matplotlib篇
0、
'''
显示中文
'''
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #这两行用来显示汉字
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
'''
notebook 中显示
'''
%matplotlib inline
'''
在子图中显示图像
'''
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(221) #这里的111 必须填写，不知道什么意思 分成1行1列的第一个图，应该是（1,1，1）这样写比较好
ax1 = fig.add_subplot(222)
ax3 = fig.add_subplot(223)
ax1.set_ylabel('万吨')
plt.grid(True)
ax1.legend()一、画折线图和散点图基本用法
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(x_axis,Y_test,color='b', label='')#这个可以用向量，plot不可以，要改成序列
plt.plot(x_axis,Y_test,color='b',linewidth=2,label='reality')
#下面都是设置属性
plt.xlabel("time/clock")
plt.ylabel("number of ship")
plt.xlim(xmax=24,xmin=-0.2)
plt.ylim(ymax=6,ymin=-0.1)
x_new_ticks = np.linspace(0, 23, 24)
plt.xticks(x_new_ticks)
y_new_ticks= np.linspace(0, 6, 7)
plt.yticks(y_new_ticks)
plt.title('Neural Network of Regressor of ship')
plt.text(15,5,r'mse:'% Y_test)
plt.grid(True)
plt.legend()
plt.show()对于不同分类的数据画散点图
#这是一个2分类的数据
positive = pdData[pdData['Admitted'] == 1] # returns the subset of rows such Admitted = 1, i.e. the set of *positive* examples
negative = pdData[pdData['Admitted'] == 0] # returns the subset of rows such Admitted = 0, i.e. the set of *negative* examples
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,5))
ax.scatter(positive['Exam 1'], positive['Exam 2'], s=30, c='b', marker='o', label='Admitted')
ax.scatter(negative['Exam 1'], negative['Exam 2'], s=30, c='r', marker='x', label='Not Admitted')
ax.legend()
ax.set_xlabel('Exam 1 Score')
ax.set_ylabel('Exam 2 Score')二、画柱状图
1,、bar(left, height, width=0.8, bottom=None, **kwargs)事实上，left，height，width，bottom这四个参数确定了柱体的位置和大小。
'''
bar的参数如下range(len(num_list)) ：画几个柱子
num_list ：每个柱子的高度
color='rgb'：这个设置后，每个柱子颜色都不一样，但是无法确定哪个柱子是哪种颜色，通过 color 关键字参数 可以一次性设置多个颜色，例如：
plt.bar(range(len(num_list)), num_list, label='boy',fc = 'y')
fc :设置柱状图填充的颜色
'''
# 这个是画堆叠柱状图
import matplotlib.pyplot as plt
name_list = ['Monday', 'Tuesday', 'Friday', 'Sunday']
num_list = [1.5, 0.6, 7.8, 6]
num_list1 = [1, 2, 3, 1]
plt.bar(range(len(num_list)), num_list, label='boy', fc='y')
plt.bar(range(len(num_list)), num_list1, bottom=num_list, label='girl', tick_label=name_list, fc='r')
plt.legend()
plt.show()
2）描边
相关的关键字参数为：
- edgecolor 或 ec
- linestyle 或 ls
- linewidth 或 lw
例如：
import matplotlib.pyplot as plt
data = [5, 20, 15, 25, 10]
plt.bar(range(len(data)), data, ec='r', ls='--', lw=2)
plt.show()
3）填充
hatch 关键字可用来设置填充样式，可取值为： / , \ , | , - , + , x , o , O , . , * 。例如：
import matplotlib.pyplot as plt
data = [5, 20, 15, 25, 10]
plt.bar(range(len(data)), data, ec='k', lw=1, hatch='o')
plt.show()
3. 设置tick label 就是x轴的标签
-
import matplotlib.pyplot as plt -
data = [5, 20, 15, 25, 10] -
labels = ['Tom', 'Dick', 'Harry', 'Slim', 'Jim'] -
plt.bar(range(len(data)), data, tick_label=labels) -
plt.show()
条形图barh函数
import matplotlib.pyplot as plt
data = [5, 20, 15, 25, 10]
plt.barh(range(len(data)), data)
plt.show()
7. 正负条形图
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
a = np.array([5, 20, 15, 25, 10])
b = np.array([10, 15, 20, 15, 5])
plt.barh(range(len(a)), a)
plt.barh(range(len(b)), -b)
plt.show()
三、绘制饼状图
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
labels = 'A', 'B', 'C', 'D'
fracs = [15, 30.55, 44.44, 10]
explode = [0, 0.1, 0, 0] # 0.1 凸出这部分，
plt.axes(aspect=1) # set this , Figure is round, otherwise it is an ellipse
# autopct ，show percet
plt.pie(x=fracs, labels=labels, explode=explode, autopct='%3.1f %%',
shadow=True, labeldistance=1.1, startangle=90, pctdistance=0.6
)
'''
labeldistance，文本的位置离远点有多远，1.1指1.1倍半径的位置
autopct，圆里面的文本格式，%3.1f%%表示小数有三位，整数有一位的浮点数
shadow，饼是否有阴影
startangle，起始角度，0，表示从0开始逆时针转，为第一块。一般选择从90度开始比较好看
pctdistance，百分比的text离圆心的距离
patches, l_texts, p_texts，为了得到饼图的返回值，p_texts饼图内部文本的，l_texts饼图外label的文本
'''
plt.show()