Python的可视化工具有很多，数不胜数，各有优劣。本文就对其中的pylab进行介绍。之所以介绍这一款，是因为它和Matlab的强烈相似度，如果你使用过Matlab，那么相信pylab你也会很快上手。
简单的plot函数
pylab绘图，最基本的函数就是plot函数，当然如果想要将图片显示出来，需要额外添加一个show函数。
在python的绘图中，numpy是一个非常常用的工具，不太熟悉的可以参考博主的另一篇博文：【Python】Python之Numpy的超实用基础详细教程。
例如：
import pylab import numpy as np if __name__ == "__main__": x = np.arange(0, 1, 0.05) y = [i*i for i in np.arange(0, 1, 0.05)] pylab.plot(x, y) pylab.show()
运行生成的图片为：
规定两个序列，只需要两个序列的长度相等，就可以以其中一个序列为横坐标，零一个序列为纵坐标，进行绘制。
但是也看得出来，这样的图片是比较寒碜的，简单朴素。我们可以对线条进行一些修饰，比如线型、颜色、点型等等。只需要在plot函数中添加一个参数即可。这个参数用法比较灵活，特可以从下表的值中进行组合选择：
颜色
线型
点型
‘b' (蓝色)
‘-' (实线)
‘,' (像素)
‘g' (绿色)
‘–' (虚线)
‘o' (圆形)
‘r' (红色)
‘-.' (虚点线)
‘^' (上三角)
‘y' (黄色)
‘:' (点线)
‘s' (方形)
‘k' (黑色)
‘.' (点)
‘+' (加号)
‘w' (蓝色)
…
‘x' (叉形)
…
…
例如:
import pylab import numpy as np if __name__ == "__main__": x = np.arange(0, 1, 0.05) y = [i*i for i in np.arange(0, 1, 0.05)] pylab.plot(x, y, "b-.+") pylab.show()
运行生成的图片为：
如果，还想增加图例，x轴、y轴的含义和刻度，标题的信息，也可以通过添加一些函数来进行。
例如：
# -*- coding:UTF-8 -*-
import pylab
import numpy as np
if __name__ == "__main__":
x = np.arange(0, 1, 0.05)
y = [i*i for i in np.arange(0, 1, 0.05)]
pylab.plot(x, y, "b-.+", label='line')
pylab.xlabel('x') # x、y轴的介绍
pylab.ylabel('y')
pylab.xlim([0, 1]) # x、y轴的长度区间
pylab.ylim([0, 1])
pylab.xticks(np.arange(0, 1, 0.05), fontsize=8) # x、y轴的刻度
pylab.yticks(np.arange(0, 1, 0.05), fontsize=8)
pylab.title('x-y') # x、y的标题
pylab.legend(loc=3, borderaxespad=0., bbox_to_anchor=(0, 0)) # 图例的位置
pylab.show()
运行生成的图片为：
是不是瞬间就感觉丰富了许多！
多折线绘制
当然，在很多时刻需要绘制多条折线。很明显，可以选择将多条直线绘制到同一张图片上，也可以选择在图片上绘制不同的子图。
多折线同图
将多条折线绘制到同一张图片上，这非常简单，直接再plot一条直线就可以了。
例如：
# -*- coding:UTF-8 -*-
import pylab
import numpy as np
if __name__ == "__main__":
x = np.arange(0, 1, 0.05)
y1 = [i*i for i in np.arange(0, 1, 0.05)]
y2 = [i+i for i in np.arange(0, 1, 0.05)]
pylab.plot(x, y1, "b-.+", label='line1')
pylab.plot(x, y2, "r-.+", label='line2')
pylab.xlabel('x')
pylab.ylabel('y')
pylab.xlim([0, 1])
pylab.ylim([0, 1])
pylab.xticks(np.arange(0, 1, 0.05), fontsize=8)
pylab.yticks(np.arange(0, 1, 0.05), fontsize=8)
pylab.title('x-y')
pylab.legend(loc=3, borderaxespad=0., bbox_to_anchor=(0, 0))
pylab.show()
多折线不同图
将多条折线绘制到图片上的不同子图上，这就需要通过subplot进行区域分割和指定。
subplot(numRows, numCols, plotNum)
该函数会将这个图片分为numRows行、nulCols列，然后按照从左到右、从上到下的顺序进行编号，最左上的编号为1。plotNum参数指定子图的所在区域。
例如：
# -*- coding:UTF-8 -*-
import pylab
