【matplotlib可视化】进一步理解

matplotlib task2

matplotlib标准用法

matplotlib的标准使用流程为：

1. 创建一个Figure实例
2. 使用Figure实例创建一个或者多个Axes或Subplot实例
3. 使用Axes实例的辅助方法来创建primitive

值得一提的是，Axes是一种容器，它可能是matplotlib API中最重要的类，并且我们大多数时间都花在和它打交道上。更具体的信息会在之后容器小节说明

一个流程示例及说明如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# step 1 
# 我们用 matplotlib.pyplot.figure() 创建了一个Figure实例
fig = plt.figure()

# step 2
# 然后用Figure实例创建了一个两行一列(即可以有两个subplot)的绘图区，并同时在第一个位置创建了一个subplot
ax = fig.add_subplot(2, 1, 1) # two rows, one column, first plot

# step 3
# 然后用Axes实例的方法画了一条曲线
t = np.arange(0.0, 1.0, 0.01)
s = np.sin(2*np.pi*t)
line, = ax.plot(t, s, color='blue', lw=2)

Artist

primitives

2DLines

直线

常用参数

• xdata:需要绘制的line中点的在x轴上的取值，若忽略，则默认为range(1,len(ydata)+1)
• ydata:需要绘制的line中点的在y轴上的取值
• linewidth:线条的宽度
• linestyle:线型
• color:线条的颜色
• marker:点的标记，详细可参考markers API
• markersize:标记的size

误差线errorbar

matplotlib.pyplot.errorbar(x, y, )

主要参数：

• x：需要绘制的line中点的在x轴上的取值
• y：需要绘制的line中点的在y轴上的取值
• yerr：指定y轴水平的误差
• xerr：指定x轴水平的误差
• fmt：指定折线图中某个点的颜色，形状，线条风格，例如‘co–’
• ecolor：指定error bar的颜色
• elinewidth：指定error bar的线条宽度

Rectangle

直方图hist

matplotlib.pyplot.hist(x,bins=None,range=None, density=None, bottom=None, histtype='bar', align='mid', log=False, color=None, label=None, stacked=False, normed=None)

主要参数：

• x: 数据集，最终的直方图将对数据集进行统计
• bins: 统计的区间分布
• range: tuple, 显示的区间，range在没有给出bins时生效
• density: bool，默认为false，显示的是频数统计结果，为True则显示频率统计结果，这里需要注意，频率统计结果=区间数目/(总数*区间宽度)，和normed效果一致，官方推荐使用density
• histtype: 可选{‘bar’, ‘barstacked’, ‘step’, ‘stepfilled’}之一，默认为bar，推荐使用默认配置，step使用的是梯状，stepfilled则会对梯状内部进行填充，效果与bar类似
• align: 可选{‘left’, ‘mid’, ‘right’}之一，默认为’mid’，控制柱状图的水平分布，left或者right，会有部分空白区域，推荐使用默认
• log: bool，默认False,即y坐标轴是否选择指数刻度
• stacked: bool，默认为False，是否为堆积状图

柱状图bar

matplotlib.pyplot.bar(left, height, alpha=1, width=0.8, color=, edgecolor=, label=, lw=3)

主要参数：

• left：x轴的位置序列，一般采用range函数产生一个序列，但是有时候可以是字符串
• height：y轴的数值序列，也就是柱形图的高度，一般就是我们需要展示的数据；
• alpha：透明度，值越小越透明
• width：为柱形图的宽度，一般这是为0.8即可；
• color或facecolor：柱形图填充的颜色；
• edgecolor：图形边缘颜色
• label：解释每个图像代表的含义，这个参数是为legend()函数做铺垫的，表示该次bar的标签

Polygon

填充图fill

matplotlib.pyplot.fill(*args, data=None, **kwargs)

Wedge

饼图pie

matplotlib.pyplot.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=0, radius=1, counterclock=True, wedgeprops=None, textprops=None, center=0, 0, frame=False, rotatelabels=False, *, normalize=None, data=None)

