在Linux中使用matplotlib进行科学画图
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的语法 集成Numpy科学计算包 数据源可以是 python 的列表、键值对和数组 可定制的图表格
python matplotlib Numpy
123.114.57.154
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2015-02-11T15:33:01.000
123.114.57.154
三维图不行吧？
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2015-02-11T15:33:01.000
123.114.57.154
呵呵难用的一逼。。。
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2015-02-11T15:33:01.000
222.66.175.158
不如装matlab
来自 - 上海 的 Chrome/Windows 用户
2015-02-11T16:02:34.000
125.111.88.66
一直用gnuplot的路过
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2015-02-11T16:03:01.000
125.111.88.66
有用
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2015-02-11T16:03:01.000
125.111.88.66
@run_freya_run
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2015-02-11T16:03:01.000
125.111.88.66
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2015-02-11T17:03:02.000
123.125.71.57
good
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2015-02-11T18:03:01.000
123.125.71.57
matplotlib是Linxu中获得一个高效、自动化、高质量的科学画图的解决方案。
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2015-02-11T18:03:01.000
59.174.106.138
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2015-02-11T19:33:03.000
59.174.106.138
@保存到为知笔记
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2015-02-11T19:33:03.000
180.76.5.76
涨姿势'技能get
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2015-02-12T09:03:00.000
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的语法 集成Numpy科学计算包 数据源可以是 python 的列表、键值对和数组 可定制的图表格
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的语法
* 集成Numpy科学计算包
* 数据源可以是 python 的列表、键值对和数组
* 可定制的图表格式（坐标轴缩放、标签位置及标签内容等)
* 可定制文本（字体，大小，位置...)
* 支持TeX格式（等式，符号，希腊字体...)
* 与IPython相兼容（允许在 python shell 中与图表交互）
* 自动化（使用 Python 循环创建图表）
* 用Python 的循环迭代生成图片
* 保存所绘图片格式为图片文件，如：png,pdf,ps,eps,svg等


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，安装Numpy的指引请见[该链接](http://xmodulo.com/numpy-scientific-computing-linux.html)。


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
* 柱状图
* 饼状图


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)
* 创建一个宽8英寸、高6英寸的图(赋值1）
* 设置图画的标题、x轴标签、y轴标签（字号均为14）
* 绘制第一个数据集：yData1为xData数据集的函数，用圆点标识的离散蓝线，标识为"y1 data"
* 绘制第二个数据集：yData2为xData数据集的函数，采用红实线，标识为"y2 data"
* 把图例放置在图的左上角
* 保存图片为PNG格式文件


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：


![](/data/attachment/album/201502/11/150459k4h7nbmnjh4ppy2n.jpg)


### 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。
* 创建一个宽8英寸、高6英寸的图(赋值1）
* 设置图的标题、x轴标签、y轴标签（字号均为14）
* 用samples这个数据集画一个40个柱状，边从-10到10的柱状图
* 添加文本,用TeX格式显示希腊字母mu和sigma(字号为16）
* 保存图片为PNG格式。


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：


![](/data/attachment/album/201502/11/150504b5l55pqhws4wmfqh.jpg)


### 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
* 创建一个宽6英寸、高6英寸的图(赋值1）
* 添加一个长宽比为1的轴图
* 设置图的标题（字号为14）
* 用data列表画一个包含标签的饼状图
* 保存图为PNG格式


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：


![](/data/attachment/album/201502/11/150506mrr46n694x7ax4m9.jpg)


### 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。matplotlib包的文档和例子详见[这里](http://matplotlib.org/)。




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via: <http://xmodulo.com/matplotlib-scientific-plotting-linux.html>


作者：[Joshua Reed](http://xmodulo.com/author/joshua) 译者：[ideas4u](https://github.com/ideas4u) 校对：[wxy](https://github.com/wxy)


本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创翻译，[Linux中国](http://linux.cn/) 荣誉推出

