Numpy数组的绘制|极客笔记

Numpy数组的绘制

Numpy是一个开源的数学库，提供了强大的数值计算工具，其中最重要的数据结构是多维数组。在本文中，我们将介绍如何使用Numpy数组来绘制图表。

创建Numpy数组

首先，我们需要导入Numpy库，并创建一个Numpy数组：

import numpy as np

# 创建一个一维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)

运行上面的代码，我们将得到以下输出：

Numpy数组的绘制

绘制Numpy数组

接下来，我们将使用Matplotlib库来绘制Numpy数组的图表。首先，我们需要导入Matplotlib库：

import matplotlib.pyplot as plt

然后，我们可以使用Matplotlib的plot函数来绘制Numpy数组的折线图：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个一维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

plt.plot(arr)
plt.show()

运行上面的代码，我们将看到一个简单的折线图，横轴表示数组的索引，纵轴表示数组的值。

Numpy数组的绘制

自定义图表

我们还可以自定义图表的样式，例如修改线条的颜色和样式，添加标题和坐标轴标签：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个一维数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

plt.plot(arr, color='red', linestyle='--', marker='o')
plt.title('My Plot')
plt.xlabel('Index')
plt.ylabel('Value')
plt.grid(True)
plt.show()

运行结果：

Numpy数组的绘制

通过修改color、linestyle和marker参数，我们可以改变线条的颜色、样式和标记点的形状。另外，使用title、xlabel和ylabel函数可以添加标题和坐标轴标签，grid函数可以显示网格线。

绘制三维曲面图

要将 Numpy 数组绘制成三维曲面图，我们可以使用 Matplotlib 的 plot_surface 函数。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

arr = np.linspace(0, 10, 100)

x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(np.sqrt(X**2 + Y**2))

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.plot_surface(X, Y, Z)
plt.show()

运行结果：

Numpy数组的绘制