Matplotlib

Matplotlib 是Python中类似 MATLAB 的绘图工具，熟悉 MATLAB 也可以很快的上手 Matplotlib。

1. 认识Matploblib

1.1 Figure

在任何绘图之前，我们需要一个Figure对象，可以理解成我们需要一张画板才能开始绘图。

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()

1.2 Axes

在拥有Figure对象之后，在作画前我们还需要轴，没有轴的话就没有绘图基准，所以需要添加Axes。也可以理解成为真正可以作画的纸。

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.set(xlim=[0.5, 4.5], ylim=[-2, 8], title='An Example Axes',ylabel='Y-Axis', xlabel='X-Axis')
plt.show()
上的代码，在一幅图上添加了一个Axes，然后设置了这个Axes的X轴以及Y轴的取值范围（这些设置并不是强制的，后面会再谈到关于这些设置），效果如下图：    对于上面的fig.add_subplot(111)就是添加Axes的，参数的解释的在画板的第1行第1列的第一个位置生成一个Axes对象来准备作画。也可以通过fig.add_subplot(2, 2, 1)的方式生成Axes，前面两个参数确定了面板的划分，例如 2， 2会将整个面板划分成 2 * 2 的方格，第三个参数取值范围是 [1, 2*2] 表示第几个Axes。如下面的例子：

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(221)
ax2 = fig.add_subplot(222)
ax3 = fig.add_subplot(224)

1.3 Multiple Axes

可以发现我们上面添加 Axes 似乎有点弱鸡，所以提供了下面的方式一次性生成所有 Axes：

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)
axes[0,0].set(title='Upper Left')
axes[0,1].set(title='Upper Right')
axes[1,0].set(title='Lower Left')
axes[1,1].set(title='Lower Right')
fig 还是我们熟悉的画板， axes 成了我们常用二维数组的形式访问，这在循环绘图时，额外好用。

1.4 Axes Vs .pyplot

相信不少人看过下面的代码，很简单并易懂，但是下面的作画方式只适合简单的绘图，快速的将图绘出。在处理复杂的绘图工作时，我们还是需要使用 Axes 来完成作画的。

plt.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30], color='lightblue', linewidth=3)
plt.xlim(0.5, 4.5)
plt.show()

2. 基本绘图2D



2.1 线


plot()函数画出一系列的点，并且用线将它们连接起来。看下例子：



x = np.linspace(0, np.pi)
y_sin = np.sin(x)
y_cos = np.cos(x)



ax1.plot(x, y_sin)

    ax2.plot(x, y_sin, ‘go–’, linewidth=2, markersize=12)

    ax3.plot(x, y_cos, color=‘red’, marker=‘+’, linestyle=‘dashed’)


在上面的三个Axes上作画。plot，前面两个参数为x轴、y轴数据。ax2的第三个参数是 MATLAB风格的绘图，对应ax3上的颜色，marker，线型。

    


另外，我们可以通过关键字参数的方式绘图，如下例：


x = np.linspace(0, 10, 200)
data_obj = {'x': x,'y1': 2 * x + 1,'y2': 3 * x + 1.2,'mean': 0.5 * x * np.cos(2*x) + 2.5 * x + 1.1}



fig, ax = plt.subplots()


#填充两条线之间的颜色

    ax.fill_between(‘x’, ‘y1’, ‘y2’, color=‘yellow’, data=data_obj)


# Plot the “centerline” with plot

    ax.plot(‘x’, ‘mean’, color=‘black’, data=data_obj)


发现上面的作图，在数据部分只传入了字符串，这些字符串对一个这 data_obj 中的关键字，当以这种方式作画时，将会在传入给 data 中寻找对应关键字的数据来绘图。

    


2.2 散点图


只画点，但是不用线连接起来。


x = np.arange(10)
y = np.random.randn(10)
plt.scatter(x, y, color='red', marker='+')





2.3 条形图


条形图分两种，一种是水平的，一种是垂直的，见下例子：


np.random.seed(1)
x = np.arange(5)
y = np.random.randn(5)



fig, axes = plt.subplots(ncols=2, figsize=plt.figaspect(1./2))


vert_bars = axes[0].bar(x, y, color=‘lightblue’, align=‘center’)

    horiz_bars = axes[1].barh(x, y, color=‘lightblue’, align=‘center’)

    #在水平或者垂直方向上画线

    axes[0].axhline(0, color=‘gray’, linewidth=2)

    axes[1].axvline(0, color=‘gray’, linewidth=2)

    plt.show()




    条形图还返回了一个Artists 数组，对应着每个条形，例如上图 Artists 数组的大小为5，我们可以通过这些 Artists 对条形图的样式进行更改，如下例：


fig, ax = plt.subplots()
vert_bars = ax.bar(x, y, color='lightblue', align='center')