主要参数：

• x：契型的形状，一维数组。
• explode：如果不是等于None，则是一个len(x)数组，它指定用于偏移每个楔形块的半径的分数。
• labels：用于指定每个契型块的标记，取值是列表或为None。
• colors：饼图循环使用的颜色序列。如果取值为None，将使用当前活动循环中的颜色。
• startangle：饼状图开始的绘制的角度。

collections

散点图scatter

Axes.scatter(self, x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=, edgecolors=None, *, plotnonfinite=False, data=None, **kwargs)

plt.scatter也可以

主要参数：

• x：数据点x轴的位置
• y：数据点y轴的位置
• s：尺寸大小
• c：可以是单个颜色格式的字符串，也可以是一系列颜色
• marker: 标记的类型

images

matplotlib.pyplot.imshow(X, cmap=None, norm=None, aspect=None, interpolation=None, alpha=None, vmin=None, vmax=None, origin=None, extent=None, shape=, filternorm=1, filterrad=4.0, imlim=, resample=None, url=None, *, data=None, **kwargs）

使用imshow画图时首先需要传入一个数组，数组对应的是空间内的像素位置和像素点的值，interpolation参数可以设置不同的差值方法

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
methods = [None, 'none', 'nearest', 'bilinear', 'bicubic', 'spline16',
           'spline36', 'hanning', 'hamming', 'hermite', 'kaiser', 'quadric',
           'catrom', 'gaussian', 'bessel', 'mitchell', 'sinc', 'lanczos']


grid = np.random.rand(4, 4)

fig, axs = plt.subplots(nrows=3, ncols=6, figsize=(9, 6),
                        subplot_kw={
    
    'xticks': [], 'yticks': []})

for ax, interp_method in zip(axs.flat, methods):
    ax.imshow(grid, interpolation=interp_method, cmap='viridis')
    ax.set_title(str(interp_method))

plt.tight_layout()
plt.show()

container

容器会包含一些primitives，并且容器还有它自身的属性。
比如Axes Artist，它是一种容器，它包含了很多primitives，比如Line2D，Text；同时，它也有自身的属性，比如xscal，用来控制X轴是linear还是log的

figure

Figure容器的常见属性：
Figure.patch属性：Figure的背景矩形
Figure.axes属性：一个Axes实例的列表（包括Subplot)
Figure.images属性：一个FigureImages patch列表
Figure.lines属性：一个Line2D实例的列表（很少使用）
Figure.legends属性：一个Figure Legend实例列表（不同于Axes.legends)
Figure.texts属性：一个Figure Text实例列表

注意：由于Figure维持了current axes，因此不应该手动的从Figure.axes列表中添加删除元素，而是要通过Figure.add_subplot()、Figure.add_axes()来添加元素，通过Figure.delaxes()来删除元素。但是你可以迭代或者访问Figure.axes中的Axes，然后修改这个Axes的属性。

Axes

Axes容器的常见属性有：

artists: Artist实例列表

patch: Axes所在的矩形实例

collections: Collection实例

images: Axes图像

legends: Legend 实例

lines: Line2D 实例

patches: Patch 实例

texts: Text 实例

xaxis: matplotlib.axis.XAxis 实例

yaxis: matplotlib.axis.YAxis 实例

可以使用Axes的辅助方法.add_line()和.add_patch()方法来直接添加图表

Axis容器

tick line、grid line、tick label、axis label刻度线、坐标网络、刻度label、坐标轴标题

data_interval和view_interval平移和缩放

Tick容器

matplotlib.axis.Tick是从Figure到Axes到Axis到Tick中最末端的容器对象。
Tick包含了tick、grid line实例以及对应的label。

思考：

1. primitives 和 container的区别和联系是什么？

primitives跟可视化的数据直接挂钩，container像是一种格式，container里面可以包含很多primitives。

2. 四个容器的联系和区别是么？他们分别控制一张图表的哪些要素？

• Figure可以理解成画板/绘画空间，我们所有的绘画内容都会呈现在Figure上，Figure包含所有的Axes（如果希望Figure有意义，则至少包含一个Axes）

• Axes ：坐标轴组合，可以理解为坐标系（也可以理解为一个子图）。

  • Axis指的是具体的坐标轴，如x,y,z轴，Axes是Axis的复数形式，也就是代表着一套坐标轴。一套坐标轴可以构成一个绘画空间，所以我们也可以理解为子图
  • 当我们只有一个Axes时，plt.plot()和ax.plot()作用相同，当我们有多个Axes时，则需要在对应的Axes里面绘图axs[i].plot()

• Axis表示坐标轴，包含刻度和标签 - tick | labels
  坐标轴组合，可以理解为坐标系（也可以理解为一个子图）。

• Tick 刻度，是Figure->Axes->Axis->Tick等级结构中最末端的容器对象