基本用法
使用import导入模块matplotlib.pyplot，并简写成plt 使用import导入模块numpy，并简写成np
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
使用np.linspace定义x：范围是(-1,1);个数是50. 仿真一维数据组(x ,y)表示曲线1.
x = np.linspace(-1, 1, 50)
y = 2*x + 1
使用plt.figure定义一个图像窗口. 使用plt.plot画(x ,y)曲线. 使用plt.show显示图像.
plt.figure()
plt.plot(x, y)
plt.show()
figure 图像
简单的线条
matplotlib 的 figure 就是一个 单独的 figure 小窗口, 小窗口里面还可以有更多的小图片.
使用import导入模块matplotlib.pyplot，并简写成plt 使用import导入模块numpy，并简写成np
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
使用np.linspace定义x：范围是(-3,3);个数是50. 仿真一维数据组(x ,y1)表示曲线1. 仿真一维数据组(x ,y2)表示曲线2.
x = np.linspace(-3, 3, 50)
y1 = 2*x + 1
y2 = x**2
使用plt.figure定义一个图像窗口. 使用plt.plot画(x ,y1)曲线.
plt.figure()
plt.plot(x, y1)
plt.show()
使用plt.figure定义一个图像窗口：编号为3；大小为(8, 5). 使用plt.plot画(x ,y2)曲线. 使用plt.plot画(x ,y1)曲线，曲线的颜色属性(color)为红色;曲线的宽度(linewidth)为1.0；曲线的类型(linestyle)为虚线. 使用plt.show显示图像.
plt.figure(num=3, figsize=(8, 5),)
plt.plot(x, y2)
plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--')
plt.show()
调整名字和间隔
使用plt.xlim设置x坐标轴范围：(-1, 2)； 使用plt.ylim设置y坐标轴范围：(-2, 3)； 使用plt.xlabel设置x坐标轴名称：’I am x’； 使用plt.ylabel设置y坐标轴名称：’I am y’；
plt.xlim((-1, 2))
plt.ylim((-2, 3))
plt.xlabel('I am x')
plt.ylabel('I am y')
plt.show()
使用np.linspace定义范围以及个数：范围是(-1,2);个数是5. 使用print打印出新定义的范围. 使用plt.xticks设置x轴刻度：范围是(-1,2);个数是5.
new_ticks = np.linspace(-1, 2, 5)
print(new_ticks)
plt.xticks(new_ticks)
使用plt.yticks设置y轴刻度以及名称：刻度为[-2, -1.8, -1, 1.22, 3]；对应刻度的名称为[‘really bad’,’bad’,’normal’,’good’, ‘really good’]. 使用plt.show显示图像.
plt.yticks([-2, -1.8, -1, 1.22, 3],[r'$really\ bad$', r'$bad$', r'$normal$', r'$good$', r'$really\ good$'])
plt.show()
使用plt.gca获取当前坐标轴信息. 使用.spines设置边框：右侧边框；使用.set_color设置边框颜色：默认白色； 使用.spines设置边框：上边框；使用.set_color设置边框颜色：默认白色；
ax = plt.gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
plt.show()
调整坐标轴
使用.xaxis.set_ticks_position设置x坐标刻度数字或名称的位置：bottom.（所有位置：top，bottom，both，default，none）
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
使用.spines设置边框：x轴；使用.set_position设置边框位置：y=0的位置；（位置所有属性：outward，axes，data）
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
plt.show()
使用.yaxis.set_ticks_position设置y坐标刻度数字或名称的位置：left.（所有位置：left，right，both，default，none）
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
使用.spines设置边框：y轴；使用.set_position设置边框位置：x=0的位置；（位置所有属性：outward，axes，data） 使用plt.show显示图像.
ax.spines['left'].set_position(('data',0))
plt.show()
本节中我们将对图中的两条线绘制图例，首先我们设置两条线的类型等信息（蓝色实线与红色虚线).
# set line syles
l1, = plt.plot(x, y1, label='linear line')
l2, = plt.plot(x, y2, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--', label='square line')
legend将要显示的信息来自于上面代码中的 label. 所以我们只需要简单写下一下代码, plt 就能自动的为我们添加图例.
plt.legend(loc='upper right')
参数 loc=‘upper right’ 表示图例将添加在图中的右上角.
