极客笔记Matplotlib 绘图库介绍
Matplotlib是一个数据可视化库，被广泛应用于数据分析、机器学习、人工智能和图像处理等领域。Matplotlib提供了丰富的图表类型，如折线图、散点图、条形图、饼图等，并支持自定义操作。
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Matplotlib基础知识
Matplotlib主要分为以下三个层次：
- pylab模块，提供了与MATLAB类似的绘图API和交互工具。
- pyplot模块，提供了高级绘图API，用于创建各种图表、对图表进行格式化和修改图表的各个属性。
- artist模块，提供了用于创建和管理图表元素的对象。
在使用Matplotlib绘图时，通常需要先导入所需的模块：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
Matplotlib axis with two scales shared origin
在实际应用中，有时需要在同一个图表中同时显示两个沿不同轴的变量的趋势图，此时就可以使用Matplotlib的axis with two scales shared origin功能。这种绘图方式显示在同一个图表中的两个y轴在坐标轴原点处相交。
示例代码：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(0, 5 * np.pi, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.exp(-x)
fig, ax1 = plt.subplots()
ax1.plot(x, y1, 'b-')
ax1.set_xlabel('x axis')
ax1.set_ylabel('sin', color='b')
ax1.tick_params('y', colors='b')
ax2 = ax1.twinx()
ax2.plot(x, y2, 'r-')
ax2.set_ylabel('exp', color='r')
ax2.tick_params('y', colors='r')
fig.tight_layout()
plt.show()
代码说明：
- np.linspace(0, 5 * np.pi, 100)生成了一个0到5 pi的等距数列，共100个点。
- y1 = np.sin(x)和y2 = np.exp(-x)分别生成了与x对应的正弦函数和指数函数。
- ax1.plot(x, y1, ‘b-‘)绘制正弦函数，设置线颜色为蓝色，linestyle为实线。
- ax1.set_xlabel(‘x axis’)设置x轴标签。
- ax1.set_ylabel(‘sin’, color=’b’)设置左侧y轴标签。
- ax1.tick_params(‘y’, colors=’b’)设置左侧y轴参数的颜色为蓝色。
- ax2 = ax1.twinx()创建右侧y轴。
- ax2.plot(x, y2, ‘r-‘)绘制指数函数，设置线颜色为红色，linestyle为实线。
- ax2.set_ylabel(‘exp’, color=’r’)设置右侧y轴标签。
- ax2.tick_params(‘y’, colors=’r’)设置右侧y轴参数的颜色为红色。
- fig.tight_layout()自动调整子图参数，使内容适应图形区域。
- plt.show()显示图像。
总结
本文简单介绍了Matplotlib绘图库的基础知识及使用axis with two scales shared origin功能绘制双y轴图的方法。Matplotlib提供了丰富的绘图方式和API，帮助人们更方便地展现数据和信息。读者可以根据需求灵活运用Matplotlib，打造出自己的图表。