Matplotlib模块绘图01

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基于Matplotlib模块的绘图

• Matplotlib是Python最著名的绘图库之一，提供了一整套和MATLAB相似的命令API，既适合交互式地进行制图，也可以作为绘图控件方便地嵌入GUI应用程序中。
• 可以内嵌Latex语言（排版用的语言）

导入所需模块

#导入模块matplotlib.pyplot
import matplotlib.pyplot as plt  
#在notebook中显示所绘图像
%matplotlib inline               
           
import numpy as np

最简单的图

x = np.linspace(0.05,10,1000) #在0.05~10之间等间隔取1000个数字
y = np.sin(x)
plt.plot(x,y)

结果：

>>>help(plt.plot)

三个重要指标

[color],[marker],[linestyle]

• marker：点绘制的线中点绘制的形状（如三角点，实心菱形···）
• line Styles：线绘制的线图（实线，虚线···）

x = np.linspace(1,10,10)
y = x**2
plt.plot(x,y,color = '#ff3456',marker = '*',linestyle = "--")

结果：

x = np.linspace(0,10,10)
y = np.cos(x)
plt.plot(x,y,'b*')  #'b'是蓝色的点

结果：

marker 类型

字符	类型
‘_’	实线
‘–’	虚线
‘-.’	虚点线
‘:’	点线
‘.’	点
‘,’	像素点
‘o’	圆点
‘v’	下三角点
‘^’	上三角点
‘<’	左三角点
‘>’	右三角点
‘1’	下三叉点
‘2’	上三叉点
‘3’	左三叉点
‘4’	右三叉点
‘s’	正方点
‘p’	五角点
‘*’	星型点
‘h’	六角形点1
‘H’	六角形点2
‘+’	加加号
‘x’	乘号点
‘D’	实心菱形点
‘d’	瘦菱形点
‘_’	横线点

颜色

import seaborn
seaborn.xkcd_rgb
-------------------------------------
{'acid green': '#8ffe09',
 'adobe': '#bd6c48',
 'algae': '#54ac68',
 'algae green': '#21c36f',
 'almost black': '#070d0d',
 'amber': '#feb308',
 'amethyst': '#9b5fc0',
 'apple': '#6ecb3c',
 'apple green': '#76cd26',
 'apricot': '#ffb16d',
 'aqua': '#13eac9',
 'aqua blue': '#02d8e9',
。。。。。。

plt.plot()其他常用参数

• linewidth:定义线条的宽度，可去任意实数
• alpha:表示透明度，一般取值[0,1]之间
• drawstyle:定义描点的方式

x = np.linspace(0,10,10)
y = np.cos(x)
plt.plot(x,y,'b*-',linewidth = 5,alpha = 0.3,drawstyle = 'steps')

结果：

常用图像设置命令

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号

plt.title()  #设置图像标题
plt.xlim()  #设置x轴显示范围
plt.ylim() #设置y轴显示范围
plt.xlabel() #设置x轴名称
plt.ylabel() #设置y轴名称
plt.grid()  #设置坐标网格线

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号

x = np.linspace(0,10,10)
y = np.cos(x)
plt.plot(x,y,'r*-',linewidth = 10, alpha = 0.3)
plt.title('我的matplotlib图')

结果：

x = np.linspace(0,10,10)
y = np.cos(x)
plt.plot(x,y,'r*--',linewidth = 1, alpha = 0.8)
plt.title('我的matplotlib图')
plt.xlim(2,6)
plt.xlabel('x轴')
plt.ylabel('y轴')
plt.grid(linestyle = '-',color = 'pink')

结果：

常用设置图像的命令

plt.axhline():绘制平行于x轴的水平参考线
plt.axvline():绘制平行于y轴的水平参考线
plt.axhspan():绘制垂直于y轴的参考区域
plt.axvspan():绘制垂直于x轴的参考区域

x = np.linspace(0,10,10)
y = np.cos(x)
plt.plot(x,y,'r*-',linewidth = 3, alpha = 0.3)
plt.title('我的matplotlib图')
plt.grid(ls = '-',c = 'c', linewidth = 1,alpha = 0.6)
plt.axvline(6,c = 'r', lw = 5, ls = '-.')

结果：

x = np.linspace(0,10,10)
y = np.cos(x)
plt.plot(x,y,'r*-',linewidth = 3, alpha = 0.3)
plt.title('我的matplotlib图')
plt.grid(ls = '-',c = 'c', linewidth = 1,alpha = 0.6)
plt.axhline(0.25,c = 'r', lw = 5, ls = '-.')

