Python 数模基础实例5—线性图形绘制-Matplotlib库的使用

一、参考资料：

Plot types — Matplotlib 3.9.2 documentation

二、线图的绘制

1、导入库：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

2、设置绘图样式：

plt.style.use('_mpl-gallery')

这行代码设置了绘图的样式，_mpl-gallery 是一个预定义的样式表，可以改变图表的外观。

3、生成数据：

x = np.linspace(0, 10, 100)
y = 4 + 1 * np.sin(2 * x)
x2 = np.linspace(0, 10, 25)
y2 = 4 + 1 * np.sin(2 * x2)

• x 和 y 是两个数组，x 从 0 到 10 之间均匀分布的 100 个点，y 是 4 + 1 * sin(2 * x)。
• x2 和 y2 是两个数组，x2 从 0 到 10 之间均匀分布的 25 个点，y2 是 4 + 1 * sin(2 * x2)。

4、创建图表：

fig, ax = plt.subplots()

5、绘制数据：

ax.plot(x2, y2 + 2.5, 'x', markeredgewidth=2)
ax.plot(x, y, linewidth=2.0)
ax.plot(x2, y2 - 2.5, 'o-', linewidth=2)

• ax.plot(x2, y2 + 2.5, 'x', markeredgewidth=2)：绘制 x2 和 y2 + 2.5 的散点图，使用 x 标记，线宽为 2。
• ax.plot(x, y, linewidth=2.0)：绘制 x 和 y 的线图，线宽为 2。
• ax.plot(x2, y2 - 2.5, 'o-', linewidth=2)：绘制 x2 和 y2 - 2.5 的线图，使用 o 标记，线宽为 2。

6、设置坐标轴范围和刻度：

ax.set(xlim=(0, 8), xticks=np.arange(1, 8),
       ylim=(0, 8), yticks=np.arange(1, 8))

7、显示图表：

plt.show()

这段代码生成的图表展示了三条不同的线图，分别使用了不同的标记和线宽。图表的 x 轴和 y 轴范围都设置为 (0, 8)，并且 x 轴和 y 轴的刻度都设置为从 1 到 7。

完整代码为：

import matplotlib.pyplot as plt
import nu