1.matplotlib简介

matplotlib是一个用于创建出版质量图表的桌面绘图包（主要是2D方面）。

该项目是由John Hunter于2002年启动的，matplotlib支持各种操作系统上许多不同的GUI后端，而且还能将图片导出为各种常见的矢量（vector）和光栅（raster）图：PDF、SVG、JPG、PNG、BMP、GIF等。

2.matplotlib安装

python中有许多的包，在使用是就可以直接在python中调用该包中的模块，为此，在使用一些包的时候，我们需要先去安装包，关于（如何导入包，包中的模块、以及如何制造包，在我的博客中的python专栏中介绍了这些内容，有需要的可以自行查阅）

安装的最简单直接的方法是：在python下的scripts文件进入cmd命令，然后输入：

pip install matplotlib

注意事项：

在安装的时候，由于每个人的安装环境是不尽相同，多以在安装时会会遇到一些问题，这时候可以在CSDN中查阅，有很多解决此类问题的帖子，在学习中也可遇到别的问题也需要查阅相关问题的解决办法

3.matplotlib的使用

首先是导入matplotlib中的一些模块

import matplotlib.pyplot as plt

案例1：（快速体验）

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npdata=np.arange(10)
print(f'data={data}')
#上面的输出为：data=[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
plt.plot(data)
plt.show()

运行结果：

tips：

此时一定有这样的疑问，在绘制图形是，为什么，只是提供一个数据，可以绘制出一个二维图形，之所以这样：

是因为在绘制图形时，会默认赋值给x轴的坐标是从0开始的数据例如：上图[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]，所以第一个点是（0,0），第二个点是（1,1）后面的点以此类推

示例：修改x的坐标为[2,4,5,6,7,8,9,10,11,11]

修改后的代码为：

data_y=np.arange(10)
print(f'data={data_y}')
data_x=[2,4,5,6,7,8,9,10,11,11]
plt.plot(data_x,data_y)
plt.show()

输出结果为：

3.1Figure和Subplot

matplotlib的图像都位于Figure对象中，可以用plt.figure创建一个新的Figure

tips：
对图形进行分隔成不同的画图区域，和matlab中的划分是类似的

演示代码：

fig=plt.figure()
figure1=fig.add_subplot(2,2,1)plt.show()

运行结果：

注意事项

此时的add_subplot(2,2,1)的含义是将figure划分成2*2，也就是四份，然后取第一份

tips：

此时的排列和matlab是不一样的的matlab是按列排序

示例：（在一个图中绘制多个子图）

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1)
ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2)
ax3 = fig.add_subplot(2, 2, 3)
#此时在子图中绘制图形，不需要再使用plt.plot
ax1.plot(np.random.randn(50).cumsum(), 'k--')
ax2.hist(np.random.randn(100), bins=20, color='k', alpha=0.3)#绘制柱状图
ax3.scatter(np.arange(30), np.arange(30) + 3 * np.random.randn(30))#绘制散点图
plt.show()

运行结果：

3.2调整subplot周围的间距

fig, axes = plt.subplots(2, 2, sharex=True, sharey=True)#设置相同的x轴和y轴
for i in range(2):for j in range(2):axes[i, j].hist(np.random.randn(500), bins=50, color='k', alpha=0.5)
plt.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0)#设置高宽度百分比
plt.show()

3.3颜色、标记和线型

ax.plot(x, y, 'g--')#此时的g是绿色--是线性
ax.plot(x, y, linestyle='--', color='g')#此时的设计更加详细和上面的代码是等价的

tips：

上述设置的方式是和matlab是很类似的

3.4刻度、标签和图例

pyplot接口的设计目的就是交互式使用，含有诸如xlim、xticks和xticklabels之类的方法。它们分别控制图表的范围、刻度位置、刻度标签等。其使用方式有以下两种：

调用时不带参数，则返回当前的参数值（例如，plt.xlim()返回当前的X轴绘图范围）

调用时带参数，则设置参数值（例如，plt.xlim([0,10])会将X轴的范围设置为0到10）

示例：设置标题、轴标签、刻度以及刻度标签

fig=plt.figure()
ax1=fig.add_subplot(1,1,1)ax1.plot(np.random.randn(1000).cumsum())
ticks = ax1.set_xticks([0, 250, 500, 750, 1000])#设置x轴显示数值的位置labels = ax1.set_xticklabels(['one', 'two', 'three', 'four', 'five'],#显示数值位置的名称rotation=30, fontsize='small')
ax1.set_title('My first matplotlib plot')#设置标题
ax1.set_xlabel('Stages')#设置x轴标签
ax1.set_ylabel('cumsum')#设置1y轴标签
plt.show()#显示图形

