Matplotlib库入门

Matplotlib库介绍

Matliotlib库是Python优秀的数据可视化第三方库。

Matliotlib库的效果见：http://matplotlib.org/gallery.html

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字库，相当于快捷方式。导入方式如下：

import matplotlib.pyplot as plt

范例：使用Matplotlib库绘图

importmatplotlib.pyplot as plt

plt.plot([3,1,4,5,2])

plt.ylabel("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。

importmatplotlib.pyplot as plt

plt.plot([0,2,4,6,8],[3,1,4,5,2])

plt.ylabel("Grade")

plt.axis([-1, 10, 0, 6])

plt.show()

plt.plot(x,y)只有一个输出列表或数组是，参数被当作Y轴，X轴以索引自动生成。当有两个以上参数时，按照X轴和Y轴顺序绘制数据点。plt.axis()指定X轴和Y轴的起始位置。

pyplot的绘图区域

plt.subplot(nrows,ncols,plot_number)

在全局绘图区域中创建一个分区体系，并定位到一个子绘图区域。

范例：分区域绘图

importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as pltdeff(t):return np.exp(-t) * np.cos(2 * np.pi *t)

a= np.arange(0.0, 5.0, 0.02)

plt.subplot(211) #可以将3个参数合并传参

plt.plot(a ,f(a))

plt.subplot(2,1,2)

plt.plot(a, np.cos(2 * np.pi * a),'r--')

plt.show()

pyplot的plot()函数

plt.plot(x, y, format_string, **kwargs)

x：X轴数据，列表或数组，可选(绘制多条曲线时，各条曲线的x不能省略)

y：Y轴数据，列表或数组

format_string：控制曲线的格式字符串(由颜色字符、风格字符和标记字符组成)，可选

颜色字符

颜色字符说明颜色字符说明

'b'

蓝色

'm'

洋红色 magenta

'g'

绿色

'y'

黄色

'r'

红色

'k'

黑色

'c'

青绿色 cyan

'w'

白色

'#008000'

RGB某颜色(十六进制色彩)

'0.8'

灰度值字符串

风格字符

风格字符说明风格字符说明

'-'

实线

':'

虚线

'--'

破折线

'' ' '

无线条

'-.'

点划线

标记字符

标记字符说明标记字符说明

'.'

点标记

's'

实心方形标记

','

像素标记(极小点)

'p'

实心五角标记

'o'

实心圈标记

'*'

星形标记

'v'

倒三角标记

'h'

竖六边形标记

'^'

上三角标记

'H'

横六边形标记

'>'

右三角标记

'+'

十字标记

'

左三角标记

'x'

x标记

'1'

下花三角标记

'D'

菱形标记

'2'

上花三角标记

'd'

瘦菱形标记

'3'

左花三角标记

'|'

垂直线标记

'4'

右花三角标记

**kwargs：第二组或更多(x, y, format_string)

color：控制颜色，color='green'

linestyle：线条风格，linestyle='dashed'

marker：标记风格，marker='o'

markerfacecolor：标记颜色，markerfacecolor='blue'

marksize，标记尺寸，markerfacecolor=20

范例：将颜色字符、风格字符和标记字符组合使用

importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt

a= np.arange(10)

plt.plot(a, a*1.5, a, a*2.5, a, a*3.5, a, a*4.5)

plt.show()

importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as plt

a= np.arange(10)

plt.plot(a, a*1.5,'go-', a, a*2.5,'rx', a, a*3.5,'*', a, a*4.5,'b-.')

plt.show()

pyplot的中文显示

pyplot并不默认支持中文显示，需要rcParams修改字体实现。

importmatplotlib.pyplot as pltimportmatplotlib

matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' #'SimHei'是黑体

plt.plot([3,1,4,5,2])

plt.ylabel("纵轴(值)")

plt.savefig('test',dpi=600)

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，整数字号或者'large'、'x-small'

rcParams['font.family']

中文字体说明

'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

importnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as pltimportmatplotlib

matplotlib.rcParams['font.family']='STsong'matplotlib.rcParams['font.size']=20a= 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()

在有中文输出的地方，增加一个属性：fontproperties

importnumpy as npimportmatplotlib.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()

pyplot的文本显示函数

函数说明

plt.xlabel()

对X轴增加文本标签

plt.ylabel()

对Y轴增加文本标签

plt.title()

对图形整体增加文本标签

plt.text()

在任意位置增加文本

plt.annotate()

在图形中增加带箭头的注解

范例：使用上述标签

plt.annotate(s, xy=arrow_crd, xytext=text_crd, arrowprops=dict)

importnumpy as npimportmatplotlib.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.annotate(r'$\mu=100$',xy=(2,1),xytext=(3,1.5),arrowprops=dict(facecolor='black',shrink=0.1,width=2))#plt.annotate() 中'$$'表示使用Latex格式，xy为箭头指向位置，xytext为文本显示位置，facecolor为箭头颜色，shrink为箭头缩进比率，width为箭头宽度。

plt.axis([-1, 6, -2, 2])

plt.grid(True)

plt.show()

pyplot的子绘图区域：plt.subplot2grid()

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

GridSpec为二元组(m,n)，表示将网格分为m行n列

CurSpec为二元组(a,b)，表示选择第几个网格，索引从0开始

colspan和rowspan表示合并几个单元格，默认为1(不合并)

plt.subplot2grid((3,3),(1,0),colspan=2)

GridSpec类

importmatplotlibimportmatplotlib.gridspec as gridspec

matplotlib.rcParams['font.size']=6gs= 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])