python里面的matplotlib.pylot是大家比较常用的,功能也还不错的一个包。基本框架比较简单,但是做一个功能完善且比较好看整洁的图,免不了要网上查找一些函数。于是,为了节省时间,可以一劳永逸。我把常用函数作了一个总结,最后写了一个例子,以后基本不用怎么改了。

一、作图流程:

1.准备数据, , 3作图, 4定制, 5保存, 6显示

1.数据可以是numpy数组,也可以是list

2创建画布:

?

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

import matplotlib.pyplot as plt

#figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True)

#num:图像编号或名称,数字为编号 ,字符串为名称

#figsize:指定figure的宽和高,单位为英寸;

#dpi参数指定绘图对象的分辨率,即每英寸多少个像素,缺省值为80 ,1英寸等于2.5cm,A4纸是 21*30cm的纸张

#facecolor:背景颜色

#edgecolor:边框颜色

#frameon:是否显示边

fig= plt.figure()

fig= plt.figure(figsize=(8,6), dpi=80)

fig.add_axes()

fig, axes= plt.subplos(nrows= 2, ncols= 2)#axes是长度为4的列表

3、作图路线

一维数据:

?

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

axes[0,0].plot(x, y)

axes[0,1].bar([1,2,3], [2,4,8])

axes[0,2].barh([1,2,3], [2,4,8])

axes[1,0].axhline(0.45)

axes[1,1].scatter(x, y)

axes[1,2].axvline(0.65)

axes[2,0].fill(x,y, color= 'blue')

axes[2,1].fill_between(x,y, color= 'blue')

axes[2,2].violinplot(y)

axes[0,3].arrow(0,0,0.5,0.5)

axes[1,3].quiver(x,y)

4, 定制

?

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

31

32

33

34

35

36

37

38

39

40

41

42

43

44

45

46

47

plt.plot(x,y, alpha=0.4, c= 'blue', maker= 'o')

#颜色,标记,透明度

# 显示数学文本

t= np.arange(0.0,2.0,0.01)

s= np.sin(2*np.pi*t)

plt.plot(t,s)

plt.title(r'$\alpha_i > \beta_i$', fontsize=20)

plt.text(1,-0.6, r'$\sum_{i=0}^\infty x_i$', fontsize=20)

plt.text(0.6,0.6, r'$\mathcal{A}\mathrm{sin}(2 \omega t)$',

fontsize=20)

plt.xlabel('time (s)')

plt.ylabel('volts (mV)')

fig= plt.figure()

fig.suptitle('bold figure suptitle', fontsize=14, fontweight='bold')

ax= fig.add_subplot(111)

fig.subplots_adjust(top=0.85)

ax.set_title('axes title')

ax.set_xlabel('xlabel')

ax.set_ylabel('ylabel')

ax.text(3,8,'boxed italics text in data coords', style='italic',

bbox={'facecolor':'red','alpha':0.5,'pad':10})

ax.text(2,6, r'an equation: $E=mc^2$', fontsize=15)

ax.text(3,2, u'unicode: Institut f\374r Festk\366rperphysik')

ax.text(0.95,0.01,'colored text in axes coords',

verticalalignment='bottom', horizontalalignment='right',

transform=ax.transAxes,

color='green', fontsize=15)

ax.plot([2], [1],'o')

# 注释

ax.annotate('我是注释啦', xy=(2,1), xytext=(3,4),color='r',size=15,

arrowprops=dict(facecolor='g', shrink=0.05))

ax.axis([0,10,0,10])

5, 保存显示

?

1

2

3

plt.savefig("1.png")

plt.savefig("1.png", trainsparent=True)

plt.show()

二、部分函数使用详解:

1, fig.add_subplot(numrows, numcols, fignum) ####三个参数,分别代表子图的行数,列数,图索引号。 eg: ax = fig.add_subplot(2, 3, 1) (or ,ax = fig.add_subplot(231))

2, plt.subplots()使用

?

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

31

32

33

x= np.linspace(0,2*np.pi,400)

y= np.sin(x**2)

fig, ax= plt.subplots()

ax.plot(x, y)

ax.set_title('Simple plot')

# Creates two subplots and unpacks the output array immediately

#fig = plt.figure(figsize=(6,6))

f, (ax1, ax2)= plt.subplots(1,2, sharey=True)

ax1.plot(x, y)

ax1.set_title('Sharing Y axis')

ax2.scatter(x, y)

# Creates four polar axes, and accesses them through the returned array

fig, axes= plt.subplots(2,2, subplot_kw=dict(polar=True))

axes[0,0].plot(x, y)

axes[1,1].scatter(x, y)

# Share a X axis with each column of subplots

plt.subplots(2,2, sharex='col')

# Share a Y axis with each row of subplots

plt.subplots(2,2, sharey='row')

# Share both X and Y axes with all subplots

plt.subplots(2,2, sharex='all', sharey='all')

# Note that this is the same as

plt.subplots(2,2, sharex=True, sharey=True)

# Creates figure number 10 with a single subplot

# and clears it if it already exists.

fig, ax=plt.subplots(num=10, clear=True)

3.plt.legend()

?

