这篇文章将为大家详细讲解有关matplotlib怎么绘制两点间连线，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
为了找到matplotlib在两个点之间连线的方法真是费了好大功夫，本文主要介绍了 matplotlib绘制两点间连线的几种方法，具体如下
绘制方法 <1>
本文将通过最简单的模式拆解Matplotlib绘图的几个组成部分，将cover以下内容
1. Create a dataset
2. Create a canvas
3. Add data to canvas
4. Show the figure
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt # create a datasetpoints = np.linspace(-5, 5, 256)y1 = np.tanh(points) + 0.5y2 = np.sin(points) - 0.2 # create a canvasfig, axe = plt.subplots(figsize=(7, 3.5), dpi=300) # add data to canvas axe.plot(points, y1)axe.plot(points, y2) # show the figurefig.savefig('output/to.png') plt.close(fig)
绘制方法<2> 使用pyplot绘制图像
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np x = np.linspace(-3, 3, 256)y = np.sin(x) plt.plot(x, y)
绘制方法<3> 使用axes类绘制图像
使用axes使用subplot()绘制单一图像，使用subplots(nrows,ncols)绘制多个图形
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np x = np.linspace(-3, 3, 256)y = np.sin(x) ax = plt.subplot()ax.plot(x, y)
绘制方法<4> 使用figure类绘制图像
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np x = np.linspace(-3, 3, 256)y = np.sin(x) fig = plt.figure(dpi=300)ax = fig.add_subplot(111)ax.plot(x, y)fig.savefig('output/to.png')plt.close(fig)
表示了图像的position。如果使用subplots，则有nrows,ncols, andindex三个参数，其中idex从1开始，代表了左上角的图像
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