import numpy as np
if __name__ == "__main__":
x = np.arange(0, 1, 0.05)
y1 = [i*i for i in np.arange(0, 1, 0.05)]
y2 = [i+i for i in np.arange(0, 1, 0.05)]
pylab.subplot(1, 2, 1)
pylab.plot(x, y1, "b-.+", label='line1')
pylab.xlabel('x')
pylab.ylabel('y1')
pylab.xlim([0, 1])
pylab.ylim([0, 1])
pylab.xticks(np.arange(0, 1, 0.05), fontsize=8)
pylab.yticks(np.arange(0, 1, 0.05), fontsize=8)
pylab.title('x-y1')
pylab.legend(loc=3, borderaxespad=0., bbox_to_anchor=(0, 0))
pylab.subplot(1, 2, 2)
pylab.plot(x, y2, "r-.+", label='line2')
pylab.xlabel('x')
pylab.ylabel('y2')
pylab.xlim([0, 1])
pylab.ylim([0, 1])
pylab.xticks(np.arange(0, 1, 0.05), fontsize=8)
pylab.yticks(np.arange(0, 1, 0.05), fontsize=8)
pylab.title('x-y2')
pylab.legend(loc=3, borderaxespad=0., bbox_to_anchor=(0, 0))
pylab.show()
运行生成的图片为：
这是比较规整的例子，如果是不规整的呢？例如，第一行两张图，第二行一张图。这就要稍微变通一下了。
第一行其实是按照2*2分法的第一个和第二个，第二行其实是按照2*1分法的第二行。这样思考就会迎刃而解了。
# -*- coding:UTF-8 -*-
import pylab
import numpy as np
if __name__ == "__main__":
x = np.arange(0, 1, 0.05)
y1 = [i*i for i in np.arange(0, 1, 0.05)]
y2 = [i+i for i in np.arange(0, 1, 0.05)]
pylab.subplot(2, 2, 1)
pylab.plot(x, y1, "b-.+", label='line1')
pylab.xlabel('x')
pylab.ylabel('y1')
pylab.xlim([0, 1])
pylab.ylim([0, 1])
pylab.xticks(np.arange(0, 1, 0.05), fontsize=8)
pylab.yticks(np.arange(0, 1, 0.05), fontsize=8)
pylab.title('x-y1')
pylab.legend(loc=3, borderaxespad=0., bbox_to_anchor=(0, 0))
pylab.subplot(2, 2, 2)
pylab.plot(x, y2, "r-.+", label='line2')
pylab.xlabel('x')
pylab.ylabel('y2')
pylab.xlim([0, 1])
pylab.ylim([0, 1])
pylab.xticks(np.arange(0, 1, 0.05), fontsize=8)
pylab.yticks(np.arange(0, 1, 0.05), fontsize=8)
pylab.title('x-y2')
pylab.legend(loc=3, borderaxespad=0., bbox_to_anchor=(0, 0))
pylab.subplot(2, 1, 2)
pylab.plot(x, y1, "b-.+", label='line1')
pylab.plot(x, y2, "r-.+", label='line2')
pylab.xlabel('x')
pylab.ylabel('y')
pylab.xlim([0, 1])
pylab.ylim([0, 1])
pylab.xticks(np.arange(0, 1, 0.05), fontsize=8)
pylab.yticks(np.arange(0, 1, 0.05), fontsize=8)
pylab.title('x-y')
pylab.legend(loc=3, borderaxespad=0., bbox_to_anchor=(0, 0))
pylab.show()
运行生成的图片为：
其他函数
除了上述函数之外，还有一些其他的常用函数。
pylab.grid() # 网格绘制 pylab.savefig(图片存储路径, dpi=200) # 保存为图片
掌握了这些基本的折现图的绘制函数，相信一般的折线图都可以轻松掌握。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
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