pyplot子模块的绘图步骤,python plot画图
#编码=utf8
将matplotlib.pyplot作为plt导入
将numpy作为np导入
#创建一个数组：x，y1，y2，y3，x4，y4
x=np.array([10，8，13，9，11，14，6，4，12，7，5])
y1=np.array([8.04，6.95，7.58，8.81，8.33，9.96，7.24，4.26，10.84，4.82，5.68])
y2=np.array([9.14，8.14，8.74，8.77，9.26，8.10，6.13，3.10，9.13，7.26，4.74])
y3=np.array([7.46，6.77，12.74，7.11，7.81，8.84，6.08，5.39，8.15，6.42，5.73])
x4=np.array([8，9，8，10，8，6，8，19，3.8，8，4.8])
y4=np.array([6.8，5.6，7.1，8.84，8.7，7.04，5.5，1.50，5.6，7.9，6.88])
定义适合度(x):
返回1 4 * x/5
#创建一个xfit数组，包含两个元素：x的最大值和最小值。
xfit=np.array([np.min(x)，np.max(x)])
#创建子图
plt.subplot(221)
#在第一个子图上画两个图形
#x，y1，黑色正方形散点图
#xfit，fit(xfit)红色实线，线宽为2
plt.plot(x，y1， ks ，xfit，fit(xfit)， r-，lw=2)
#设置X轴范围：2至20
#设置Y轴范围：2至14
平面轴([2，20，2，14])
#plt.gca():获取当前子图
#plt.setp():设置图标实例的属性。
#将子图的xticklabels设置为空
# y票显示为：4，8，12，x票显示为：0，10，20。
plt.setp(plt.gca()，xticklabels=[]，yticks=(4，8，12)，xticks=(0，10，20))
#matplotlib.pyplot.text(x，y，s，fontdict=None，withdash=False，**kwargs)
#第一个参数是x轴坐标
#第二个参数是Y轴坐标
#第三个参数是要明确的内容
#fontsize设置显示字体大小。
plt.text(3，12， I ，fontsize=20)
#创建第二个子图
plt.subplot(222)
#画两张图
#x，y2，黑色正方形散点图
#xfit，fit(xfit)红色实线，线宽为2
plt.plot(x，y2， ks ，xfit，fit(xfit)， r-，lw=2)
平面轴([2，20，2，14])
#plt.gca():获取当前子图
#plt.setp():设置图标实例的属性。
#将子图的xticklabels和yticklabels设置为空。
# y票显示为：4，8，12，x票显示为：0，10，20。
plt.setp(plt.gca()，xticks=(0，10，20)，xticklabels=[]，
yticks=(4，8，12)，yticklabels=[]，)
plt.text(3，12， II ，fontsize=20)
plt.subplot(223)
plt.plot(x，y3， ks ，xfit，fit(xfit)， r-，lw=2)
平面轴([2，20，2，14])
plt.setp(plt.gca()，yticks=(4，8，12)，xticks=(0，10，20))
plt.text(3，12， III ，fontsize=20)
plt.subplot(224)
xfit=np.array([np.min(x4)，np.max(x4)])
plt.plot(x4，y4， ks ，xfit，fit(xfit)， r-，lw=2)
平面轴([2，20，2，14])
plt.setp(plt.gca()，yticklabels=[]，yticks=(4，8，12)，xticks=(0，10，20))
plt.text(3，12， IV ，fontsize=20)
#验证统计数据
pairs=(x，y1)，(x，y2)，(x，y3)，(x4，y4)
#corrcoef函数
#计算两组数字的相关系数
#返回的结果是一个矩阵，第I行第J列的数据表示第I组和第J组的个数之间的相关系数，对角线为1
对于成对的x，y:
print mean=%1.2f，std=%1.2f，r=%1.2f % (np.mean(y)，np.std(y)，np.corrcoef(x，y)[0][1])
#显示绘制的图像
plt.show()
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