GyHelloPython

此为Matplotlib学习笔记

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Matplotlib官方网站

目录

• [01线图](/GyHelloPython/GyHelloMatplotlib/01%E7%BA%BF%E5%9B%BE.html)
• [02直方图](/GyHelloPython/GyHelloMatplotlib/02%E7%9B%B4%E6%96%B9%E5%9B%BE.html)
• [03条形图](/GyHelloPython/GyHelloMatplotlib/03%E6%9D%A1%E5%BD%A2%E5%9B%BE.html)
• [04饼状图](/GyHelloPython/GyHelloMatplotlib/04%E9%A5%BC%E7%8A%B6%E5%9B%BE.html)
• [05散点图](/GyHelloPython/GyHelloMatplotlib/05%E6%95%A3%E7%82%B9%E5%9B%BE.html)
• [06箱线图](/GyHelloPython/GyHelloMatplotlib/06%E7%AE%B1%E7%BA%BF%E5%9B%BE.html)
• [07极坐标图](/GyHelloPython/GyHelloMatplotlib/07%E6%9E%81%E5%9D%90%E6%A0%87%E5%9B%BE.html)
• [08折线图](/GyHelloPython/GyHelloMatplotlib/08%E6%8A%98%E7%BA%BF%E5%9B%BE.html)

Matplotlib

• 安装Matplotlib

  pip install matplotlib
  

• 导入

  import matplotlib.pyplot as plt
  

基本要素

• Figure：创建画布，设置画布大小，将画布划分多个区域。

  plt.figure(1, figsize=(10, 5))
  

• Axes：画布上的轴，表示维数。
• Axis：每个轴的数据范围及刻度线,[xmin,xmax,ymin,ymax]

  plt.axis([0, 10, 2, 12]) 
  

• Artist：图上标题、图例、文本等。

导入数据

• 通过x/y轴 ```py data_x = [1, 2, 3, 4, 5] data_y = [6, 7, 8, 9, 10] plt.plot(data_x, data_y)

plot函数默认第一个列表为x轴，第二个为y轴

plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16]）

- **通过Numpy数组**
```py
data_x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
data_y = np.array([3, 5, 4, 7, 10])
plt.plot(data_x * 2, data_y, 'r--', data_x * 3, data_y, 'bs') 

• 通过关键字
• scatter第一个参数表示0x轴，第二个参数为y轴

  data = {
        "a": np.arange(20),
        "b": np.random.randint(0, 20, 20)
  }
  plt.scatter("a", "b", data=data)
  

• 通过分组绘图 ```py group_name = [“A”, “B”, “C”, “D”, “E”] # 组的名称 values = [1, 20, 30, 40, 50] # 各组对应的值

plt.figure(1, figsize=(10, 5))

plt.subplot(131) plt.bar(group_name, values)

## 添加文本
- **添加y/x轴标签**
```py
plt.xlabel("x轴")
plt.ylabel("y轴")

• 添加标题

  plt.title("线性图", fontproperties="SimHei")
  plt.suptitle("分组绘制", fontproperties="SimHei")
  

• 指定位置位置添加文本

  plt.text(2, 15, r"数据走势", color="green", fontproperties="SimHei")  # 在（2，15）位置添加文本
  

• 添加注释：

  plt.annotate("中间值", xy=(12.5, 12.5), xytext=(15, 10), fontproperties="SimHei",
             arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))
  # xy表示箭头作标位置，xytext表示线段的起始位置，arrowprops线段的样式（颜色、粗细）
  

基本函数

• set_xlim()限定x轴，set_ylim()限定y轴
• set_xticks()标记x坐标轴刻度，set_yticks()标记y坐标轴刻度
• set_xticklabels()修改并对x轴刻度赋值，set_yticklabels()修改并对y轴刻度赋值
• axhline()生成水平线
• axvline()生成垂直线
• grid()生成绘图网

线条样式布局

• 图形样式：

  plt.plot(data_x, data_y, 'ro') # 点
  plt.plot(data_x * 2, data_y, 'r--', data_x * 3, data_y, 'bs') # 虚线、方块
  

• 线条属性

  plt.setp(lines) 获取所有可设置的属性列表

  lines = plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16],
                 [1, 2, 3, 4] * 2, [1, 4, 9, 16] * 2)
  plt.axis([0, 6, 0, 20])
  lines[0].set_antialiased(False) # 调用实例的方法设置第一条线样式
  plt.setp(lines, "color", "r", "linewidth", 2.0) # 同时设置两条线的样式红色，宽度为2.0英寸
  

• 画布与子图 ```py plt.figure(1) # 创建第1张画布，参数为画布编号 plt.subplot(211) # 211：2，1，1。画布分为2行1列，在第1个子图区域绘图 plt.plot([1, 2, 3]) plt.subplot(212) # 212：2，1，2。画布分为2行1列，在第2个子图区域绘图 line = plt.plot([4, 5, 6])

plt.figure(2) # 创建第2张画布 plt.plot([4, 5, 6]) plt.show()

plt.figure(1) # 放在第1张画布内 plt.subplot(212) plt.title(“第1张画布的第2个子图”, fontproperties=”SimHei”)

- **面向对象接口**
```py

设置样式

print(plt.style.available) 获取样式表

• 样式表
• • plt.style.use中的样式在程序执行的过程中生效。

    plt.style.use("fivethirtyeight")
    data = np.random.randn(50)
    plt.plot(data)
    plt.show()
    

• • 使用多种样式

    plt.style.use(['fivethirtyeight', 'dark_background'])
    

• 临时引入样式
• • 一个程序绘制多个图，每个图用不同样式时引入临时样式

    with plt.style.context(("dark_background")):
    data = np.linspace(0, 3 * np.pi)
    plt.plot(np.sin(data), "r-o")
    plt.show()
    

• rc参数动态修改图形样式 SymPy是Python的科学计算库，可以完成多项式求值、求极限、解方程、求积分、微分方程、级数展开、矩阵运算等等计算问题。 SymPy详细学习 ```py from sympy.physics.quantum.tests.test_circuitplot import mpl

mpl.rcParams[‘lines.linewidth’] = 2 mpl.rcParams[‘lines.color’] = ‘r’ plt.plot(np.sin(np.arange(0, 10)), ‘b-.’) ```

绘图函数汇总

|函数|图形|用途| | :-: | :-: | :-: | | plot | 线条图 | 分析数据走势 | | scatter | 散点图| 分析数据分布 | | hist | 直方图| 分析对比数据 | | bar | 条形图| 分组分析对比数据| | barh|水平方向条形图 | | | pie | 饼图| | | boxplot | 箱线图| | | subplot | 极坐标图| |