MatplotVisual_20170626

# matplotlib.pyplot 包含一系列类似 MATLAB 中绘图函数的相关函数。
# 每个 matplotlib.pyplot 中的函数对当前的图像进行一些修改，
# 例如：产生新的图像，在图像中产生新的绘图区域，在绘图区域中画线，给绘图加上标记，等等……
# matplotlib.pyplot 会自动记住当前的图像和绘图区域，因此这些函数会直接作用在当前的图像上。
# 下文中，以 plt 作为 matplotlib.pyplot 的省略

# ‘b’	蓝色，blue
# ‘g’	绿色，green
# ‘r’	红色，red
# ‘c’	青色，cyan
# ‘m’	品红，magenta
# ‘y’	黄色，yellow
# ‘k’	黑色，black
# ‘w’	白色，white
# '-'	实线	'--'	虚线
# '-.'	虚点线	':'	点线
# '.'	点	','	像素点
# 'o'	圆点	'v'	下三角点
# '^'	上三角点	'<'	左三角点
# '>'	右三角点	'1'	下三叉点
# '2'	上三叉点	'3'	左三叉点
# '4'	右三叉点	's'	正方点
# 'p'	五角点	'*'	星形点
# 'h'	六边形点1	'H'	六边形点2
# '+'	加号点	'x'	乘号点
# 'D'	实心菱形点	'd'	瘦菱形点
# '_'	横线点

import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

# plt.show()函数
# 默认情况下，matplotlib.pyplot 不会直接显示图像，只有调用 plt.show() 函数时，图像才会显示出来。
# plt.show() 默认是在新窗口打开一幅图像，并且提供了对图像进行操作的按钮。

t = np.arange(-np.pi, np.pi, 0.1)
y = np.sin(t)

# 不需要使用多个 plot 函数来画多组数组，只需要可以将这些组合放到一个 plot 函数中去即可

plt.figure(1)  # 生成多个图
a1 = plt.plot(t, y, 'mp', t, np.cos(t), 'ro')
plt.title('Sin_Cos')
plt.grid(True)
# 设置线型和颜色
plt.figure(2)
a2 = plt.plot(t, y, linewidth=2.0, color='r')
plt.xlabel('no')
plt.ylabel('some numbers')
plt.title('example')
plt.text(-2, 1, r'$\mu=100,\ \sigma=15$')           # 图形上加文字
xmin, xmax, ymin, ymax = -np.pi, np.pi, -2, 2
plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax])
plt.grid(True)

# 定义一个函数  f(t) = exp(-t) * cos(2 * pi * t)


def f(t):
    return np.exp(-t) * np.cos(2 * np.pi * t)

# 函数的另一种写法
# def f(t):
#     f = np.exp(-t) * np.cos(2 * np.pi * t)
#     return f

t1 = np.arange(0.0, 5.0, 0.1)
t2 = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)

plt.figure(3)
plt.subplot(211)
plt.grid(True)
plt.plot(t1, f(t1), 'bo', t2, f(t2), 'r:')

plt.subplot(212)
plt.plot(t2, np.cos(2 * np.pi * t2), 'r--')
plt.grid(True)
plt.show()