Python PyLab 模块

在执行某些任务时，我们不得不使用图表，如折线图、条形图等，原因有很多，例如使任务更具交互性，以一种非常有趣的方式传递信息，图表易于理解且不言自明等。这就是为什么绘制图表是许多函数中一个非常重要且不可或缺的部分。图表在编程领域扮演着非常重要的角色，并且始终建议开发人员在程序中使用图表。因此，了解我们如何从程序中绘制图表变得非常重要。MATLAB 被认为是绘制图表最佳的选择，但并非所有人都能使用 MATLAB 绘制图表。Python 中有许多交互式模块允许我们在输出中绘制图表，但在这里我们将讨论通过导入函数提供类似 MATLAB 命名空间的模块。在本教程中，我们将讨论 Python 的 PyLab 模块，并学习如何在程序中使用该模块的函数在输出中绘制图表。

Python 中的 PyLab 模块

PyLab 是一个 Python 包，通过从 Python 的 Numpy 和 Matplotlib 模块导入函数，它为我们提供了一个与 MATLAB 界面非常相似的命名空间。如果我们将这些模块在 PyLab 包中的作用，Matplotlib 模块提供帮助我们创建数据可视化的函数，而 Numpy 模块提供基于底层 C 和 Fortran 二进制库的高效数值向量计算函数。我们将在本节中学习 PyLab 模块，然后使用该模块提供给我们的元素和函数绘制一些基本图表。

PyLab 模块：介绍

PyLab 模块是 Python 的 Matplotlib 模块的关联模块，当我们安装 Matplotlib 模块时，它会一并安装。我们也可以说 PyLab 是 Matplotlib 模块的一个过程式接口，Matplotlib 是 Python 的一个面向对象的绘图库。PyLab 本身对我们来说是一个令人信服的模块，因为它通过大量导入 NumPy 模块的函数和 matplotlib.pyplot 包到单个命名空间中，从而为我们提供了类似 MATLAB 的命名空间。

PyLab 模块：安装

正如我们已经讨论过的，PyLab 模块是随着 Matplotlib 包的安装而安装的。但是，如果我们要在一个 Python 程序中使用这个模块，我们应该确保我们的系统中存在 Matplotlib 模块。如果系统中没有 Matplotlib，那么我们可以在命令提示符终端中使用以下 pip 安装程序命令来安装 Matplotlib 模块，从而获得 PyLab 模块。

除此之外，我们还讨论过 PyLab 模块也使用 Numpy 模块的数学和向量操作函数。因此，我们必须确保 Numpy 模块也存在于我们的系统中，如果它没有安装，那么我们可以使用以下命令从命令提示符终端安装 Numpy 模块。

我们已经为 PyLab 模块安装了所有必需的库，现在我们可以在 Python 程序中使用 PyLab 模块，通过其函数绘制图表。

PyLab 模块：实现

在这里，我们将使用 PyLab 模块的函数，通过在 Python 程序中使用它们来绘制简单的曲线和图表，以了解其实现。我们将首先从基本的曲线绘制开始，然后我们将使用一些高级函数，使绘制的图表和曲线更具交互性。

PyLab 模块的基本绘图

在 Python 程序中使用 PyLab 模块绘制曲线需要使用 plot 命令，该命令接受一对长度相同的数组或序列。让我们通过一个示例程序来理解这个实现。

示例

请看下面的 Python 程序，我们将从中在输出中绘制一个基本曲线

输出

说明

我们首先从 Numpy 和 PyLab 模块导入了所有函数，以便在程序中使用它们在输出中绘制曲线。之后，我们分别在 'a' 和 'b' 变量中定义了曲线的 X 轴和 Y 轴。然后，我们使用了 plot() 函数，并将 'a' 和 'b' 变量作为参数提供。最后，我们使用了 show() 函数来显示我们在输出中绘制的曲线。

