Numpy的Matplotlib視覺化

matplotlib最重要的plot()函式，
呼叫方法
plt.plot(x, y, format_string, **kwargs)
引數值：
#x ： X軸資料，列表或陣列
#y ： Y軸資料，列表或陣列
#format_string ： 控制曲線的格式字串，可選:
#**kwargs ：第二組或更多(x,y,format_string)
其中要說明的是format_string，包含的主要型別有
顏色字元：‘b’,‘k’,‘g’代表各種顏色縮寫
風格字元：’-’,’–‘等
標記字元：每個資料點的標誌方式,’.’,’*’,'o’等
還要很多其他的引數值，到時候查文件
,

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np 

plt.plot([2,3,1,2,3])
#繪圖接收一個list，如果只有一個列表預設其為Y軸，X軸資料為其索引值，從0開始
plt.show()
#x軸預設從0開始

plt.plot([0,1,2],[1,1,3])#兩個列表，前一個為X值，後一個為對應的Y值
plt.show()

plt.plot([0,1,2,4,6,5,9,2,4],[8,1,3,4,3,6,7,6,0])
plt.plot(np.arange(0,9),np.random.randint(1,9,size=9),'r')
#變數X、Y個數必須相等
plt.show

<function matplotlib.pyplot.show(*args, **kw)>

新增圖例

plt.plot(np.arange(0,10),np.random.randn(10),'r',label='red')
plt.plot(range(0,10),np.random.rand(10),'g',label='green')
#label標籤
plt.legend()
#使用legend顯示標籤、loc引數設定標籤位置
plt.show

<function matplotlib.pyplot.show(*args, **kw)>

plt.plot(np.arange(0,10),np.random.randn(10),'r',label='red')
plt.plot(range(0,10),np.random.rand(10),'g',label='green')
#label標籤
plt.legend(loc='upper right')
#使用legend顯示標籤、引數設定標籤位置
plt.show

<function matplotlib.pyplot.show(*args, **kw)>

引數設定
‘best’ : 0, (only implemented for axes legends)(自適應方式)
‘upper right’ : 1,
‘upper left’ : 2,
‘lower left’ : 3,
‘lower right’ : 4,
‘right’ : 5,
‘center left’ : 6,
‘center right’ : 7,
‘lower center’ : 8,
‘upper center’ : 9,
‘center’ : 10,

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np 
plt.plot(np.arange(0,10),np.random.randn(10),'r',label='red')
plt.plot(range(0,10),np.random.rand(10),'g',label='green')
#label標籤
plt.title('An Example Axes')#設定影像標題
plt.xlabel('X-Axis')#設定X軸名稱
plt.ylabel('Y-Axis')#設定Y軸名稱
plt.legend(loc='upper right')
#使用legend顯示標籤、引數設定標籤位置
plt.show

<function matplotlib.pyplot.show(*args, **kw)>

如顯示錯誤“‘str’ object is not callable”重啟編譯器即可。