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20141211 How to use matplotlib for scientific plotting on Linux
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158
20141211 How to use matplotlib for scientific plotting on Linux
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@ -0,0 +1,158 @@
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+在Linux中使用matplotlib进行科学画图
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+如果你想要在Linxu中获得一个高效、自动化、高质量的科学画图的解决方案，那就要考虑一下使用matplotlib库了。Matplotlib是基于python的开源科学测绘包，版权基于python软件基金许可证。大量的文档和例子，整合在Python和Numpy科学计处包中，其自动化性能是少数几个为什么这个包是在Linux环境中进行科学画图的可靠选择。这个教程将提供几个用matplotlib画图的例子。
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+
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+###特性###
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+-
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+-众多的画图类型，如：bar,box,contour,histogram,scatter,line plots....
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+-基于python的语法
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+-集成Numpy科学计算包
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+-可定制的画图格式（axes scales,tick positions, tick labels...)
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+-可定制文本（字体，大小，位置...)
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+-TeX 格式化（等式，符号，希腊字体...)
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+-与IPython相兼容
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+-自动化 -用Python 的循环迭代生成图片
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+-保存所绘图片格式为图片文件，如：png,pdf,ps,eps,svg等
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+
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+基于Python语法的matplotlib通过许多自身特性和高效工作流基础进行表现。
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+世面上有许多用于绘制高质量图的科学绘图包，但是这些包允许你直接在你的Python代码中去使用吗？
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+除那以外，这些包允许你创建可以保存为图片文件的图片吗？
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+Matplotlib允许你完成所有的这些任务。
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+你可以期望着节省你的时间，从于使用你能够花更多的时间在如何创建更多的图片。
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+###安装###
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+ 安装Python和Numpy包是使用Matplotlib的前提，安装Numpy的指引请见该链接。[here][1].
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+可以通过如下命令在Debian或Ubuntu中安装Matplotlib：
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+ $ sudo apt-get install python-matplotlib
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+
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+在Fedora或CentOS/RHEL环境则可用如下命令：
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+ $ sudo yum install python-matplotlib
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+###Matplotlib 例子###
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+该教程会提供几个绘图例子演示如何使用matplotlib:
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+-离散和线性画图
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+-柱状图画图
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+-饼状图
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+在这些例子中我们将用Python脚本来执行Mapplotlib命令。注意numpy和matplotlib模块需要通过import命令在脚本中进行导入。
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+在命令空间中，np指定为nuupy模块的引用，plt指定为matplotlib.pyplot的引用：
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+ import numpy as np
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+ import matplotlib.pyplot as plt
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+
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+
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+###例1：离散和线性图###
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+
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+第一个脚本，script1.py 完成如下任务:
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+
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+-创建3个数据集（xData,yData1和yData2)
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+-创建一个宽8英寸、高6英寸的图(赋值1）
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+-设置图画的标题、x轴标签、y轴标签（字号均为14）
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+-绘制第一个数据集：yData1为xData数据集的函数，用圆点标识的离散蓝线，标识为"y1 data"
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+-绘制第二个数据集：yData2为xData数据集的函数，采用红实线，标识为"y2 data"
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+-把图例放置在图的左上角
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+-保存图片为PNG格式文件
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+
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+script1.py的内容如下：
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+ import numpy as np
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+ import matplotlib.pyplot as plt
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+
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+ xData = np.arange(0, 10, 1)
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+ yData1 = xData.__pow__(2.0)
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+ yData2 = np.arange(15, 61, 5)
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+ plt.figure(num=1, figsize=(8, 6))
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+ plt.title('Plot 1', size=14)
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+ plt.xlabel('x-axis', size=14)
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+ plt.ylabel('y-axis', size=14)
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+ plt.plot(xData, yData1, color='b', linestyle='--', marker='o', label='y1 data')
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+ plt.plot(xData, yData2, color='r', linestyle='-', label='y2 data')
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+ plt.legend(loc='upper left')
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+ plt.savefig('images/plot1.png', format='png')
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+
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+
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+所画之图如下：
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+
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+
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+
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+###例2：柱状图###
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+
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+第二个脚本，script2.py 完成如下任务：
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+
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+-创建一个包含1000个随机样本的正态分布数据集。
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+-创建一个宽8英寸、高6英寸的图(赋值1）
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+-设置图的标题、x轴标签、y轴标签（字号均为14）
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+-用samples这个数据集画一个40个柱状，边从-10到10的柱状图
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+-添加文本,用TeX格式显示希腊字母mu和sigma(字号为16）
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+-保存图片为PNG格式。
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+
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+script2.py代码如下：
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+ import numpy as np
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+ import matplotlib.pyplot as plt
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+
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+ mu = 0.0
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+ sigma = 2.0
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+ samples = np.random.normal(loc=mu, scale=sigma, size=1000)
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+ plt.figure(num=1, figsize=(8, 6))
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+ plt.title('Plot 2', size=14)
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+ plt.xlabel('value', size=14)
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+ plt.ylabel('counts', size=14)
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+ plt.hist(samples, bins=40, range=(-10, 10))
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+ plt.text(-9, 100, r'$\mu$ = 0.0, $\sigma$ = 2.0', size=16)
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+ plt.savefig('images/plot2.png', format='png')
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+
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+
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+结果见如下链接：
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+###例3：饼状图###
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+第三个脚本，script3.py 完成如下任务：
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+
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+-创建一个包含5个整数的列表
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+-创建一个宽6英寸、高6英寸的图(赋值1）
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+-添加一个长宽比为1的轴图
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+-设置图的标题（字号为14）
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+-用data列表画一个包含标签的饼状图
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+-保存图为PNG格式
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+
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+脚本script3.py的代码如下：
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+ import numpy as np
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+ import matplotlib.pyplot as plt
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+
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+ data = [33, 25, 20, 12, 10]
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+ plt.figure(num=1, figsize=(6, 6))
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+ plt.axes(aspect=1)
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+ plt.title('Plot 3', size=14)
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+ plt.pie(data, labels=('Group 1', 'Group 2', 'Group 3', 'Group 4', 'Group 5'))
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+ plt.savefig('images/plot3.png', format='png')
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+结果如下链接所示：
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+###总结###
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+ 这个教程提供了几个用matplotlib科学画图包进行画图的例子，Matplotlib是在Linux环境中用于解决科学画图的绝佳方案，表现在其无缝地和Python、Numpy连接,自动化能力，和提供多种自定义的高质量的画图产品。[here][2].
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+matplotlib包的文档和例子详见：
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+via: http://xmodulo.com/matplotlib-scientific-plotting-linux.html
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+作者：[Joshua Reed][a]
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+译者：[ideas4u](https://github.com/ideas4u)
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+校对：[校对者ID](https://github.com/校对者ID)
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+本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创翻译，[Linux中国](http://linux.cn/) 荣誉推出
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+[a]:http://xmodulo.com/author/joshua
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+[1]:http://xmodulo.com/numpy-scientific-computing-linux.html
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+[2]:http://matplotlib.org/
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