python可视化实现代码
更新时间：2019年01月15日 14:08:30 作者：kuls
今天小编就为大家分享一篇关于python可视化实现代码，小编觉得内容挺不错的，现在分享给大家，具有很好的参考价值，需要的朋友一起跟随小编来看看吧
python可视化
#导入两个库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#第一个参数就是x轴的初始值
#第二个参数是x轴的终止值
#第三个返回num均匀分布的样本，也就是0-12的区间取多少个点，如果为曲线的最好数值大一点
x = np.linspace(0, 12, 50)
y = np.sin(x) #函数
z = np.cos(x) # 函数
plt.figure(figsize=(8, 4))#解释在下面
plt.plot(x, y, label="$sin(x)$", color="red", linewidth=2) #描绘函数图像以及标注
plt.plot(x, z, "b--", label="$cos(X^2)$")# b--为虚线的意思
plt.xlabel("Time(s)") #x轴的名字
plt.ylabel("Volt1")
plt.title("PyPlot First Example")
#第一个参数是表示y轴的开始值
#第二个参数是表示y轴的结束值
plt.ylim(-1.2, 1, 2)
plt.legend()
plt.show()
(1)figure语法说明
figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True)
- num:图像编号或名称，数字为编号 ，字符串为名称
- figsize:指定figure的宽和高，单位为英寸；
- dpi参数指定绘图对象的分辨率，即每英寸多少个像素，缺省值为80 1英寸等于2.5cm,A4纸是 21*30cm的纸张
- facecolor:背景颜色
- edgecolor:边框颜色
- frameon:是否显示边框
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对脚本之家的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接
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