面向对象VSMatlab Style

面向对象VSMatlab Style

Python学习笔记--在Python中如何调整颜色和样式

  参靠视频:《Python数据可视化分析 matplotlib教程》链接:https://www.bilibili.com/video/av6989413/?p=6

所用的库及环境:

  IDE:Pycharm

  Python环境:python3.7

  Matplotlib:   Matplotlib 1.11

  Numpy:  1.15.1

面向对象VSMatlab Style

  • 三种方式简介
    • pyplock:经典高层封装,到目前为止,我们所用的都是pyplot
    •  pylab: 将Matplotlib和 NumPy 合并的模块,模拟Matplotlib的编程环境
    • 面向对象的方式:将Matplotlib的精髓,更基础和更底层的方式
  • 三种方式优劣
    • pyplot:简单易用,交互使用时方便,可以根据命令实时作图,但底层定制能力不足
    • pylab:完全封装,环境最接近Matlab,不推荐使用(和Matplorlib设计哲学不一致,用的久了,其实不是在正确的学习Matplorlib,所以通常情况下不推荐)
    • 面向对(Object-Oriented)的方式,接近Matplotlib基础和底层的方式,难度稍大,但定制能力强,而且是Matplorlib的精髓
    • 总结:实战中推荐,根据需求,综合使用 pyplot和OO的方式,显示导入Numpy
    • 常用模块导入代码:
      • import matplotlib pyplot as plt
      • import numpy as np
  • Pylab形式

    代码示例及效果

  • Pyplot形式

    代码示例及效果

  • OO形式

    代码示例及效果

结语:

  感谢matplotlib,numply提供的文档,感谢麦子学院提供的视频教学

  文章如哪里有误请联系作者QQ406802063,及时更正,感谢

 

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