import as plt
#!/usr/bin/env python
#-*- coding: utf-8 -*-
import math
import random
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as mpathes
from wrTXT import ReadDataTxt
def test_01():
x = np.linspace(0, 10, 40)
plt.figure(1) #创建画板1
plt.subplot(221) #进入221区域作图
# (x, (x), 'g', label="sin(x)", linewidth = 2.5 ) # green linewidth 2.5
plt.plot(x, np.sin(x), color='#2DCCD3', label="sin(x)", linewidth = 2.5, marker='^', linestyle='--') # green linewidth 2.5
plt.legend(loc="upper right") # 设置label为位置，显示在右上角
plt.axhline(y = 0.8, ls='--', c='r', linewidth = 2.5) #绘制平行于x轴y=0.8的水平参考线
plt.ylim(-1.5, 1.5)
# 绘制垂直于x轴x<4 and x>6的参考区域，以及y轴y<0.2 and y>-0.2的参考区域
plt.axvspan(xmin=4, xmax=6, facecolor='r', alpha=0.3) # 垂直x轴
plt.axhspan(ymin=-0.2, ymax=0.2, facecolor='y', alpha=0.3); # 垂直y轴
# 添加注释文字sin(x)
plt.text(8.0, 1.5, 'sin(x)', weight='bold', color='g', fontsize=15) # 8.0, 1.5 is x, y
# 用箭头标出第一个峰值
plt.annotate('maximum',xy=(np.pi/2, 1),xytext=(np.pi/2+1, 1),
weight='bold',
color='r',
arrowprops=dict(arrowstyle='->', connectionstyle='arc3', color='r'), fontsize=15)
plt.title('BUAA 01', fontsize=20) # 指定221区域的图的标题
plt.axis('equal') # 指定221区域的 x, y比例为一比一
plt.xlabel('variable x', fontsize=15) # 指定x坐标轴标题，可设置字体大小
plt.ylabel('value y', fontsize=15) # 指定y坐标轴标题，可设置字体大小
plt.grid() # 显示网格
plt.subplot(222) #进入222区域作图
plt.plot(x, np.sin(x), 'r-o', label="sin x") # red -o
plt.legend(loc="upper right") # 设置label为位置，显示在右上角
plt.title('BUAA 02') # 指定111区域的图的标题
plt.axis('equal') # 指定111区域的 x, y比例为一比一
plt.grid()
plt.subplot(223) #进入223区域作图
plt.scatter(x, np.sin(x))
plt.title('BUAA 03') # 指定111区域的图的标题
plt.axis('equal') # 指定111区域的 x, y比例为一比一
plt.grid()
plt.subplot(224) #进入224区域作图
plt.plot(x, np.sin(x), 'g--', linewidth = 2.5) # green linewidth 2.5
plt.title('BUAA 04') # 指定111区域的图的标题
plt.axis('equal') # 指定111区域的 x, y比例为一比一
plt.grid()
plt.show()
# 用饼图的面积及颜色展示一组4维数据
def test_02():
plt.figure(1)
plt.subplot(111)
rng = np.random.RandomState(0)
x = rng.randn(100)
y = rng.randn(100)
colors = rng.rand(100)
sizes = 1000 * rng.rand(100)
plt.scatter(x, y, c=colors, s=sizes, alpha=0.3, cmap='viridis')
plt.colorbar(); # 展示色阶
plt.show()
# 柱状图
def test_03():
plt.figure(1)
plt.subplot(111)
x = [1,2,3,4,5,6,7,8]
y = [3,1,4,5,8,9,7,2]
label = ['A','B','C','D','E','F','G','H']
plt.bar(x, y, tick_label = label)
plt.show()
if __name__ == "__main__":
test_01()