pythonmatlabplot
1. python實操：手把手教你用Matplotlib把數據畫出來
作者：邁克爾·貝耶勒（Michael Beyeler）
如需轉載請聯系華章 科技
如果已安裝Anaconda Python版本，就已經安裝好了可以使用的 Matplotlib。否則，可能要訪問官網並從中獲取安裝說明：
http://matplotlib.org
正如使用np作為 NumPy 的縮寫，我們將使用一些標準的縮寫來表示 Matplotlib 的引入：
在本書中，plt介面會被頻繁使用。
讓我們創建第一個繪圖。
假設想要畫出正弦函數sin(x)的線性圖。得到函數在x坐標軸上0≤x＜10內所有點的值。我們將使用 NumPy 中的 linspace 函數來在x坐標軸上創建一個從0到10的線性空間，以及100個采樣點：
可以使用 NumPy 中的sin函數得到所有x點的值，並通過調用plt中的plot函數把結果畫出來：
你親自嘗試了嗎？發生了什麼嗎？有沒有什麼東西出現？
實際情況是，取決於你在哪裡運行腳本，可能無法看到任何東西。有下面幾種可能性：
1. 從.py腳本中繪圖
如果從一個腳本中運行 Matplotlib，需要加上下面的這行調用：
在腳本末尾調用這個函數，你的繪圖就會出現！
2. 從 IPython shell 中繪圖
這實際上是互動式地執行Matplotlib最方便的方式。為了讓繪圖出現，需要在啟動 IPython 後使用所謂的%matplotlib魔法命令。
接下來，無須每次調用plt.show()函數，所有的繪圖將會自動出現。
3. 從 Jupyter Notebook 中繪圖
如果你是從基於瀏覽器的 Jupyter Notebook 中看這段代碼，需要使用同樣的%matplotlib魔法命令。然而，也可以直接在notebook中嵌入圖形，這會有兩種輸出選項：
在本書中，將會使用inline選項：
現在再次嘗試一下：
上面的命令會得到下面的繪圖輸出結果：
如果想要把繪圖保存下來留作以後使用，可以直接在 IPython 或者 Jupyter Notebook 使用下面的命令保存：
僅需要確保你使用了支持的文件後綴，比如.jpg、.png、.tif、.svg、.eps或者.pdf。
作為本章最後一個測試，讓我們對外部數據集進行可視化，比如scikit-learn中的數字數據集。
為此，需要三個可視化工具：
那麼開始引入這些包吧：
第一步是載入實際數據：
如果沒記錯的話，digits應該有兩個不同的數據域：data域包含了真正的圖像數據，target域包含了圖像的標簽。相對於相信我們的記憶，我們還是應該對digits稍加 探索 。輸入它的名字，添加一個點號，然後按Tab鍵：digits.<TAB>，這個操作將向我們展示digits也包含了一些其他的域，比如一個名為images的域。images和data這兩個域，似乎簡單從形狀上就可以區分。
兩種情況中，第一維對應的都是數據集中的圖像數量。然而，data中所有像素都在一個大的向量中排列，而images保留了各個圖像8×8的空間排列。
因此，如果想要繪制出一副單獨的圖像，使用images將更加合適。首先，使用NumPy的數組切片從數據集中獲取一幅圖像：
這里是從1797個元素的數組中獲取了它的第一行數據，這行數據對應的是8×8=64個像素。下面就可以使用plt中的imshow函數來繪制這幅圖像：
上面的命令得到下面的輸出：
此外，這里也使用cmap參數指定了一個顏色映射。默認情況下，Matplotlib 使用MATLAB默認的顏色映射jet。然而，在灰度圖像的情況下，gray顏色映射更有效。
最後，可以使用plt的subplot函數繪制全部數字的樣例。subplot函數與MATLAB中的函數一樣，需要指定行數、列數以及當前的子繪圖索引（從1開始計算）。我們將使用for 循環在數據集中迭代出前十張圖像，每張圖像都分配到一個單獨的子繪圖中。
這會得到下面的輸出結果：
關於作者：Michael Beyeler，華盛頓大學神經工程和數據科學專業的博士後，主攻仿生視覺計算模型，用以為盲人植入人工視網膜（仿生眼睛），改善盲人的視覺體驗。 他的工作屬於神經科學、計算機工程、計算機視覺和機器學習的交叉領域。同時他也是多個開源項目的積極貢獻者。
本文摘編自《機器學習：使用OpenCV和Python進行智能圖像處理》，經出版方授權發布。
2. 用python對txt數據進行繪圖
## 繪制該文件中的數據
## 需要引入pylab庫，裡面用到的函數和MATLAB里的非常類似
def plotData(X, y):
length = len(y)
pylab.figure(1)
pylab.plot(X, y, 'rx')
pylab.xlabel('Population of City in 10,000s')
pylab.ylabel('Profit in $10,000s')
pylab.show()#讓繪制的圖像在屏幕上顯示出來