此时的标题也可以使用字典的方式批量设置：

示例：

fig=plt.figure()
ax1=fig.add_subplot(1,1,1)ax1.plot(np.random.randn(1000).cumsum())
ticks = ax1.set_xticks([0, 250, 500, 750, 1000])#设置x轴显示数值的位置labels = ax1.set_xticklabels(['one', 'two', 'three', 'four', 'five'],#显示数值位置的名称rotation=30, fontsize='small')
# ax1.set_title('My first matplotlib plot')#设置标题
# ax1.set_xlabel('Stages')#设置x轴标签
# ax1.set_ylabel('Cumsum')
# plt.show()props={'title':'My first matplotlib plot','xlabel':'Stages','ylabel':'Cumsum'                                }
ax1.set(**props)#这总方法和之前的函数传参的形式是类似的，可以参考我之前的博客
plt.show()

运行结果：

添加图例

fig=plt.figure()
ax1=fig.add_subplot(1,1,1)ax1.plot(np.random.randn(1000).cumsum(),label='one')
ax1.plot(np.random.randn(1000).cumsum(),label='two')
ax1.plot(np.random.randn(1000).cumsum(),label='three')
ticks = ax1.set_xticks([0, 250, 500, 750, 1000])#设置x轴显示数值的位置labels = ax1.set_xticklabels(['one', 'two', 'three', 'four', 'five'],#显示数值位置的名称rotation=30, fontsize='small')
# ax1.set_title('My first matplotlib plot')#设置标题
# ax1.set_xlabel('Stages')#设置x轴标签
# ax1.set_ylabel('Cumsum')
# plt.show()props={'title':'My first matplotlib plot','xlabel':'Stages','ylabel':'Cumsum'                                }
ax1.set(**props)#这总方法和之前的函数传参的形式是类似的，可以参考我之前的博客
# ax1.legend(loc='best')#添加图例
plt.legend(loc='best')#添加图例
plt.show()

注意事项：

在添加图例之前，一定要在各个图形中设置图例的值label='one’等，否则是没法添加图例的，图例的位置参数可以直接设置为loc='best’，含义是摆放在最佳位置

3.5注解以及在Subplot上绘图

1）text方法

示例：

fig=plt.figure()
ax1=fig.add_subplot(1,1,1)ax1.plot(np.random.randn(1000).cumsum(),label='one')
ax1.plot(np.random.randn(1000).cumsum(),label='two')
ax1.plot(np.random.randn(1000).cumsum(),label='three')
ticks = ax1.set_xticks([0, 250, 500, 750, 1000])#设置x轴显示数值的位置labels = ax1.set_xticklabels(['one', 'two', 'three', 'four', 'five'],#显示数值位置的名称rotation=30, fontsize='small')
# ax1.set_title('My first matplotlib plot')#设置标题
# ax1.set_xlabel('Stages')#设置x轴标签
# ax1.set_ylabel('Cumsum')
# plt.show()props={'title':'My first matplotlib plot','xlabel':'Stages','ylabel':'Cumsum'                                }
ax1.set(**props)#这总方法和之前的函数传参的形式是类似的，可以参考我之前的博客
# ax1.legend(loc='best')#添加图例
plt.legend(loc='best')#添加文本
ax1.text(300,0,'hello world',family='monospace', fontsize=10)
#前面的数值为添加的字符的位置，后面的是字符的内容以及尺寸等
# （也可以使用plt.text(300,0,'hello world',family='monospace', fontsize=10)）
plt.show()
plt.close()

2）TeX 方程表达式

matplotlib在任何文本表达式中接受 TeX 方程表达式。 例如，要在标题中写入表达式，可以编写一个由美元符号包围的 TeX 表达式：

plt.title(r'$\sigma_i=15$')

3）annotate()方法

上面的text()基本命令将文本放置在轴域的任意位置。 文本的一个常见用法是对图的某些特征执行标注，而annotate()方法提供一些辅助功能，使标注变得容易。 在标注中，有两个要考虑的点：由参数xy表示的标注位置和xytext表示的文本位置。 这两个参数都是(x, y)元组。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltfig, ax = plt.subplots()t = np.arange(0.0, 5.0, 0.01)
s = np.sin(2 * np.pi * t)
line, = ax.plot(t, s, lw=2)ax.annotate('local max', xy=(2, 1), xytext=(3, 1.5),arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05),)
ax.set_ylim(-2, 2)
plt.show()

