Matplotlib库由各种可视化类构成,内部结构复杂,受Matlab启发
matplotlib.pyplot是绘制各类可视化图形的命令子库,相当于快捷方式
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([3, 1, 4, 5, 2]) #默认值对应Y轴,X轴是索引值 plt.ylable("Grade") plt.savefig('test', dpi = 600) #PNG文件 plt.show()plt.savefig() 将输出图形存储为文件,默认PNG格式,可以通过dpi修改输出质量
plt.plot(x,y) 当有两个以上的参数时,按照X轴和Y轴顺序绘制数据点
plt.axis([a, b, c, d]) 设置横纵坐标尺度的函数
plt.subplot(nrows, ncols,plot_number)
将绘图区域分分割成有nrows个横轴,和ncols个纵轴,当前的绘图区域在plot_number
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def(t): return np.exp(-t) * np.cos(2 * np.pi * t) a = np.arange(0.0, 5.0, 0.02) plt.subplot(211) plt.plot(a,f(a)) plt.subplot(2, 1, 2) plt.plot(a, np.cos(2 * np.pi * a), 'r--') plt.show()plt.plot(x, y, format_string, **kwargs)
x:X轴数据,列表或数组,可选y:Y轴数据,列表或数组format_string:控制曲线的格式字符串,可选**kwargs:第二组或更多(x, y, format_string)format_string:控制曲线的格式字符串,可选由颜色字符、风格字符和标记字符组成
color
颜色字符说明‘b’蓝色‘g’绿色‘r’红色‘c’青绿色 cyan‘m’洋红色 magenta‘y’黄色‘k’黑色‘w’白色‘#008000’RGB某颜色‘0.8’灰度值字符串linestyle
字符风格说明‘-‘实线‘–’破折线‘-.’点划线‘:’虚线marker
标记字符说明‘.’点标记‘,’像素标记(极小点)‘o’实心圈标记‘v’倒三角标记‘^’上三角标记‘>’右三角标记‘<’左三角标记‘1’下花三角标记‘2’上花三角标记‘3’左花三角标记‘4’右花三角标记’s’实心方块标记‘p’实心五角标记‘*’星形标记‘h’竖六边形标记‘H’横六边形标记‘+’十字标记‘x’x标记‘D’菱形标记‘d’受菱形标记‘|’锤竖线标记方法一:pyplot并不默认支持中文显示,需要rcParams修改字体实现
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib matplotlib.rcParams['font.family'] = 'SimHei' plt.plot([3, 1, 4 , 5, 2]) plt.ylabel("纵轴(值)") plt.savefig('test', dpi = 600) plt.show()rcParams的属性
属性说明‘font.family’用于显示字体的名字‘font.style’字体风格,正常’normal’或斜体’italic’‘font.size’字体大小,整数字号或’large’、’x-small’ rcParams[‘font.family’]说明‘SimHei’中文黑体‘Kaiti’中文楷体‘LiSu’中文隶书‘FangSong’中文仿宋‘YouYuan’中文幼圆‘STSong’华文宋体绘制正弦波
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib matplotlib.rcParams['font.family'] = 'STSong' matplotlib.rcParams['font.size'] = 20 a = np.arange(0.0, 5.0, 0.02) plt.xlabel('横轴:时间') plt.ylabel('纵轴:振幅') plt.plot(a, np.cos(2*np.pi*a), 'r--') plt.show()方法二(推荐):在有中文输出的地方,增加一个属性:fontproperties
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt a = np.arange(0.0, 5.0, 0.02) plt.xlabel('横轴:时间', fontproperties = 'SimHei', fontsize = 20) plt.ylabel('纵轴:振幅', fontproperties = 'SimHei', fontsize = 20) plt.plot(a, np.cos(2*np.pi*a), 'r--') plt.show()plt.annotate(s, xy=arrow_crd, xytext = text_crd, arrowprops = dict)
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt a = np.arange(0.0, 5.0, 0.02) plt.plot(a, np.cos(2*np.pi*a), 'r--') plt.xlabel('横轴:时间', fontproperties = 'SimHei', fontsize = 15, color = 'green') plt.ylabel('纵轴:振幅', fontproperties = 'SimHei', fontsize = 15) plt.title(r'正弦波实例 $y=cos(2\pi x)$', fontproperties = 'SimHei', fontsize = 25) plt.text(r's$\mu=100$', xy=(2,1), xytext = (3, 1.5), arrowprops = dict(facecolor = 'black', shrink = 0.1, width = 2)) plt.axis([-1,6,-2,2]) plt.grid(True) plt.show()方法一:
plt.subplot2grid(GridSpec, CurSpec, colspan = 1,rowspan = 1)
理念:设定网格,选中网格,确定选中行列区域数量,编号从0开始
方法二:
import matplotlib.gridspec as gridspec import matplotlib.pyplot as plt gs = gridspec.GridSpec(3, 3) ax1 = plt.subplot(gs[0,:]) ax2 = plt.subplot(gs[1,:-1]) ax3 = plt.subplot(gs[1:,-1]) ax4 = plt.subplot(gs[2,0]) ax5 = plt.subplot(gs[2,1])面向对象的方法
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt N = 30 theta = np.linspace(0.0, 2 * np.pi, N, endpoint = False) radii = 10 * np.random.rand(N) width = np.pi / 4 * np.random.rand(N) ax = plt.subplot(111, projection = 'polar') bars = ax.bar(theta, radii, width = width, bottom = 0.0) for r, bar in zip(radii, bars): bar.set_facecolor(plt.cm.viridis(r / 10.)) bar.set_alpha(0.5) plt.show()面向对象的方法
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() ax.plot(10 * np.random.randn(100), 10*np.random.randn(100), 'o') ax.set_title('Simple Scatter') plt.show()