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机器学习常用包matplotlib篇（一）简单图像绘制

news 来源：原创 2025/5/17 13:44:41

前言

Matplotlib 是支持 Python 语言的开源绘图库，简单且完善。

一、环境配置

1.环境设置

在 Notebook 环境绘图时，需先运行 %matplotlib inline 命令，将绘制图形嵌入当前页面。
在桌面环境绘图，无需上述命令，而是在全部绘图代码后追加 plt.show()。

2.模块导入

使用 Matplotlib 面向对象 API，需导入 pyplot 模块并约定简称为 plt，即

from matplotlib import pyplot as plt

pyplot 是 Matplotlib 最核心模块，用于绘制几乎所有样式的 2D 图形。

二、绘图

1.折线图绘制：

plt.plot() 是 pyplot 模块下绘制折线图的方法。若只传入一个列表，Matplotlib 会默认将其作为 y 值，x 值从 0 开始依次递增。
若要自定义横坐标值，可传入两个列表，如 plt.plot([x 值列表], [y 值列表])。

2.其他简单图形绘制：

正弦曲线图：通过 numpy 模块生成数据，plt.plot(X, y) 绘制，虽看起来像曲线，但实际两点间为直线，因样本点间距小。如：

import numpy as np
X = np.linspace(-2*np.pi, 2*np.pi, 1000)
y = np.sin(X)
plt.plot(X, y)

柱状图：使用 matplotlib.pyplot.bar(*args, **kwargs) 方法，如 plt.bar([x 值列表], [y 值列表])。

散点图：用 matplotlib.pyplot.scatter(*args, **kwargs) 方法，适合绘制如 GPS 采集数据点等。示例：

import numpy as np
X = np.random.ranf(1000)
y = np.random.ranf(1000)
plt.scatter(X, y)

饼状图：利用 matplotlib.pyplot.pie(*args, **kwargs) 方法，在有限列表以百分比呈现时有用，能清晰展示类别间大小关系及占比，如 plt.pie([值列表])。

量场图：使用 matplotlib.pyplot.quiver(*args, **kwargs) 方法，由向量组成，在气象学等领域广泛应用，如 X, y = np.mgrid[0:10, 0:10]; plt.quiver(X, y)。

等高线图：使用 matplotlib.pyplot.contourf(*args, **kwargs) 方法，绘制过程稍复杂，需先生成网格矩阵并计算等高线值，如：

import numpy as np
x = np.linspace(-5, 5, 500)
y = np.linspace(-5, 5, 500)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = (1 - X / 2 + X ** 3 + Y ** 4) * np.exp(-X ** 2 - Y ** 2)
plt.contourf(X, Y, Z)

机器学习常用包matplotlib篇（一）简单图像绘制

前言 Matplotlib 是支持 Python 语言的开源绘图库，简单且完善。一、环境配置 1.环境设置在 Notebook 环境绘图时，需先运行 %matplotlib inline 命令，将绘制图形嵌入当前页面。在桌面环境绘图，无需上述命令，而是在…...

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