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关于Python数据分析在数学建模中的更多相关应用：Python数据分析在数学建模中的应用汇总（持续更新中！）

（1）、导入库

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy

（2）、figure对象和subplot简单运用

#figure对象
fig = plt.figure()   #figure是图象对象

ax1 = fig.add_subplot(2,2,1)  #创建一个2*2的子图，放在第一个位置
ax2 = fig.add_subplot(2,2,2)  #创建一个2*2的子图，放在第二个位置
ax3 = fig.add_subplot(2,2,3)  #创建一个2*2的子图，放在第三个位置

from numpy.random import randn
plt.plot(randn(50).cumsum(),'k--')  #'k--'告诉python要画出黑色的虚线
ax1.hist(randn(100),bins=20,color='k',alpha=0.3)

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（3）、调整subplot周围的间距

#调整subplot周围的间距
fig,axes = plt.subplots(2,2,sharex=True,sharey=True)  #直接生成fiure对象和Axes实例(数组)
for i in range(2):
  for j in range(2):
    axes[i, j ].hist(numpy.random.randn(500),bins = 50,color='k',alpha=0.5)   #遍历创建图
plt.subplots_adjust(left=None,bottom=None,right=None,top=None,wspace=0,hspace=0)  #用于调整subplot周围的间距

（4）、颜色、标记和线型

#颜色、标记和线型
plt.figure()
##linestyle设置线型，color设置颜色,marker设置设置连接点
plt.plot(numpy.random.randn(30).cumsum(),linestyle='--',color='g',marker='o')

在这里插入图片描述

（5）、设置标题、轴标签，刻度以及刻度标签

#设置标题、轴标签，刻度以及刻度标签
fig = plt.figure()   #创建figure对象
ax = fig.add_subplot(1,1,1)   #获得Axes对象
ax.plot(numpy.random.randn(1000).cumsum()) #生成随机数
ax.set_xticks([0,250,500,750,1000])   #设置x轴刻度
ax.set_yticks([-20,-10,0,10,20])    #设置y轴刻度
ax.set_title('My first matplotlib plot')  #设置标题
ax.set_xlabel('Xtages')   #设置x轴标签
ax.set_ylabel('Ytages')   #设置y轴标签

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（6）、添加图例

#添加图例
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
ax.plot(numpy.random.randn(1000).cumsum(),'k',label='one') #label标签用于添加图例
ax.plot(numpy.random.randn(1000).cumsum(),'k',label='two')
ax.plot(numpy.random.randn(1000).cumsum(),'k',label='three')

ax.legend(loc='best')    #loc选项可以选择图例的位置

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（7）、添加注释

#添加注释
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
ax.plot(numpy.random.randn(1000).cumsum(),'k',label='one') #label标签用于添加图例
plt.annotate("Important value", (55,20), xycoords='data',  #添加注释的方法
     xytext=(5, 38),
     arrowprops=dict(arrowstyle='->'))

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（8）、绘制常用图形

#绘制常用图形
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
rect = plt.Rectangle((0.2,0.75),0.4,0.15,color='k',alpha=0.3)  #长方形
circ = plt.Circle((0.7,0.2),0.15,color='b',alpha=0.3)      #椭圆形

ax.add_patch(rect)   #添加到图版中
ax.add_patch(circ)

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（9）、图表的导出

#图表的保存
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
rect = plt.Rectangle((0.2,0.75),0.4,0.15,color='k',alpha=0.3)  #长方形
ax.add_patch(rect)   #添加到图版中
fig.savefig('figpath.png',dpi = 400,bbox_inches='tight') #dpi可以控制图象的分辨率,bbox_inches可以剪除图表的空白部分

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。