python绘图篇

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了python绘图篇相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

参考技术A 1,xlable,ylable设置x,y轴的标题文字。

2,title设置标题。

3,xlim,ylim设置x,y轴显示范围。

plt.show()显示绘图窗口,通常情况下,show()会阻碍程序运行,带-wthread等参数的环境下,窗口不会关闭。

plt.saveFig()保存图像。

面向对象绘图

1,当前图表和子图可以用gcf(),gca()获得。

subplot()绘制包含多个图表的子图。

configure subplots,可调节子图与图表边框距离。

可以通过修改配置文件更改对象属性。

图标显示中文

1,在程序中直接指定字体。

2, 在程序开始修改配置字典reParams.

3,修改配置文件。

Artist对象

1,图标的绘制领域。

2,如何在FigureCanvas对象上绘图。

3,如何使用Renderer在FigureCanvas对象上绘图。

FigureCanvas和Render处理底层图像操作,Artist处理高层结构。

分为简单对象和容器对象,简单的Aritist是标准的绘图元件,例如Line 2D,Rectangle,Text,AxesImage等,而容器类型包含许多简单的的 Aritist对象,使他们构成一个整体,例如Axis,Axes,Figure等。

直接创建Artist对象进项绘图操作步奏:

1,创建Figure对象(通过figure()函数,会进行许多初始化操作,不建议直接创建。)

2,为Figure对象创建一个或多个Axes对象。

3,调用Axes对象的方法创建各类简单的Artist对象。

Figure容器

如何找到指定的Artist对象。

1,可调用add_subplot()和add_axes()方法向图表添加子图。

2,可使用for循环添加栅格。

3,可通过transform修改坐标原点。

Axes容器

1,patch修改背景。

2,包含坐标轴,坐标网格,刻度标签,坐标轴标题等内容。

3,get_ticklabels(),,get-ticklines获得刻度标签和刻度线。

1,可对曲线进行插值。

2,fill_between()绘制交点。

3,坐标变换。

4,绘制阴影。

5,添加注释。

1,绘制直方图的函数是

2,箱线图(Boxplot)也称箱须图(Box-whisker Plot),是利用数据中的五个统计量:最小值、第一四分位

数、中位数、第三四分位数与最大值来描述数据的一种方法,它可以粗略地看出数据是否具有对称性以及分

布的分散程度等信息,特别可以用于对几个样本的比较。

3,饼图就是把一个圆盘按所需表达变量的观察数划分为若干份,每一份的角度(即面积)等价于每个观察

值的大小。

4,散点图

5,QQ图

低层绘图函数

类似于barplot(),dotchart()和plot()这样的函数采用低层的绘图函数来画线和点,来表达它们在页面上放置的位置以及其他各种特征。

在这一节中,我们会描述一些低层的绘图函数,用户也可以调用这些函数用于绘图。首先我们先讲一下R怎么描述一个页面;然后我们讲怎么在页面上添加点,线和文字;最后讲一下怎么修改一些基本的图形。

绘图区域与边界

R在绘图时,将显示区域划分为几个部分。绘制区域显示了根据数据描绘出来的图像,在此区域内R根据数据选择一个坐标系,通过显示出来的坐标轴可以看到R使用的坐标系。在绘制区域之外是边沿区,从底部开始按顺时针方向分别用数字1到4表示。文字和标签通常显示在边沿区域内,按照从内到外的行数先后显示。

添加对象

在绘制的图像上还可以继续添加若干对象,下面是几个有用的函数,以及对其功能的说明。

•points(x, y, ...),添加点

•lines(x, y, ...),添加线段

•text(x, y, labels, ...),添加文字

•abline(a, b, ...),添加直线y=a+bx

•abline(h=y, ...),添加水平线

•abline(v=x, ...),添加垂直线

•polygon(x, y, ...),添加一个闭合的多边形

•segments(x0, y0, x1, y1, ...),画线段

•arrows(x0, y0, x1, y1, ...),画箭头

•symbols(x, y, ...),添加各种符号

•legend(x, y, legend, ...),添加图列说明

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前言

在本文中,将要介绍两个重要的气象绘图库包,matplotlib 与 cartopy,前者是基于 Python 的二维绘图库,后者是非常重要的气象地理信息库包;以及两个重要的地理分析库 包 geopandas 与 geoplot。由于已经有多种介绍数据分析库包 numpy、pandas、xarray 的 内容介绍,这里不再开列专门的博文讲解。

Matplotlib 基础介绍

Matplotlib 是建立在 numpy 库包上的数据可视化库包,其强大的功能与可视化能力, 让其成为 python 环境下的常青库包。目前该库包仍然在持续的维护中,且该库包与后续的 cartopy 结合的较好,语法基本一致。 透过下面这张图,我们可以知道一张图片主要构成:

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