1.基础知识
导包
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
常用命令
plt.imread()
plt.imshow()
包
使用CV2进行人脸更换
pip install opencv-python
import cv2
data = cv2.CascadeClassifier()
#加载
data.load()
#使用人脸识别的类
data= cascade.detectMultiScale()
（1）只含单一曲线
x = np.linspace(-5,5,1000)
y = x**2
plt.plot(x,y)
（2）包含多个曲线的图
a.可以使用多个plot函数（推荐），在一个图中绘制多个曲线
x = np.linspace(-5,5,1000)
y = x**2
plt.plot(x,y)
plt.plot(x, x*3)
#show() 函数显示之前的一个图形，然后show后面又显示一个图形
plt.show()
plt.plot(x, np.power(x, 3))
b.也可以在一个plot函数中传入多对X,Y值，在一个图中绘制多个曲线
line1, line2, line3 = plt.plot(x, y, x, x*3, x, np.power(x,3))
line1.set_linewidth(10)
(3)网格线
使用plt.grid(True)方法为图添加网格线，设置grid参数（参数与plot函数相同），使用plt面向对象的方法，创建多个子图显示不同网格线
面向对象的一种写法，创建多个子视图来进行绘图(这种方法要会
figure = plt.figure(figsize=(12,5))
#z在绘图区域对象中添加子视图
axes1 = figure.add_subplot(1,3,1)
#开始向轴面（axes1）中绘制图形
x = np.linspace(-10,10,1000)
y = np.cos(x)
axes1.plot(x, y)
plt.grid()
#第二个子视图
axes2 = figure.add_subplot(1,3,2)
axes2.plot(x, y, color = "r", linestyle = "-.")
axes2.grid(color = "green", linestyle = "--")
#画第三个子视图
axes3 = figure.add_subplot(133)
axes3.plot(x, y, color = "purple", linestyle = ":")
axes3.grid(color = "pink",linestyle = "-")
（4）坐标轴界限
a.axis方法
如果axis方法没有任何参数，则返回当前坐标轴的上下限axis(xmin =,ymax = )
b.xlim方法和ylim方法
除了plt.axis方法，还可以通过xlim，ylim方法设置坐标轴范围
(5)坐标轴标签
xlabel方法和ylabel方法
plt.ylabel(‘y = x^2 + 5’,rotation = 60)旋转
（6）标题:title方法
plt.plot(x, y)
text = plt.title("this is a half circle", fontsize = 20)
text.set_color("green")
text.set_fontstyle("oblique")
#设置透明度 0-1
text.set_alpha(0.2)
text.set_bbox(dict(facecolor = "purple", alpha = 0.4))
text.set_backgroundcolor(color = "blue")
text.set_rotation(60)
(7)图例
legend方法
两种传参方法：
方式一：
plt.plot(x, y, x, np.sin(x), x, np.cos(x))
plt.legend(["half circle", "sin(x)","cos(x)"])
a.方式二：lable 参数
#第二种写法
plt.plot(x,y,label = "half circle")
plt.plot(x, np.sin(x), label = "sin(x)")
plt.plot(x, np.cos(x), label = "cos(x)")
#不调用是不显示的
plt.legend()
#最常用的是使用第二种写法
【推荐使用】在plot函数中增加label参数
在legend方法中传入字符串列表
b.loc参数
plt.plot(x,y,label = "half circle")
plt.plot(x, np.sin(x), label = "sin(x)")
plt.plot(x, np.cos(x), label = "cos(x)")
#不调用是不显示的
plt.legend(loc = "upper left")
c.ncol参数
plt.plot(x,y,label = "half circle")
plt.plot(x, np.sin(x), label = "sin(x)")
plt.plot(x, np.cos(x), label = "cos(x)")
#不调用是不显示的
plt.legend(loc = "upper left", ncol = 5)
2.设置风格和样式
plot语句中支持除X,Y以外的参数，以字符串形式存在，来控制颜色、线型、点型等要素，语法形式为：
plt.plot(X, Y, 'format', ...)
(1)点和线的样式
a.颜色
参数color或c
b.颜色值的方式
别名
color=‘r’
合法的HTML颜色名
color = ‘red’
HTML十六进制字符串
color = ‘#eeefff’
归一化到[0, 1]的RGB元组
color = (0.3, 0.3, 0.4)
c.透明度
alpha参数
d.背景色
设置背景色，通过plt.subplot()方法传入facecolor参数，来设置坐标轴的背景色
e.线型
参数linestyle或ls
f.线宽
linewidth或lw参数
g.不同宽度的破折线
dashes参数
设置破折号序列各段的宽度
h.点型
marker参数
i.多参数连用
颜色、点型、线型
(2)面向对象方法
set_xticks、set_yticks、set_xticklabels、set_yticklabels方法
3.2D图形
(1)直方图
【直方图的参数只有一个x！！！不像条形图需要传入x,y】
hist()的参数
- bins
可以是一个bin数量的整数值，也可以是表示bin的一个序列。默认值为10 - normed
如果值为True，直方图的值将进行归一化处理，形成概率密度，默认值为False - color
指定直方图的颜色。可以是单一颜色值或颜色的序列。如果指定了多个数据集合，颜色序列将会设置为相同的顺序。如果未指定，将会使用一个默认的线条颜色 - orientation
通过设置orientation为horizontal创建水平直方图。默认值为vertical
（2）条形图
【条形图有两个参数x,y！】
bar()、barh()
（3）饼图（扇形图）
饼图也只有一个参数x！】\
pie()
饼图适合展示各部分占总体的比例，条形图适合比较各部分的大小
x = [3,3,3]
plt.pie(x, labels = [“dog”,“pig”,“dragon”])
plt.axis(“equal”)
a.饼图属性设置
饼图阴影、分裂等属性设置
labels参数设置每一块的标签；labeldistance参数设置标签距离圆心的距离（比例值）
autopct参数设置比例值的显示格式(%1.1f%%)；pctdistance参数设置比例值文字距离圆心的距离
explode参数设置每一块顶点距圆形的长度（比例值）；colors参数设置每一块的颜色；
shadow参数为布尔值，设置是否绘制阴影 startangle设置旋转角度
(4）散点图
散点图需要两个参数x,y，但此时x不是表示x轴的刻度，而是每个点的横坐标！
scatter()
x
4.图形内的文字注释
（1）文字
text()
figtext()
（2）注释
annotate()
xy参数设置箭头指示的位置，xytext参数设置注释文字的位置
arrowprops参数以字典的形式设置箭头的样式
width参数设置箭头长方形部分的宽度，headlength参数设置箭头尖端的长度，
headwidth参数设置箭头尖端底部的宽度，
facecolor设置箭头颜色
shrink参数设置箭头顶点、尾部与指示点、注释文字的距离（比例值）
5.3D图
from mpl_toolkits.mplot3d.axes3d import Axes3D
