了保存文件，需要调用一些操作系统级的命令，所以也会使用os

所以首先会：

importos
importmatplotlib.pyplotasplt
importnumpyasnp


导入之后，假设我们已经有了数据：

Xdata=[512,1536,2048,3072,4096,4608,5632,6144,7168,8192,9216,9728,10752,11776,12800,14336,15360,
17408,27990]
Ydata=[1.1285,1.5314,1.2771,0.9415,0.7562,0.6966,0.597,0.5559,0.5,0.4706,0.4302,0.4123,0.3807,0.3559,
0.3419,
0.3147,0.299,0.2741,0.2008]



同时我们也知道了plt的一些基本函数：

plt.clf()清除当前的图表

plt.title('1')为图表设置标题为1

plt.xlabel('samples')设置图表中x轴的名称为samples

plt.ylabel('lossvalue')设置图表中y轴的单位名称lossvalue

plt.ylim(ymin=0)设置y的最小值

plt.ylim(ymax=2)设置y轴的最大值

plt.savefig(fname)保存图像，fname是图表的绝对路径。

plt.show()显示当前的图像。

知道了这些方法还不够，最多可以实现下图的效果。毕竟我们还不知道数据是如何‘画在图表’上的。





这个效果似乎还是不够好,.我们希望可以在图表plt上有参考线:

plt.grid(True,linestyle='-',color='0.75')#句话应该贼show()方法调用之前调用，因为

：所有与‘绘制’相关的方法应该在show()方法调用之前调用






有了这个之后，我们最好绘制出点：

plt.scatter(x,y,marker='*')#将x[],y[]数组中的(x[i],y[i])作为一个坐标点绘制到图标上，并且使用*号做点的标记

或者

plt.plot(x,y,'r')#将x[],y[]数组中的(x[i],y[i])作为一个坐标点绘制到图标上，并且使用红色的线连接

同上，还有还有很多默认的参数可以指定。plt.plot(x,y,linestyle=lineStyles[0],linewidth=1.5,c=colors[0])#plotpoint


这两句话可以一起调用：

plt.scatter(x,y,marker='*')

plt.plot(x,y,linestyle=lineStyles[0],linewidth=1.5,c=colors[0])#plotpoint

效果如下:

有没有发现之前画出的红色的线被绿色的线覆盖了，

这点很像（java中的GUI程序都是一层一层的panel嵌套实现的。）





细心的你一定还会发现在图表的右上角有每一条先线的标志

plt.legend(["d=%i"%mformin[1,2,3]],loc="upperleft")

#这句话会将每一个图表标志放在右上角，并且给每一图表起名字为123







最后：

plt.savefig(fname)##保存图像


最后关于绘制网格线还可以使用

plt.xticks(x)x是即将绘制的网格线的向量
plt.yticks(y)y是即将绘制网格线的y轴的向量


                                            

                                        

                        
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