(13)使用plt 画图

    Python画图主要用到matplotlib这个库主要是pylab和pyplot这两个子库,这里通过画几个图,对plt进行使用并且熟悉其中的参数。

(1)不同曲线风格的图

    pylab.rcParams.update(params)参数设置函数是一个重要的函数。这个函数几乎可以调节图的一切属性。这里我们画一个多种线条格式的图。

    代码如下:

    import matplotlib.pyplot as plt

    import matplotlib.pylab as pylab

    import scipy.io

    import numpy as np

    params={

        'axes.labelsize': '35',       

        'xtick.labelsize':'27',

        'ytick.labelsize':'27',

        'lines.linewidth':2 ,

        'legend.fontsize': '27',

        'figure.figsize' : '12, 9' # set figure size

    }

    pylab.rcParams.update(params) #set figure parameter

    #line_styles=['ro-','b^-','gs-','ro--','b^--','gs--']  #set line style 线条格式

    #样例数据

    x1 = [-20,-15,-10,-5,0,0,5,10,15,20]

    y1 = [0,0.04,0.1,0.21,0.39,0.74,0.78,0.80,0.82,0.85]

    y2 = [0,0.014,0.03,0.16,0.37,0.78,0.81,0.83,0.86,0.92]

    y3 = [0,0.001,0.02,0.14,0.34,0.77,0.82,0.85,0.90,0.96]

    y4 = [0,0,0.02,0.12,0.32,0.77,0.83,0.87,0.93,0.98]

    y5 = [0,0,0.02,0.11,0.32,0.77,0.82,0.90,0.95,1]

    #画图

    plt.plot(x1,y1,'bo-',label='m=2, p=10%',markersize=20) #不同颜色和图案表示的曲线点,markersize表示每个点的图形大小

    plt.plot(x1,y2,'gv-',label='m=4, p=10%',markersize=20)#label 表示每条线的图标 

    plt.plot(x1,y3,'ys-',label='m=6, p=10%',markersize=20)

    plt.plot(x1,y4,'ch-',label='m=8, p=10%',markersize=20)

    plt.plot(x1,y5,'mD-',label='m=10, p=10%',markersize=20)

    fig1 = plt.figure(1)#定义一个画图板

    axes = plt.subplot(111)  #画板划分1*1 的网格,在第1个位置上,如果参数为 222 则表示为2*2的网格,第2个位置上 ,222相当于2,2,2这样的参数定义

    axes.set_yticks([0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1.0]) #设置y轴的刻度

    axes.grid(True) # add grid

    plt.legend(loc="lower right") #set legend location #定义图标在画图板上的位置

    plt.ylabel('acc') # set ystick label #定义 y轴的含义

    plt.xlabel('step') # set xstck label #定义x轴的标签

    plt.savefig('D:\\commonNeighbors_CDF_snapshots.eps',dpi = 1000,bbox_inches='tight')保存图形

    plt.show()#图形显示

    

图形效果如图

(2)plt显示图片

        可参考 https://blog.csdn.net/aaon22357/article/details/83380192

(3)plt 画连续曲线

        可参考 ROC曲线画图 和https://blog.csdn.net/aaon22357/article/details/83380192;https://www.cnblogs.com/laoniubile/p/5893286.html

        以及https://blog.csdn.net/u011463646/article/details/76695962

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