如果你想要在Linxu中获得一个高效、自动化、高质量的科学画图的解决方案,应该考虑尝试下matplotlib库。Matplotlib是基于python的开源科学测绘包,基于python软件基金会许可证发布。大量的文档和例子、集成了Python和Numpy科学计算包、以及自动化能力,是作为Linux环境中进行科学画图的可靠选择的几个原因。这个教程将提供几个用matplotlib画图的例子。
特性
支持众多的图表类型,如:bar,box,contour,histogram,scatter,line plots....
基于Python语法的matplotlib是其许多特性和高效工作流的基础。世面上有许多用于绘制高质量图的科学绘图包,但是这些包允许你直接在你的Python代码中去使用吗?除此以外,这些包允许你创建可以保存为图片文件的图片吗?Matplotlib允许你完成所有的这些任务。从而你可以节省时间,使用它你能够花更少的时间创建更多的图片。
安装
安装Python和Numpy包是使用Matplotlib的前提。
可以通过如下命令在Debian或Ubuntu中安装Matplotlib:
$ sudo apt-get install python-matplotlib
在Fedora或CentOS/RHEL环境则可用如下命令:
$ sudo yum install python-matplotlib
Matplotlib 例子
本教程会提供几个绘图例子演示如何使用matplotlib:
离散图和线性图
在这些例子中我们将用Python脚本来执行Mapplotlib命令。注意numpy和matplotlib模块需要通过import命令在脚本中进行导入。
np为nuupy模块的命名空间引用,plt为matplotlib.pyplot的命名空间引用:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
例1:离散和线性图
第一个脚本,script1.py 完成如下任务:
创建3个数据集(xData,yData1和yData2)
script1.py的内容如下:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
xData = np.arange(0, 10, 1)
yData1 = xData.__pow__(2.0)
yData2 = np.arange(15, 61, 5)
plt.figure(num=1, figsize=(8, 6))
plt.title('Plot 1', size=14)
plt.xlabel('x-axis', size=14)
plt.ylabel('y-axis', size=14)
plt.plot(xData, yData1, color='b', linestyle='--', marker='o', label='y1 data')
plt.plot(xData, yData2, color='r', linestyle='-', label='y2 data')
plt.legend(loc='upper left')
plt.savefig('images/plot1.png', format='png')
所画之图如下:
例2:柱状图
第二个脚本,script2.py 完成如下任务:
创建一个包含1000个随机样本的正态分布数据集。
script2.py代码如下:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
mu = 0.0
sigma = 2.0
samples = np.random.normal(loc=mu, scale=sigma, size=1000)
plt.figure(num=1, figsize=(8, 6))
plt.title('Plot 2', size=14)
plt.xlabel('value', size=14)
plt.ylabel('counts', size=14)
plt.hist(samples, bins=40, range=(-10, 10))
plt.text(-9, 100, r'$\mu$ = 0.0, $\sigma$ = 2.0', size=16)
plt.savefig('images/plot2.png', format='png')
结果见如下链接:
例3:饼状图
第三个脚本,script3.py 完成如下任务:
创建一个包含5个整数的列表
脚本script3.py的代码如下:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data = [33, 25, 20, 12, 10]
plt.figure(num=1, figsize=(6, 6))
plt.axes(aspect=1)
plt.title('Plot 3', size=14)
plt.pie(data, labels=('Group 1', 'Group 2', 'Group 3', 'Group 4', 'Group 5'))
plt.savefig('images/plot3.png', format='png')
结果如下链接所示:
总结
这个教程提供了几个用matplotlib科学画图包进行画图的例子,Matplotlib是在Linux环境中用于解决科学画图的绝佳方案,表现在其无缝地和Python、Numpy连接、自动化能力,和提供多种自定义的高质量的画图产品。
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