结果：

x = np.linspace(0,10,10)
y = np.cos(x)
plt.plot(x,y,'r*-',linewidth = 3, alpha = 0.3)
plt.title('我的matplotlib图')
plt.grid(ls = '-',c = 'c', linewidth = 1,alpha = 0.6)
plt.axvline(6,c = 'r', lw = 5, ls = '-.')
plt.axhspan(-0.25,0.25,facecolor = 'yellow',alpha = 0.3)

x = np.linspace(0,10,10)
y = np.cos(x)
plt.plot(x,y,'r*-',linewidth = 6, alpha = 0.4, drawstyle = 'steps')
plt.title('我的matplotlib图')
plt.grid(ls = ':',c = 'pink')
plt.axhspan(-0.25,0.25,facecolor = 'yellow',alpha = 0.6)
plt.axvline(6,c = 'b',alpha = 0.5, lw = 6, ls = '-.')
plt.axvspan(4,8,facecolor='c', alpha = 0.3)

结果：

常用设置图像的命令

plt.legend():  #标志不同图形的文本标签图例
plt.xticks(): #设置x轴的标签名称
plt.yticks(): #设置y轴的标签的名称
plt.text():  #添加图形内容细节的无指向型注释文本
plt.annotate():  #添加图形内容细节的指向型注释文本

plt.legend()

    x = np.linspace(0,10,1000)
y1 = np.cos(x)
y2 = np.sin(x)
plt.plot(x,y1,'-',c = 'orange',label = 'The first')
plt.plot(x,y2,'-',c = 'c',label = 'The second')
plt.legend(loc = 'upper left')

结果：

plt.xticks()与plt.yticks()

x = np.linspace(0,10,10)
y = np.cos(x)
plt.plot(x,y,'r*-',linewidth = 6, alpha = 0.4, drawstyle = 'steps',label = 'y = sin(x)')
plt.title('我的matplotlib图')
plt.grid(ls = ':',c = 'pink')
plt.axhspan(-0.25,0.25,facecolor = 'yellow',alpha = 0.6)
plt.axvline(6,c = 'b',alpha = 0.5, lw = 6, ls = '-.')
plt.axvspan(4,8,facecolor='c', alpha = 0.3)
plt.legend(loc='upper right')
plt.yticks([-1,-0.5,0,0.5,1],['A','B','C','D','E'])

结果：

plt.text()

x = np.linspace(0,10,10)
y = np.cos(x)
plt.plot(x,y,'r*-',linewidth = 6, alpha = 0.4, drawstyle = 'steps',label = 'y = sin(x)')
plt.title('我的matplotlib图')
plt.grid(ls = ':',c = 'pink')
plt.axhspan(-0.25,0.25,facecolor = 'yellow',alpha = 0.6)
plt.axvline(6,c = 'b',alpha = 0.5, lw = 6, ls = '-.')
plt.axvspan(4,8,facecolor='c', alpha = 0.3)
plt.legend(loc='upper right')
plt.text(1.5,0,'y = cos(x)',weight = 'bold', color = 'b')

plt.annotate()

x = np.linspace(0,10,10)
y = np.cos(x)
plt.plot(x,y,'r*-',linewidth = 6, alpha = 0.4, drawstyle = 'steps',label = 'y = sin(x)')
plt.title('我的matplotlib图')
plt.grid(ls = ':',c = 'pink')
plt.axhspan(-0.25,0.25,facecolor = 'yellow',alpha = 0.6)
plt.axvline(6,c = 'b',alpha = 0.5, lw = 6, ls = '-.')
plt.axvspan(4,8,facecolor='c', alpha = 0.3)
plt.legend(loc='upper right')
plt.text(1.5,0,'y = cos(x)',weight = 'bold', color = 'b')
plt.annotate("最大值", xy = (0,1), xytext = (0.8,1), arrowprops = dict(arrowstyle = '->'))

结果：

plt常见的二维图形绘制命令

plt.bar()  #绘制柱状图
plt.barh() #绘制条形图
plt.hist() #绘制直方图
plt.pie() #绘制饼图
plt.polar() #绘制极线图
plt.scatter() #绘制散点图或者气泡图
plt.stem()  #绘制棉棒图
plt.boxplot() #绘制箱线图
plt.errorbar() #绘制误差棒图