小编点评

```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建画板 fig1 = plt.figure(figsize=(7, 5)) # 创建绘图区域 ax1 = fig1.add_subplot(1, 2, 1) ax2 = fig1.add_subplot(1, 2, 2) # 绘制曲线 ax1.plot(x, y1, '*--', color="tab:blue") ax2.plot(x, y2, '^-', color='tab:orange') # 添加标签 ax1.legend(['precision', 'recall', 'f1', 'AUC'], loc='upper right') # 保存图片 plt.savefig('figure1.png', dpi=300) # 画多条曲线 x_name = ['model1', 'model2', 'model3', 'model4'] y1 = [0.5, 0.6, 0.8, 0.9] y2 = [0.6, 0.6, 0.85, 0.92] y3 = [0.7, 0.66, 0.82, 0.91] y4 = [0.8, 0.7, 0.82, 0.84, 0.93] show_plot(x_name, y1, y2, y3, y4, r'test.png') ```

正文

Matplotlib.pyplot 创建图形、在图形中创建创建一个绘图区域、在绘图区域中你那个绘制一些线、在图形中添加标签之类

画二维平面图

x = np.arange(0, 10, 2)
y1 = x
y2 = x ** 2
plt.plot(x, y1, '*g--') #g 表示颜色
plt.show()

同一个坐标系里画多条线段

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.plot([10, 20, 30, 40], [35, 45, 55, 65], '*g--')
plt.plot([[10, 20], [30, 40]], [[30, 40], [50, 60]], '*r--')
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(0, 10, 2)
y1 = x
y2 = x ** 2

# 正常显示中文
from pylab import mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

plt.xlabel('自变量')   # 若是使用 汉字，则显示出错
plt.ylabel('因变量')
plt.plot(x, y1, '*g--', y2, '^b-')
plt.legend(['y=x', '$y=x^2$'], loc='upper right')  # 显示每条线段的解释， $$ 里是 LaTeX语句
# 保存图片
plt.savefig('./Big Title.png')
# 防止图片部分缺失 方法一 增大画布
fig = plt.figure(figsize=(8,4))
# 防止图片部分缺失 方法一 紧致布局
plt.tight_layout()
#增大分辨率
plt.savefig('./Big Title.png', dpi=400)
plt.show()

分别放两个框中

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(0, 10, 2)
y1 = x
y2 = x ** 2
# 1.创建画板fig
fig = plt.figure(figsize=(9, 6)) # 指定画板大小
# 参数解释,前两个参数 1,2 表示创建了一个一行两列的框 第三个参数表示当前所在的框
ax1 = fig.add_subplot(1, 2, 1)
ax2 = fig.add_subplot(1, 2, 2)
ax1.plot(x, y1, '*--', color="tab:blue")
ax2.plot(x, y2, '^-', color='tab:orange')
plt.show()

函数封装

import matplotlib.pyplot as plt

def show_plot(x_name: list, precision: list, recall: list, f1: list, AUC: list, path):
    plt.plot(x_name, precision, 'or-', recall, '^g-', f1, '*b-', AUC, '.y-.')
    plt.legend(['precision', 'recall', 'f1', 'AUC'], loc='upper right')
    plt.savefig(path, dpi=300)
    plt.show()
    pass

x_name = ['model1', 'model2', 'model3', 'model4']

y1 = [0.5, 0.6, 0.8, 0.9]
y2 = [0.6, 0.6, 0.85, 0.92]
y3 = [0.7, 0.66, 0.82, 0.91]
y4 = [0.8, 0.7, 0.82, 0.84, 0.93]
show_plot(x_name, y1, y2, y3, y4, r'test.png')

画多条曲线

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

fig1 = plt.figure(num=1, figsize=(7, 5))  # 指定画板大小
x = np.linspace(0.0, np.pi * 2, 20)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y, 'rx-', x, 2 * x, 'go-.')  # 每条都指定x轴数据

fig2 = plt.figure(num=2)
plt.plot(x, y, 'rx-', 2 * x, 'go-.')  # 一条指定x轴数据，其他不指定

fig2 = plt.figure(num=3)
plt.plot(y, 'rx-', 2 * x, 'go-.')  # 都不指定
plt.show()

说明

format_string 控制曲线的格式字符串，可选，由颜色字符、风格字符和标记字符组成

颜色

字符	说明	字符	说明	字符	说明
'r'	红色	'g'	绿色	'b'	蓝色
'c'	青绿色	'k'	黑色	'y'	黄色
'w'	白色	'm'	洋红色

风格

字符	说明	字符	说明	字符	说明	字符	说明
'-'	实线	'–'	破折线	'-.'	点画线	':'	虚线

风格

字符	说明	字符	说明	字符	说明
'.'	点标记	','	像素标记	'o'	实心圈标记
'v'	倒三角标记	'^'	上三角标记	'>'	右三角标记
'<'	左三角标记	'h'	竖六边形标记	'H'	横六边形标记
'+'	十字标记	'x'	x标记	'D'	菱形标记
'd'	瘦菱形标记	'|'	垂直线标记	'*'	星形标记
'p'	实心五角标记	's'	实心方形标记	'4'	右花三角标记
'3'	左花三角标记	'2'	上花三角标记	'1'	下花三角标记

使用方法

plt.plot(x, y,'g')
plt.plot(x, y,color='green')

plt.plot(x, y,'go')
plt.plot(x, y,color='green',marker = 'o')

plt.plot(x, y,'go-.')