1

2

3

plt.legend(loc='String or Number', bbox_to_anchor=(num1, num2))

plt.legend(loc='upper center', bbox_to_anchor (0.6,0.95),ncol=3,fancybox=True,shadow=True)

#bbox_to_anchor被赋予的二元组中,第一个数值用于控制legend的左右移动,值越大越向右边移动,第二个数值用于控制legend的上下移动,值越大,越向上移动

以上这篇python matplotlib中的subplot函数使用详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持服务器之家。

原文链接:https://blog.csdn.net/MCANDML/article/details/80554176

python中mat函数_python matplotlib中的subplot函数使用详解相关推荐

  1. python三维圆曲面_python – matplotlib中的曲面和三维轮廓

    我想使用matplotlib绘制带有色彩图,线框和轮廓的曲面.像这样的东西: 请注意,我不是在询问与xy平行的平面中的轮廓,而是在图像中是3D和白色的轮廓. 如果我采用天真的方式并绘制所有这些东西,我 ...

  2. python的threading库_python标准库介绍——31 threading 模块详解

    threading 模块 (可选) ``threading`` 模块为线程提供了一个高级接口, 如 [Example 3-1 #eg-3-1] 所示. 它源自 Java 的线程实现. 和低级的 ``t ...

  3. python创建双链表_Python双链表原理与实现方法详解

    本文实例讲述了Python双链表原理与实现方法.分享给大家供大家参考,具体如下: Python实现双链表 文章目录 Python实现双链表 单链表与双链表比较 双链表的实现 定义链表节点 初始化双链表 ...

  4. random是python标准库吗_python标准库介绍——27 random 模块详解

    ==random 模块== "Anyone who considers arithmetical methods of producing random digits is, of cour ...

  5. 基于python的贝叶斯分类器_Python实现朴素贝叶斯分类器的方法详解

    本文实例讲述了Python实现朴素贝叶斯分类器的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 贝叶斯定理 贝叶斯定理是通过对观测值概率分布的主观判断(即先验概率)进行修正的定理,在概率论中具有重要地位. 先 ...

  6. python箱线图_Python 箱线图 plt.boxplot() 参数详解

    Python 绘制箱线图主要用 matplotlib 库里 pyplot 模块里的 boxplot() 函数. plt.boxplot() 参数详解 plt.boxplot(x, # 指定要绘制箱线图 ...

  7. python控制nao机器人_python控制nao机器人身体动作实例详解

    本文实例为大家分享了python控制nao机器人身体动作的具体代码,供大家参考,具体内容如下 今天读的代码,顺便写了出来,与文档的对比,差不多. import sys import motion im ...

  8. python全栈示例_Python全栈之路--Django ORM详解

    ORM:(在django中,根据代码中的类自动生成数据库的表也叫--code first) ORM:Object Relational Mapping(关系对象映射) 我们写的类表示数据库中的表 我们 ...

  9. 用python做透视表_python制作数据透视表pivot_table方法详解

    数据透视表(Pivot Table)是一种交互式的表,可以进行某些计算,如求和与计数等.所进行的计算与数据跟数据透视表中的排列有关. 之所以称为数据透视表,是因为可以动态地改变它们的版面布置,以便按照 ...

最新文章

  1. 洛谷 P1703 那个什么密码2
  2. NSRange的用法【转】
  3. mysql解锁_mysql 解锁
  4. 循环队列的介绍与实现
  5. linux 批量替换文件内容及查找某目录下所有包含某字符串的文件(批量修改文件内容)...
  6. cuda cudnn tensorflow对应_Ubuntu18.04下安装Tensorflow+cuda+cudnn+pytorch
  7. 网管学习日记-MPLS-LDP协议配置
  8. 概率论与数理统计-课程感悟
  9. 二叉树遍历(前中后序遍历代码及注释)
  10. 基于单片机的智能照明控制系统设计
  11. ioi 赛制_徐明宽IOI2017参赛总结及他的信息学竞赛之路
  12. Win10下Flutter开发环境搭建这一篇足矣
  13. ubuntu安装sdkman
  14. 图的生成树与生成森林
  15. DLL Hell (DLL噩梦)
  16. 图像的傅里叶变换 java_java使用傅里叶变换,得到变换之后的傅里叶频谱图像。...
  17. 【OpenCV】2020年关于SIFT算法专利版权问题的解决办法
  18. ie9 下面输入框后面怎么出现一个黑色叉叉
  19. mysql 查看并发数,mysql最大并发连接数的查看与修改()
  20. Element ui —— dialog 弹窗 设置点击空白处不关闭

热门文章

  1. python网络通信的几种方式_python网络-计算机网络基础(23)
  2. 视频中的目标检测与跟踪综述
  3. CVPR 2020 《Local-Global Video-Text Interactions for Temporal Grounding》论文笔记
  4. Ubuntu 18.04 美化mac主题
  5. Codeforces 1344F Piet's Palette (线性代数、高斯消元)
  6. ASP.NET Web API中展示实体Link相关的方面
  7. 【WPF】ListBox嵌套与事件冒泡
  8. FileInputStream与FileOutputStream 复制文件例子代码
  9. React程序结构介绍-Hello world
  10. Swoole源代码学习记录(十五)——Timer模块分析