运行结果：

3.6绘制（特殊）图形

matplotlib有一些表示常见图形的对象在python中被称为块（patch）

（如Rectangle和Circle），可以在matplotlib.pyplot中找到，但完整集合位于matplotlib.patches

import matplotlib.pyplot as pltfig1 = plt.figure()
ax = fig1.add_subplot(1, 1, 1)rect = plt.Rectangle((0.2, 0.75), 0.4, 0.15, color='k', alpha=0.3)
circ = plt.Circle((0.7, 0.2), 0.15, color='b', alpha=0.3)
pgon = plt.Polygon([[0.15, 0.15], [0.35, 0.4], [0.2, 0.6]],color='g', alpha=0.5)ax.add_patch(rect)#先创建，再插入到图形中
ax.add_patch(circ)
ax.add_patch(pgon)
plt.show()

运行结果：

3.7图表保存到文件

文件类型是通过文件扩展名推断出来的，例如：（文件名.pdf）就会得到一个PDF文件。我在发布图片时最常用到两个重要的选项是dpi（控制“每英寸点数”分辨率）和bbox_inches（可以剪除当前图表周围的空白部分）。要得到一张带有最小白边且分辨率为400DPI的PNG图片

示例：

plt.savefig('figpath.png', dpi=400, bbox_inches='tight')
#第一个选项是保存的文件夹文件类型，第二个是文件的分辨率，第三个是白边控制

savefig（保存图片）参数	说明
fnname	含有文件路径的字符串或python的文件型对象。图像格式由文件扩展名推断得出
dpi	图像分辨率
facecolor、edgecolor	图像背景格式（默认为白色‘w’）
format	显示设置文件格式（‘png’,‘pdf’,‘svg’,‘ps’,‘eps’）
bbox_inches	图标需要保存的部分，如果设置为‘tight’,则尝试剪除图标周围的空白部分

3.8matplotlib配置

Python编程方式配置系统的方法是使用rc方法

例如，要将全局的图像默认大小设置为10×10

plt.rc('figure', figsize=(10, 10))

rc的第一个参数是希望自定义的对像，例如可以是：‘figure’、‘axes’、‘xtick’、‘ytick’、‘grid’、'legend’等。其后可以跟上一系列的关键字参数。一个简单的办法是将这些选项写成一个字典：

font_options = {'family' : 'monospace','weight' : 'bold','size'   : 'small'}
plt.rc('font', **font_options)

链接: matplotlib的参考文档，有更多的matplotlib的使用方法.

4. 使用pandas和seaborn绘图

在pandas中，我们有多列数据，还有行和列标签。pandas自身就有内置的方法，用于简化从DataFrame和Series绘制图形。另一个库seaborn（https://seaborn.pydata.org/），由Michael Waskom创建的静态图形库。
Seaborn简化了许多常见可视类型的创建。

4.1线型图

Series和DataFrame都有一个用于生成各类图表的plot方法

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt s=pd.Series(np.random.randn(10).cumsum(),np.arange(0,100,10))
s.plot()
plt.show()

运行结果：

该Series对象的索引会被传给matplotlib，并用以绘制X轴。可以通过use_index=False禁用该功能。

X轴的刻度和界限可以通过xticks和xlim选项进行调节，Y轴就用yticks和ylim

pandas的大部分绘图方法都有一个可选的ax参数，它可以是一个matplotlib的subplot对象。这使你能够在网格布局中更为灵活地处理subplot的位置。

DataFrame的plot方法会在一个subplot中为各列绘制一条线。

df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4).cumsum(0),columns=['A', 'B', 'C', 'D'],index=np.arange(0, 100, 10))
df.plot()
plt.show()

4.2 柱状图

plot.bar()和plot.barh()分别绘制水平和垂直的柱状图

示例：同时绘制两张图，并且显示，垂直柱状图和水平柱状图

fig,axs=plt.subplots(2,1)
data = pd.Series(np.random.rand(16), index=list('abcdefghijklmnop'))#数据
data.plot.bar(ax=axs[0], color='k', alpha=0.7)
data.plot.barh(ax=axs[1],color='k', alpha=0.7)#color='k'和alpha=0.7设定了图形的颜色为黑色
plt.show()

绘制多个数据

df = pd.DataFrame(np.random.rand(6, 4),index=['one', 'two', 'three', 'four', 'five', 'six'],columns=pd.Index(['A', 'B', 'C', 'D'], name='Genus'))#name为图例的标题，也可以不设置print(f'df={df}')
df.plot.bar()
plt.show()

水平显示

df = pd.DataFrame(np.random.rand(6, 4),index=['one', 'two', 'three', 'four', 'five', 'six'],columns=pd.Index(['A', 'B', 'C', 'D'], name='Genus'))print(f'df={df}')
# df.plot.bar()
df.plot.barh(stacked=False, alpha=0.5)#绘制水平柱状图stacked为是否堆积
plt.show()

堆积显示（也就是本来分开（每段）数据累加显示，每一段都是相同的颜色）

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