正如我们在输出中看到的，曲线显示了我们分别在“a”和“b”变量中定义的 X 轴和 Y 轴点。

PyLab 模块的高级绘图

1. 我们可以在 `plot()` 函数中使用一些参数，以及我们提供的 x 和 y 变量参数，以便使用 PyLab 模块绘制更具交互性的曲线。我们必须在 `plot()` 函数中提供额外的字符串参数，以在曲线中打印符号线而不是直线。我们可以通过在以下示例程序中使用附加参数来理解这一点。

示例 2

请看下面的 Python 程序，我们将使用 PyLab 模块在输出中绘制带有符号的曲线

输出

说明

在程序中导入 Numpy 和 PyLab 模块的函数后，我们分别定义了曲线的 X 轴和 Y 轴的 'a' 和 'b' 变量。之后，我们使用了 plot() 函数，并在 plot 函数内部，我们提供了一个额外的 '^' 符号参数以及 'a' 和 'b' 变量，以显示带有符号的曲线而不是简单的直线。

正如我们在输出中看到的，曲线显示了我们分别在 'a' 和 'b' 变量中定义的 X 轴和 Y 轴点，并且它具有 '^' 符号而不是直线。

如果我们要打印符号线而不是曲线中的直线，我们可以使用以下符号集作为 plot() 函数中的参数

2. 除此之外，如果需要，我们还可以打印其他颜色的线条，而不是输出曲线中默认的颜色，并且为了执行此任务，我们必须遵循相同的指令集。我们必须将 color 参数作为附加参数包含在 plot() 函数中，这样输出中打印的曲线线条将以我们选择的颜色打印。我们可以通过在以下示例程序中使用附加参数来理解这一点。

示例 3

请看下面的 Python 程序，我们将使用 PyLab 模块在输出中绘制一条彩色曲线

输出

说明

我们在这个程序中使用了与上一个示例程序中相同的逻辑。我们在这个程序的 `plot()` 函数中使用了 `color` 参数，以便在输出中打印一条彩色曲线。最后，我们使用了 `show()` 函数来在输出中显示我们自定义的曲线。

正如我们在输出中看到的，曲线显示了我们分别在 'a' 和 'b' 变量中定义的 X 轴和 Y 轴点，并且它有黄色的线条，因为我们在 `plot()` 函数中给出了一个额外的 `color` 参数。

如果要在曲线中打印我们选择颜色的直线，可以使用以下颜色代码集作为 plot() 函数中的附加参数

4. 现在，如果您想知道我们是否可以同时执行这两个操作（打印符号线而不是直线，并用选择的颜色打印它），答案是肯定的。我们可以同时执行这两个任务，我们只需将这两个参数作为一个附加参数（例如“_y”）一起提供给 plot() 函数。然后，它将同时执行这两个操作，并在输出中打印出一条带有选择颜色的符号线曲线。我们可以通过在以下示例程序中使用附加参数来理解这一点

示例 4

请看下面的 Python 程序，我们将使用 PyLab 模块在输出中绘制一条曲线

输出

正如我们在输出中看到的，我们打印了一条带有彩色符号线的曲线。

4. 最后，我们还可以在单个图中打印多条曲线并将其叠加，为此我们只需在一个程序中同时使用多个 plot() 函数。我们可以通过在以下示例程序中使用多个 plot() 函数来理解此方法。

示例 5

请看下面的 Python 程序，我们多次使用 plot() 函数来叠加曲线

输出

正如我们在输出中看到的，我们通过在程序中多次使用 `plot()` 函数来绘制了多条曲线并将其叠加。

结论

在本教程中，我们学习了 PyLab 模块，了解到 PyLab 模块为我们提供了一个类似 MATLAB 的命名空间，它对于使用 Python 程序绘制多用途曲线非常有帮助。我们通过在程序中导入 PyLab 和 Numpy 模块的函数，在输出中绘制了多种类型的曲线。从基本绘图开始，我们绘制了带有符号线和/或彩色线的曲线，并叠加了曲线。