matplotlib使用
matplotlib是一个可视化库，用于在python中创建静态，动画和交互式可视化。绘图流程主要包含以下三步：
- 创建画布
- 绘制图形
- 图形展示
-
简单图形示例
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 绘图三部曲 # (1)创建画布 # 参数： figsize ---画布大小 # 参数： dpi ---像素 # 返回值： 返回画布对象 plt.figure() # (2)绘制图形 # 绘制下一周天气走势---折线图 # 折线图---要素：点 ---坐标轴：x,y坐标 ---(x,y) # 绘制折线图的时候---准备 (x1,y1) (x2,y2) (x3,y3) .... # 绘制折线图的时候，不需要配对xy---只需要准备好一个x数组，一个y的数组 # 横轴---周一、周二、 ...、周日 # 纵轴---不同的温度 # 如果横轴是中文，一般先用序号代替，后续再进行将序号替换为中文 x = np.arange(1, 8) y = np.array([15, 20, 22, 23, 20, 18, 16]) print('x:\n', x) print('y:\n', y) # 绘制 plt.plot(x,y) # (3)图形展示 plt.show() -
图形修饰
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 绘图三部曲 # (1)创建画布 # 参数： figsize ---画布大小 # 参数： dpi ---像素 # 返回值： 返回画布对象 plt.figure() # 默认不支持中文 # 修改参数，让其支持中文 plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' # 修改参数让其重新支持负号 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # (2)绘制图形 # 绘制下一周天气走势---折线图 # 折线图---要素：点 ---坐标轴：x,y坐标 ---(x,y) # 绘制折线图的时候---准备 (x1,y1) (x2,y2) (x3,y3) .... # 绘制折线图的时候，不需要配对xy---只需要准备好一个x数组，一个y的数组 # 横轴---周一、周二、 ...、周日 # 纵轴---不同的温度 # 如果横轴是中文，一般先用序号代替，后续再进行将序号替换为中文 x = np.arange(1, 8) y_bj = np.array([15, 20, 22, 23, 20, 18, 16]) y_heb = np.array([-10, -8, -12, -10, -8, -6, 1]) print('x:\n', x) print('y_bj:\n', y_bj) print('y_heb:\n', y_heb) # color --线的颜色 # linestyle --线的样式 # linewidth --线的宽度 # marker --点的样式 # markersize --点的大小 # markerfacecolor --点的填充颜色 # markeredgecolor --点的边缘颜色 # 绘制 plt.plot(x, y_bj, color='r', linestyle=':', linewidth=1.2, marker="*", markersize=7, markerfacecolor='b', markeredgecolor='g') plt.plot(x, y_heb, color='#2F4F4F', linestyle='-.', linewidth=1.2, marker="d", markersize=7, markerfacecolor='r', markeredgecolor='r') # 增加标题 plt.title('北京、哈尔滨下一周天气温度走势图') # 修改横轴名称 plt.xlabel('日期') # 修改纵轴名称 plt.ylabel('温度/℃') # 将横轴的序号 替换为中文 --修改横轴刻度 # 注意：如果修改的时候，是将序号替换为中 # 参数1 ：需要被替换的序号 # 参数2 ：替换之后的中文 # 构建中文日期列表 xticks = ['周一', '周二', '周三', '周四', '周五', '周六', '周日'] # rotation=45 旋转角度 plt.xticks(x, xticks, rotation=45) # 修改纵轴刻度 # 重新设置新的显示的刻度范围 # 注意：只需要将新的刻度范围传递进去 # 并不改变真实点的纵坐标，只是修改其显示位置 yticks = np.arange(-15, 31, 3) plt.yticks(yticks) # 增加图例 # loc 图例的位置 plt.legend(['北京', '哈尔滨'], loc=4) # 标注 # plt.text ---一次标注一个点 # 循环标注 for i, j in zip(x, y_bj): # zip打包函数 # i 点的横坐标 # j 点的纵坐标 # 参数1 标注的横坐标 # 参数2 标注的纵坐标 # 参数3 标注的内容---str plt.text(i, j + 1, '%d℃' % j, horizontalalignment='center', # 水平居中 # verticalalignment='bottom' # 点的底部 ) for i, j in zip(x, y_heb): # zip打包函数 # i 点的横坐标 # j 点的纵坐标 # 参数1 标注的横坐标 # 参数2 标注的纵坐标 # 参数3 标注的内容---str plt.text(i, j + 1, '%d℃' % j, horizontalalignment='center', # 水平居中 # verticalalignment='bottom' # 点的底部 ) # 将图片进行保存 plt.savefig('./北京、哈尔滨下一周天气温度走势图.png') # (3)图形展示 plt.show() -
柱状图
import matplotlib.pyplot as plt labels = ['G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5'] men_means = [20, 35, 30, 35, 27] women_means = [25, 32, 34, 20, 25] men_std = [2, 3, 4, 1, 2] women_std = [3, 5, 2, 3, 3] width = 0.35 fig, ax = plt.subplots() ax.bar(labels, men_means, width, yerr=men_std, label='Men') ax.bar(labels, women_means, width, yerr=women_std, bottom=men_means, label='Women') ax.set_ylabel('Scores') ax.set_title('Scores by group and gender') ax.legend() plt.show()
更多示例参见官网案例：https://matplotlib.org/gallery/index.html