мета-данные страницы
Это старая версия документа!
Внешний вид графиков
В matplotlib можно изменять не только тип самого графика (линия или столбцы), но и регулировать внешний вид выбранного типа:
x_axis = range(1, 20) y_axis = [i * i for i in range(1, 20)] lines = plt.plot(x_axis, y_axis) # здесь начинается отличие от примера из предыдущей недели. Мы сохраняем результат выполнения метода plot в отдельную переменную plt.setp(lines, color='red', linewidth=2.0) # теперь, с помощью метода setp мы можем изменять форму линии. # В данном случае, цвет устанавливаем в красный, а ширину линии делаем равной 2-м plt.show()
Возможные параметры
Параметр | Значения | Смысл |
---|---|---|
alpha | 0.0 ⇐ x ⇐1.0 | прозрачность |
antialiased | True, False | сглаживать или нет |
color | red, blue, black и т.д. | цвет |
linestyle | '-', '–', '-.', ':', 'steps', … | вид линии |
linewidth | вещественное число | ширина линии |
marker | '+', ',', '.', '1', '2', '3', '4' | вид меток |
markeredgecolor | red, blue, black и т.д. | цвет границы меток |
markeredgewidth | вещественное число | ширина границы меток |
markerfacecolor | red, blue, black и т.д. | цвет внутренней части меток |
markersize | вещественное число | размер меток |
Размещение нескольких графиков
В одном окне можно разместить несколько графиков. Делается это с помощью метода subplot(r, c, num). Что означают аргументы: subplot делит область рисования на прямоугольную сетку размером $r\times c$, где $r$ это количество рядов, а $c$ - количество столбцов. $num$ это номер графика в сетке, нумерация идет с левого верхнего угла, слева направо и начинается с единицы.
Посмотрим на пример:
def f(t): return np.exp(-t) * np.cos(2*np.pi*t) t1 = np.arange(0.0, 5.0, 0.1) t2 = np.arange(0.0, 5.0, 0.02) plt.figure(1) # создаем область рисования, это действие обычно выполняется по-умолчанию. plt.subplot(2,1,1) # в сетке размером 2 ряда на 1 столбец в первую ячейку разместим один график plt.plot(t1, f(t1)) plt.subplot(2,1,2) # в сетке размером 2 ряда на 1 столбец во вторую ячейку разместим другой график plt.plot(t2, np.cos(2*np.pi*t2), 'r--') plt.show()