Python之matplotlib基础

Posted 2020-12-17 浔阳晓歌

Python之Matplotlib基础

Matplotlib是Python优秀的数据可视化第三方库

下载地址：https://pypi.org/project/matplotlib/#files

---关于如何安装控件，请参照另一篇博文

博文地址：https://www.cnblogs.com/maybaco/p/13336588.html
Matplotlib库的效果可参考
http://matplotlib.org/gallery.html
Matplotlib的使用 由各种可视化类构成，内部结构复杂，受Matlab库启发，Matplotlab.pyplot是绘制种类可视化图形的命令子库，相当于快捷方式。

#  引用库文件
import matplotlib.pyplot as plt

一个小示例

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([2,3,4,5,1,6])
plt.ylabel("Grade")
plt.ylabel("number")
plt.axis([-1,11,0,7])
plt.savefig(\'test\',dpi=600)#plt.savefig()将输出图形存储为文件，默认为png格式，可以通过dpi修改输出质量
plt.show()

得到结果

绘制多图subplot

plot.subplot(nrows,ncols,plot_number)
在全局绘制区域中创建一个分区体系，并定位到一个子绘图区域
pyplot绘图区域示例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def f(t):
    return np.exp(-t) * np.cos(2 * np.pi * t)

a = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)
plt.subplot(211)
plt.plot(a, f(a))
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(a, np.cos(2 * np.pi * a), \'r--\')
plt.savefig(\'test\',dpi=600)
plt.show()

得到结果：

pyplot的plot()函数详解

plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)
x:x轴数据，列表或数组，可选
y:y轴数据，列表或数组
format_string: 控制曲线的格式字符串，可迁
**kwargs: 第二组或更多的(x,y,format_string)

注意：当绘制多条曲线时，各条曲线的x不能省略

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

颜色字符	说明	颜色字符	说明
\'b\'	blue	\'m\'	magenta洋红色
\'g\'	green	\'y\'	黄色
\'r\'	red	\'k\'	黑色
\'c\'	cyan青绿色	\'w\'	白色
\'#008000\'	RGB某颜色	\'0.8\'	灰度值字符串

风格字符	说明
\'-\'	实线
\'--\'	破折线
\'-.\'	点划线
\':\'	虚线
\' \'	无线条

标记字符	说明	标记字符	说明	标记字符	说明
\'.\'	点标记	\'1\'	下花三角标记	\'h\'	竖六边形标记
\',\'	像素标记(极小点)	\'2\'	上花三角标记	\'H\'	横六边形标记
\'o\'	实心圏标记	\'3\'	左花三角标记	\'+\'	十字形标记
\'v\'	倒三角标记	\'4\'	右花三角标记	\'x\'	x标记
\'^\'	上三角标记	\'s\'	实心方形标记	\'D\'	菱形标记
\'>\'	右三角标记	\'p\'	实心五角标记	\'d\'	瘦菱形标记
\'<\'	左三角标记	\'*\'	星形标记	\'	\'

**kwargs: 第二组或更多(x,y,format_string)
color: 控制颜色 如color=\'green\'
linestyle:线条控制 如linestyle=\'dashed\'
marker:标记风格，marker=\'o\'
markerfacecolor:标记颜色，markerfacecolor=\'blue\'
markersize:标记尺寸，markersize=20
...

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

全局设置中文字体

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt 
matplotlib.rcParams[\'font.family\']=\'SimHei\'
plt.plot([3,1,4,5,2])
plt.ylabel(\'纵轴值\')
plt.savefig(\'test\',dpi=600)
plt.show()

结果如下：

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\'

中文字体的种类

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

示例：

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np
matplotlib.rcParams[\'font.family\']=\'STSong\'
matplotlib.rcParams[\'font.size\']=20
a = np.arange(0.0,5.0,0.02)
plt.xlabel(\'纵轴： 振幅\')
plt.ylabel(\'横轴： 时间\')
plt.plot(a,np.cos(2*np.pi*a),\'r--\')
plt.savefig(\'test\',dpi=600)
plt.show()

局部设置中文字体

在有中文输出的地方，增加一个属性：fontproperties

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np

a = np.arange(0.0,5.0,0.02)
plt.xlabel(\'纵轴： 振幅\', fontproperties=\'SimHei\',fontsize=20)
plt.ylabel(\'横轴： 时间\', fontproperties=\'SimHei\',fontsize=20)
plt.plot(a,np.cos(2*np.pi*a),\'r--\')
plt.savefig(\'test\',dpi=600)
plt.show()

注意到，如果设置全局字体的话，那么坐标轴的字体也被改变，局部设置中文字体不改变坐标轴的字体。

pyplot的文本显示

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()	对图形本整体增加文本标签
plt.text()	在任意位置增加文本
plt.annotate()	在图形中增加带箭头的注释

text函数示例

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np
a = np.arange(0.0,5.0,0.02)
plt.xlabel(\'纵轴： 振幅\', fontproperties=\'SimHei\', fontsize=20, color = \'green\')
plt.ylabel(\'横轴： 时间\', fontproperties=\'SimHei\', fontsize=20)
plt.title(r\'正弦波实例$y=cos(2\\pi x)$\',fontproperties=\'SimHei\',fontsize=25)
plt.text(2,1,r\'$\\mu=100$\',fontsize=15)
plt.plot(a,np.cos(2*np.pi*a),\'r--\')
plt.savefig(\'test\',dpi=600)
plt.show()

annotate函数示例

import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np
a = np.arange(0.0,5.0,0.02)
plt.plot(a,np.cos(2*np.pi*a),\'r--\')
plt.xlabel(\'纵轴： 振幅\', fontproperties=\'SimHei\', fontsize=20, color = \'green\')
plt.ylabel(\'横轴： 时间\', fontproperties=\'SimHei\', fontsize=20)
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.axis([-1,6,-2,2])
plt.grid()
plt.savefig(\'test\',dpi=600)
plt.show()