python之matplotlib绘图基础

时间:2022-12-21 08:54:48

Python之matplotlib基础

matplotlib是Python优秀的数据可视化第三方库
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
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
python之matplotlib绘图基础

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:
python之matplotlib绘图基础

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:
python之matplotlib绘图基础

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()

python之matplotlib绘图基础

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()

python之matplotlib绘图基础
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()

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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()

python之matplotlib绘图基础

http://www.mooc.cn/course/7848.html