并且 Matplotlib 的绘图函数基本上都与 Matlab 的绘图函数名字都差不多,迁移的学习成本比较低。开源免费。如图所示(题目描述中的图在最后):(以下图片均引用自 Thumbnail gallery ) 像这种普通的函数图象: plt.fill(x, y1, 'b', x, y2, 'r', alpha=0.3) 以及这种 Scatter 图(中文不知道该怎么说…):
精致的曲线,半透明的配色。显出你那高贵冷艳的X格,最重要的是只需一行代码就能搞定。从此再也不用忍受 Matlab以及GNUPlot 中那蛋疼的配色了。 想画 3D 数据?没有问题 (用mayavi可能更方便): ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=8, cstride=8, alpha=0.3) 四行代码你就能拥有(后三行是画坐标平面上的等高线,严格的额说还是一行)。 除此以外,不过你是矢量场,网络还是什么奇葩的需求都能够搞定:
plt.triplot(x, y, triangles, 'go-') 这还没完,Matplotlib 还支持Latex公式的插入,当别人画的图还是这个样子的时候(以下图片引用自Matplotlib Tutorial(译)) 你能够把它变成这个样子: 如果再搭配上 IPython 作为运行终端(这张图是自己绘制的~): 简直就是神器啊,有木有! 心动不如行动,还等什么? 再补充一句,matplotlib 还可以话 xkcd 风格的图呦~ (图片引用自网络) 此外结合 IPython Notebook 后更多精彩内容,请看http://nbviewer./ 如果嫌安装麻烦并且恰好在 Windows 系统下的话可以尝试Python的一个发行版winpython - Portable Scientific Python 2/3 32/64bit Distribution for Windows。 鉴于有同学质疑 matplotlib 是否能画出题目中所示的图像,我在这里将题目中的图像用 matplotlib 画出来如下: 代码在此处:https://gist.github.com/coldfog/c479124328fc6bb8b789 代码在此处:https://gist.github.com/coldfog/5da63a6958fc0a949b52 看到楼下有人说配色和好看,唉....那我也贴几个吧...只不过当初限于篇幅没有写而已。 首先,python有一个专门的配色包jiffyclub/brewer2mpl,提供了从美术角度来讲的精美配色(戳这里感受ColorBrewer: Color Advice for Maps)。 此外还有一些致力于美化绘图的库,用起来也都非常方便,比如olgabot/prettyplotlib 。 废话不多说,上图就是王道。(下面图片来源网络) 有人可能会说需要复杂的设置,其实也不用。比如上边这幅图,只需要多加一个参数就好:
楼下说到统计绘图。嘛seaborn 是一个调用 matplotlib 的统计绘图库,上图:(https://github.com/mwaskom/seaborn) 代码一行,后边的几乎都是一行,没做其他设置,默认就这样。我就不贴其他的代码了: g = sns.jointplot(x1, x2, kind='kde', size=7, space=0) 还有个更炫酷的可交互式绘图,大家自己戳开看吧: http://nbviewer./github/plotly/python-user-guidechaocc/blob/master/s0_getting-started/s0_getting-started.ipynb 遇到安装问题的请尝试Anaconda这个Python发行版。下载安装后直接使用即可,它几乎预装了所有要用到的科学计算及可视化的库。 来源:python专栏 |
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来自: hercules028 > 《Python and AI》