We could have also done this with two separate calls to ax.bar and numpy boolean indexing.


for bar, height in zip(vert_bars, y):

    if height < 0:

    bar.set(edgecolor=‘darkred’, color=‘salmon’, linewidth=3)




2.4 直方图


直方图用于统计数据出现的次数或者频率，有多种参数可以调整，见下例：


np.random.seed(19680801)



n_bins = 10

    x = np.random.randn(1000, 3)


fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)

    ax0, ax1, ax2, ax3 = axes.flatten()


colors = [‘red’, ‘tan’, ‘lime’]

    ax0.hist(x, n_bins, density=True, histtype=‘bar’, color=colors, label=colors)

    ax0.legend(prop={‘size’: 10})

    ax0.set_title(‘bars with legend’)


ax1.hist(x, n_bins, density=True, histtype=‘barstacked’)

    ax1.set_title(‘stacked bar’)


ax2.hist(x, histtype=‘barstacked’, rwidth=0.9)


ax3.hist(x[:, 0], rwidth=0.9)

    ax3.set_title(‘different sample sizes’)


fig.tight_layout()


参数中density控制Y轴是概率还是数量，与返回的第一个的变量对应。histtype控制着直方图的样式，默认是 ‘bar’，对于多个条形时就相邻的方式呈现如子图1， ‘barstacked’ 就是叠在一起，如子图2、3。 rwidth 控制着宽度，这样可以空出一些间隙，比较图2、3. 图4是只有一条数据时。




2.5 饼图


labels = 'Frogs', 'Hogs', 'Dogs', 'Logs'
sizes = [15, 30, 45, 10]
explode = (0, 0.1, 0, 0)  # only "explode" the 2nd slice (i.e. 'Hogs')



fig1, (ax1, ax2) = plt.subplots(2)

    ax1.pie(sizes, labels=labels, autopct=‘%1.1f%%’, shadow=True)

    ax1.axis(‘equal’)

    ax2.pie(sizes, autopct=‘%1.2f%%’, shadow=True, startangle=90, explode=explode,

    pctdistance=1.12)

    ax2.axis(‘equal’)

    ax2.legend(labels=labels, loc=‘upper right’)


饼图自动根据数据的百分比画饼.。labels是各个块的标签，如子图一。autopct=%1.1f%%表示格式化百分比精确输出，explode，突出某些块，不同的值突出的效果不一样。pctdistance=1.12百分比距离圆心的距离，默认是0.6.

    


2.6 箱形图


为了专注于如何画图，省去数据的处理部分。 data 的 shape 为 (n, )， data2 的 shape 为 (n, 3)。


fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2)
ax1.boxplot(data)
ax2.boxplot(data2, vert=False) #控制方向




2.7 泡泡图


散点图的一种，加入了第三个值 s 可以理解成普通散点，画的是二维，泡泡图体现了Z的大小，如下例：



np.random.seed(19680801)



N = 50

    x = np.random.rand(N)

    y = np.random.rand(N)

    colors = np.random.rand(N)

    area = (30 * np.random.rand(N))**2 # 0 to 15 point radii


plt.scatter(x, y, s=area, c=colors, alpha=0.5)




2.8 等高线（轮廓图）


有时候需要描绘边界的时候，就会用到轮廓图，机器学习用的决策边界也常用轮廓图来绘画，见下例：


fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2)
x = np.arange(-5, 5, 0.1)
y = np.arange(-5, 5, 0.1)
xx, yy = np.meshgrid(x, y, sparse=True)
z = np.sin(xx**2 + yy**2) / (xx**2 + yy**2)
ax1.contourf(x, y, z)
ax2.contour(x, y, z)
上面画了两个一样的轮廓图，contourf会填充轮廓线之间的颜色。数据x, y, z通常是具有相同 shape 的二维矩阵。x, y 可以为一维向量，但是必需有 z.shape = (y.n, x.n) ，这里 y.n 和 x.n 分别表示x、y的长度。Z通常表示的是距离X-Y平面的距离，传入X、Y则是控制了绘制等高线的范围。




3 布局、图例说明、边界等




3.1区间上下限


当绘画完成后，会发现X、Y轴的区间是会自动调整的，并不是跟我们传入的X、Y轴数据中的最值相同。为了调整区间我们使用下面的方式：



ax.set_xlim([xmin, xmax])   #设置X轴的区间
ax.set_ylim([ymin, ymax])   #Y轴区间
ax.axis([xmin, xmax, ymin, ymax])   #X、Y轴区间
ax.set_ylim(bottom=-10)     #Y轴下限
ax.set_xlim(right=25)       #X轴上限
具体效果见下例：



x = np.linspace(0, 2*np.pi)
y = np.sin(x)
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2)
ax1.plot(x, y)
ax2.plot(x, y)
ax2.set_xlim([-1, 6])
ax2.set_ylim([-1, 3])



