matplotlib jupyter notebook 图像可视化 plt show操作

matplotlib是一个Python的绘图库，主要用来画图表、图片等可视化呈现的操作。而基于jupyter notebook，我们可以很方便地进行数据分析和可视化呈现。本篇攻略主要介绍如何使用matplotlib在jupyter notebook中进行图像可视化，并介绍plt show操作的相关内容。

matplotlib是一个Python的绘图库，主要用来画图表、图片等可视化呈现的操作。而基于jupyter notebook，我们可以很方便地进行数据分析和可视化呈现。本篇攻略主要介绍如何使用matplotlib在jupyter notebook中进行图像可视化，并介绍plt show操作的相关内容。

准备工作

在使用matplotlib进行图像可视化前，需要先引入相关的库，通常引入方式如下：

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

其中，import matplotlib.pyplot as plt用来引入matplotlib库，并将其重命名为plt，方便后续操作；%matplotlib inline是jupyter notebook中的魔法命令，用来存储matplotlib的图表，实现可视化。

绘制简单图像

下面通过两个实例来详细介绍如何使用matplotlib在jupyter notebook中进行图像可视化。

实例一：折线图

考虑以下数据：

x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
y = [2, 4, 1, 6, 8, 2, 9]

现在要使用matplotlib在jupyter notebook中绘制一条折线图，其中x为横坐标，y为纵坐标。绘制代码如下：

plt.plot(x,y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Example Line Plot')
plt.show()

其中，plt.plot(x,y)用来绘制折线图，plt.xlabel('x')用来设置x轴标签，plt.ylabel('y')用来设置y轴标签，plt.title('Example Line Plot')用来设置折线图的标题，plt.show()用来显示折线图，实现可视化。

实例二：散点图

考虑以下数据：

import numpy as np

np.random.seed(42)
x = np.random.normal(size=50)
y = np.random.normal(size=50)

现在要使用matplotlib在jupyter notebook中绘制一个散点图，其中x为横坐标，y为纵坐标。绘制代码如下：

plt.scatter(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Example Scatter Plot')
plt.show()

其中，plt.scatter(x, y)用来绘制散点图，plt.xlabel('x')用来设置x轴标签，plt.ylabel('y')用来设置y轴标签，plt.title('Example Scatter Plot')用来设置散点图的标题，plt.show()用来显示散点图，实现可视化。

plt show操作

plt.show()是matplotlib中重要的一个方法，用来显示图像并等待用户交互。通常，plt.show()放在绘制图像的最后一行，用来将绘制好的图像显示出来。在jupyter notebook中，当使用%matplotlib inline时，可以在每个单元格中直接显示图像，不需要使用到plt.show()。

但是，需要注意的一点是，在同一个单元格中多次调用plt.show()会将前面绘制的图像覆盖掉，因此在同一单元格中应当仅调用一次plt.show()才能达到预期的效果。

总结

本篇攻略主要介绍了如何使用matplotlib在jupyter notebook中进行图像可视化，通过两个实例分别介绍了如何绘制折线图和散点图。同时，还介绍了plt.show()操作的相关内容。希望能对大家的实践工作有所帮助。