调整位置和名称
如果我们想单独修改之前的 label 信息, 给不同类型的线条设置图例信息. 我们可以在 plt.legend 输入更多参数. 如果以下面这种形式添加 legend, 我们需要确保, 在上面的代码 plt.plot(x, y2, label=‘linear line’) 和 plt.plot(x, y1, label=‘square line’) 中有用变量 l1 和 l2 分别存储起来. 而且需要注意的是 l1, l2,要以逗号结尾, 因为plt.plot() 返回的是一个列表.
plt.legend(handles=[l1, l2], labels=['up', 'down'], loc='best')
这样我们就能分别重新设置线条对应的 label 了.
最后我们得到带有图例信息的图片.
其中’loc’参数有多种，’best’表示自动分配最佳位置，其余的如下：
'best' : 0,
'upper right' : 1,
'upper left' : 2,
'lower left' : 3,
'lower right' : 4,
'right' : 5,
'center left' : 6,
'center right' : 7,
'lower center' : 8,
'upper center' : 9,
'center' : 10,
画出基本图
当图线中某些特殊地方需要标注时，我们可以使用 annotation. matplotlib 中的 annotation 有两种方法， 一种是用 plt 里面的 annotate，一种是直接用 plt 里面的 text 来写标注.
首先，我们在坐标轴中绘制一条直线.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-3, 3, 50)
y = 2*x + 1
plt.figure(num=1, figsize=(8, 5),)
plt.plot(x, y,)
移动坐标
然后我们挪动坐标轴的位置.
ax = plt.gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
然后标注出点(x0, y0)的位置信息. 用plt.plot([x0, x0,], [0, y0,], ‘k–’, linewidth=2.5) 画出一条垂直于x轴的虚线.
x0 = 1
y0 = 2*x0 + 1
plt.plot([x0, x0,], [0, y0,], 'k--', linewidth=2.5)
# set dot styles
plt.scatter([x0, ], [y0, ], s=50, color='b')
添加注释 annotate
接下来我们就对(x0, y0)这个点进行标注.
plt.annotate(r'$2x+1=%s$' % y0, xy=(x0, y0), xycoords='data', xytext=(+30, -30),
textcoords='offset points', fontsize=16,
arrowprops=dict(arrowstyle='->', connectionstyle="arc3,rad=.2"))
其中参数xycoords=‘data’ 是说基于数据的值来选位置, xytext=(+30, -30) 和 textcoords=‘offset points’ 对于标注位置的描述 和 xy 偏差值, arrowprops是对图中箭头类型的一些设置.
添加注释 text
plt.text(-3.7, 3, r'$This\ is\ the\ some\ text. \mu\ \sigma_i\ \alpha_t$',
fontdict={'size': 16, 'color': 'r'})
其中-3.7, 3,是选取text的位置, 空格需要用到转字符\ ,fontdict设置文本字体.
tick 能见度
生成图形
当图片中的内容较多，相互遮盖时，我们可以通过设置相关内容的透明度来使图片更易于观察，也即是通过本节中的bbox参数设置来调节图像信息.
首先参考之前的例子, 我们先绘制图像基本信息：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-3, 3, 50)
y = 0.1*x
plt.figure()
# 在 plt 2.0.2 或更高的版本中, 设置 zorder 给 plot 在 z 轴方向排序
plt.plot(x, y, linewidth=10, zorder=1)
plt.ylim(-2, 2)
ax = plt.gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
调整坐标
然后对被遮挡的图像调节相关透明度，本例中设置 x轴 和 y轴 的刻度数字进行透明度设置
for label in ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels():
label.set_fontsize(12)
# 在 plt 2.0.2 或更高的版本中, 设置 zorder 给 plot 在 z 轴方向排序
label.set_bbox(dict(facecolor='white', edgecolor='None', alpha=0.7, zorder=2))
plt.show()
其中label.set_fontsize(12)重新调节字体大小，bbox设置目的内容的透明度相关参，facecolor调节 box 前景色，edgecolor 设置边框， 本处设置边框为无，alpha设置透明度. 最终结果如下:
