PYPLOT(PYTHON中绘制2D图表)使用详解(七)

在学习机器学习与PYTHON的相关内容中,接触到了pyplot这个子库,感觉非常有用,可是网络上的文章大部分都是比较零散的,于是打算按照官方文档,进行一个简单翻译与演示,详细记录一下该库的使用方法。这是本系列的第七篇,每篇大约讲解20个方法,但有些方法官方也未给出详细的用法,待以后使用中慢慢摸索后再补充。

二、方法介绍(121~140)

121、cla() —— 清除当前axes

参考代码:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,3,4,8])
plt.cla()
plt.show()

操作结果:

2345截图20170330092232.png

122、grid() —— 生成网格

参考代码:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,3,4,8])
plt.grid()
plt.show()

操作结果:

2345截图20170330092324.png

123、legend() —— 为当前axes放置标注

参考代码:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,3,4,8])
plt.legend('a')
plt.show()

操作结果:

2345截图20170330092451.png

124、table() —— 为当前axes添加table

125、text() —— 为axes图轴添加注释

参考代码:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,3,4,8])
plt.text(2,2,'test')
plt.show()

操作结果:

2345截图20170330092735.png

126、annotate() —— 用箭头在指定的数据点创建文本注释

127、ticklabel_format() —— 更改标签数据格式

128、locator_params() —— 控制轴刻度标签

129、tick_params() —— 改变刻度及刻度标签的外形

130、margins() —— 设置或检索自动缩放功能

131、autoscale() —— 自动缩放轴视图的数据

132、autumn() —— 对autumn函数设置默认的colormap

133、bone() —— 为bone设置默认的colormap并应用到当前图像

134、cool() —— 为cool设置默认的colormap并应用到当前图像

135、copper() —— 为copper设置默认的colormap并应用到当前图像

136、flag() —— 为flag设置默认的colormap并应用到当前图像

137、gray() —— 为gray设置默认的colormap并应用到当前图像

138、hot() —— 为hot设置默认的colormap并应用到当前图像

139、hsv() —— 为hsv设置默认的colormap并应用到当前图像

140、jet() —— 为jet设置默认的colormap并应用到当前图像

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