可以看出修改了区间之后影响了图片显示的效果。

    


3.2 图例说明


我们如果我们在一个Axes上做多次绘画，那么可能出现分不清哪条线或点所代表的意思。这个时间添加图例说明，就可以解决这个问题了，见下例：


fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30], label='Philadelphia')
ax.plot([1, 2, 3, 4], [30, 23, 13, 4], label='Boston')
ax.scatter([1, 2, 3, 4], [20, 10, 30, 15], label='Point')
ax.set(ylabel='Temperature (deg C)', xlabel='Time', title='A tale of two cities')
ax.legend()





    在绘图时传入 label 参数，并最后调用ax.legend()显示体力说明，对于 legend 还是传入参数，控制图例说明显示的位置：









                    Location String
                

                    Location Code
                







                    ‘best’
                

                    0
                





                    ‘upper right’
                

                    1
                





                    ‘upper left’
                

                    2
                





                    ‘lower left’
                

                    3
                





                    ‘lower right’
                

                    4
                





                    ‘right’
                

                    5
                





                    ‘center left’
                

                    6
                





                    ‘center right’
                

                    7
                





                    ‘lower center’
                

                    8
                





                    ‘upper center’
                

                    9
                





                    ‘center’
                

                    10
                








3.3 区间分段


默认情况下，绘图结束之后，Axes 会自动的控制区间的分段。见下例：


data = [('apples', 2), ('oranges', 3), ('peaches', 1)]
fruit, value = zip(*data)



fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2)

    x = np.arange(len(fruit))

    ax1.bar(x, value, align=‘center’, color=‘gray’)

    ax2.bar(x, value, align=‘center’, color=‘gray’)


ax2.set(xticks=x, xticklabels=fruit)


#ax.tick_params(axis=‘y’, direction=‘inout’, length=10) #修改 ticks 的方向以及长度


上面不仅修改了X轴的区间段，并且修改了显示的信息为文本。

    


3.4 布局


当我们绘画多个子图时，就会有一些美观的问题存在，例如子图之间的间隔，子图与画板的外边间距以及子图的内边距，下面说明这个问题：


fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(9, 9))
fig.subplots_adjust(wspace=0.5, hspace=0.3,left=0.125, right=0.9,top=0.9,    bottom=0.1)



#fig.tight_layout() #自动调整布局，使标题之间不重叠

    plt.show()


  • 1
    • 

  • 2
    • 

  • 3
    • 

  • 4
    • 

  • 5
    • 

  • 6
    • 

  • 7


通过fig.subplots_adjust()我们修改了子图水平之间的间隔wspace=0.5，垂直方向上的间距hspace=0.3，左边距left=0.125 等等，这里数值都是百分比的。以 [0, 1] 为区间，选择left、right、bottom、top 注意 top 和 right 是 0.9 表示上、右边距为百分之10。不确定如果调整的时候，fig.tight_layout()是一个很好的选择。之前说到了内边距，内边距是子图的，也就是 Axes 对象，所以这样使用 ax.margins(x=0.1, y=0.1)，当值传入一个值时，表示同时修改水平和垂直方向的内边距。




    观察上面的四个子图，可以发现他们的X、Y的区间是一致的，而且这样显示并不美观，所以可以调整使他们使用一样的X、Y轴：


fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, sharex=True, sharey=True)
ax1.plot([1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4])
ax2.plot([3, 4, 5, 6], [6, 5, 4, 3])
plt.show()


  • 1
    • 

  • 2
    • 

  • 3
    • 

  • 4




3.5 轴相关


改变边界的位置，去掉四周的边框：


fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([-2, 2, 3, 4], [-10, 20, 25, 5])
ax.spines['top'].set_visible(False)     #顶边界不可见
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')  # ticks 的位置为下方，分上下的。
ax.spines['right'].set_visible(False)   #右边界不可见
ax.yaxis.set_ticks_position('left')



# “outward”

    # 移动左、下边界离 Axes 10 个距离

    #ax.spines[‘bottom’].set_position((‘outward’, 10))

    #ax.spines[‘left’].set_position((‘outward’, 10))


# “data”

    # 移动左、下边界到 (0, 0) 处相交

    ax.spines[‘bottom’].set_position((‘data’, 0))

    ax.spines[‘left’].set_position((‘data’, 0))


# “axes”

    # 移动边界，按 Axes 的百分比位置

    #ax.spines[‘bottom’].set_position((‘axes’, 0.75))

    #ax.spines[‘left’].set_position((‘axes’, 0.3))


												


											

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