说明
- matplotlib主要是用来绘图,README中我就没有放图片(哈哈,有些小懒,没上传图片,你懂得~),我将图片上传到了github上,可以单独查看,或者是在IPython里运行代码都有相关的图片
环境
- jupyter-notebook
Matplotlib中的基本图表包括的元素
-
x轴和y轴 axis 水平和垂直的轴线
-
轴标签 axisLabel 水平和垂直的轴标签
-
x轴和y轴刻度 tick 刻度标示坐标轴的分隔,包括最小刻度和最大刻度
-
x轴和y轴刻度标签 tick label 表示特定坐标轴的值
-
绘图区域(坐标系) axes 实际绘图的区域
-
画布 figure 呈现所有的坐标系
- 绘制线性图就是plot函数,必须要有两个参数
- 轴和y轴应该满足映射关系(数量对应,缺一不可)
- x轴应该是一个有序的
1、可以使用多个plot函数(推荐),在一个图中绘制多个曲线
2、也可以在一个plot函数中传入多对X,Y值,在一个图中绘制多个曲线
plt.plot(x1,np.sin(x1),x2,np.cos(x2))
axes = plt.subplot()
绘制正弦余弦
使用plt.grid方法可以开启网格线,使用plt面向对象的方法,创建多个子图显示不同网格线
- lw代表linewidth,线的粗细
- alpha表示线的明暗程度
- color代表颜色
- axis显示轴向
plt.axis([xmin,xmax,ymin,ymax])
plt.axis('xxx') 'tight'、'off'、'equal'…… 设置坐标轴类型 关闭坐标轴
除了plt.axis方法,还可以通过xlim,ylim方法设置坐标轴范围
xlabel方法和ylabel方法 plt.ylabel('y = x^2 + 5',rotation = 60)旋转
color 标签颜色 fontsize 字体大小 rotation 旋转角度
plt.title()方法
loc {left,center,right} color 标签颜色 fontsize 字体大小 rotation 旋转角度
loc参数用于设置图例标签的位置,一般在legend函数内 matplotlib已经预定义好几种数字表示的位置
字符串 数值 字符串 数值
best 0 center left 6
upper right 1 center right 7
upper left 2 lower center 8
lower left 3 upper center 9
lower right 4 center 10
right 5
loc参数可以是2元素的元组,表示图例左下角的坐标
[0,0] 左下 [0,1] 左上 [1,0] 右下 [1,1] 右上 图例也可以超过图的界限loc = (-0.1,0.9)
ncol控制图例中有几列,在legend中设置ncol,需要设置loc
使用figure对象的savefig的函数
- filename 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,例如,.pdf推断出PDF,.png推断出PNG (“png”、“pdf”、“svg”、“ps”、“eps”……)
- dpi 图像分辨率(每英寸点数),默认为100
- facecolor 图像的背景色,默认为“w”(白色)
plot语句中支持除X,Y以外的参数,以字符串形式存在,来控制颜色、线型、点型等要素,语法形式为: plt.plot(X, Y, 'format', ...)
颜色
- 参数color或c
-
别名
- color='r'
-
合法的HTML颜色名
- color = 'red'
颜色 | 别名 | HTML颜色名 | 颜色 | 别名 | HTML颜色名 |
---|---|---|---|---|---|
蓝色 | b | blue | 绿色 | g | green |
红色 | r | red | 黄色 | y | yellow |
青色 | c | cyan | 黑色 | k | black |
洋红色 | m | magenta | 白色 | w | white |
-
HTML十六进制字符串
- color = '#eeefff'
-
归一化到[0, 1]的RGB元组
- color = (0.3, 0.3, 0.4)
-
jpg png 区别
- jpg是有0-255之间的数来表示颜色,使用整数
- png是由0-1之间的数表示颜色,使用浮点数,更精确
透明度
- alpha参数
背景色
- 设置背景色,通过plt.subplot()方法传入facecolor参数,来设置坐标系的背景色
线型
- 参数linestyle或ls
线条风格 | 描述 | 线条风格 | 描述 |
---|---|---|---|
'-' | 实线 | ':' | 虚线 |
'--' | 破折线 | 'steps' | 阶梯线 |
'-.' | 点划线 | 'None' / ',' | 什么都不画 |
线宽
- linewidth或lw参数
不同宽度的破折线
- dashes参数 eg.dashes = [20,50,5,2,10,5]
点型
- marker 设置点形
- markersize 设置点形大小
标记 | 描述 | 标记 | 描述 |
---|---|---|---|
'1' | 一角朝下的三脚架 | '3' | 一角朝左的三脚架 |
'2' | 一角朝上的三脚架 | '4' | 一角朝右的三脚架 |
标记 | 描述 | 标记 | 描述 |
---|---|---|---|
's' | 正方形 | 'p' | 五边形 |
'h' | 六边形1 | 'H' | 六边形2 |
'8' | 八边形 |
标记 | 描述 | 标记 | 描述 |
---|---|---|---|
'.' | 点 | 'x' | X |
'*' | 星号 | '+' | 加号 |
',' | 像素 |
标记 | 描述 | 标记 | 描述 |
---|---|---|---|
'o' | 圆圈 | 'D' | 菱形 |
'd' | 小菱形 | '','None',' ',None | 无 |
标记 | 描述 | 标记 | 描述 |
---|---|---|---|
'_' | 水平线 | '|' | 竖线 |
标记 | 描述 | 标记 | 描述 |
---|---|---|---|
'v' | 一角朝下的三角形 | '<' | 一角朝左的三角形 |
'^' | 一角朝上的三角形 | '>' | 一角朝右的三角形 |
多参数连用
- 颜色、点型、线型,可以把几种参数写在一个字符串内进行设置 'r-.o'
- markeredgecolor = 'green',
- markeredgewidth = 2,
- markerfacecolor = 'purple'
参数 | 描述 | 参数 | 描述 |
---|---|---|---|
color或c | 线的颜色 | linestyle或ls | 线型 |
linewidth或lw | 线宽 | marker | 点型 |
markeredgecolor | 点边缘的颜色 | markeredgewidth | 点边缘的宽度 |
markerfacecolor | 点内部的颜色 | markersize | 点的大小 |
属性名声明,不可以多参数连用
plt.plot(x1, y1, x2, y2, fmt, ...)
多个都进行设置时,多参数连用 plt.plot(x1, y1, fmt1, x2, y2, fmt2, ...)
- 向方法传入关键字参数 import matplotlib as mpl
- 对实例使用一系列的setter方法 plt.plot()方法返回一个包含所有线的列表,设置每一个线需要获取该线对象 eg: lines = plt.plot(); line = lines[0] line.set_linewith() line.set_linestyle() line.set_color()
- 对坐标系使用一系列的setter方法 axes = plt.subplot()获取坐标系 set_title() set_facecolor() set_xticks、set_yticks 设置刻度值 set_xticklabels、set_yticklabels 设置刻度名称
plt.xticks()和plt.yticks()方法
- 需指定刻度值和刻度名称 plt.xticks([刻度列表],[名称列表])
- 支持fontsize、rotation、color等参数设置
【直方图的参数只有一个x!!!不像条形图需要传入x,y】
hist()的参数
- bins
可以是一个bin数量的整数值,也可以是表示bin的一个序列。默认值为10 - normed
如果值为True,直方图的值将进行归一化处理,形成概率密度,默认值为False - color
指定直方图的颜色。可以是单一颜色值或颜色的序列。如果指定了多个数据集合,颜色序列将会设置为相同的顺序。如果未指定,将会使用一个默认的线条颜色 - orientation
通过设置orientation为horizontal创建水平直方图。默认值为vertical
【条形图有两个参数x,y】
- width 纵向设置条形宽度
- height 横向设置条形高度 bar()、barh()
【饼图也只有一个参数x!】
pie()
饼图适合展示各部分占总体的比例,条形图适合比较各部分的大小
- labels参数设置每一块的标签;
- labeldistance参数设置标签距离圆心的距离(比例值,只能设置一个浮点小数)
- autopct参数设置比例值的显示格式(%1.1f%%);
- pctdistance参数设置比例值文字距离圆心的距离
- explode参数设置每一块顶点距圆形的长度(比例值,列表);
- colors参数设置每一块的颜色(列表);
- shadow参数为布尔值,设置是否绘制阴影
- startangle参数设置饼图起始角度
【散点图需要两个参数x,y,但此时x不是表示x轴的刻度,而是每个点的横坐标!】 scatter()
控制文字属性的方法:
pyplot函数 | API方法 | 描述 |
---|---|---|
text() | mpl.axes.Axes.text() | 在Axes对象的任意位置添加文字 |
xlabel() | mpl.axes.Axes.set_xlabel() | 为X轴添加标签 |
ylabel() | mpl.axes.Axes.set_ylabel() | 为Y轴添加标签 |
title() | mpl.axes.Axes.set_title() | 为Axes对象添加标题 |
legend() | mpl.axes.Axes.legend() | 为Axes对象添加图例 |
figtext() | mpl.figure.Figure.text() | 在Figure对象的任意位置添加文字 |
suptitle() | mpl.figure.Figure.suptitle() | 为Figure对象添加中心化的标题 |
annnotate() | mpl.axes.Axes.annotate() | 为Axes对象添加注释(箭头可选) |
所有的方法会返回一个matplotlib.text.Text对象
annotate()
- xy参数设置箭头指示的位置
- xytext参数设置注释文字的位置
- arrowprops参数以字典的形式设置箭头的样式
- width参数设置箭头长方形部分的宽度
- headlength参数设置箭头尖端的长度,
- headwidth参数设置箭头尖端底部的宽度
- shrink参数设置箭头顶点、尾部与指示点、注释文字的距离(比例值),可以理解为控制箭头的长度
如下都是arrowstyle可以选择的风格样式
``'->'`` head_length=0.4,head_width=0.2
``'-['`` widthB=1.0,lengthB=0.2,angleB=None
``'|-|'`` widthA=1.0,widthB=1.0
``'-|>'`` head_length=0.4,head_width=0.2
``'<-'`` head_length=0.4,head_width=0.2
``'<->'`` head_length=0.4,head_width=0.2
``'<|-'`` head_length=0.4,head_width=0.2
``'<|-|>'`` head_length=0.4,head_width=0.2
``'fancy'`` head_length=0.4,head_width=0.4,tail_width=0.4
``'simple'`` head_length=0.5,head_width=0.5,tail_width=0.2
``'wedge'`` tail_width=0.3,shrink_factor=0.5
导包
- from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D
使用mershgrid函数切割x,y轴
- X,Y = np.meshgrid(x, y)
创建3d坐标系
- axes = plt.subplot(projection='3d')
绘制3d图形
- p = axes.plot_surface(X,Y,Z,color='red',cmap='summer',rstride=5,cstride=5)
添加colorbar
- plt.colorbar(p,shrink=0.5)
创建极坐标,设置polar属性
- plt.axes(polar = True)
绘制极坐标条形图
- index = np.arange(-np.pi,np.pi,2*np.pi/6)
- plt.bar(x=index ,height = [1,2,3,4,5,6] ,width = 2*np.pi/6)