Python画图——基础篇

1 前言

本文章基于《Python编程，从入门到实践》，Eric Matthes著。书中采用的是matplotlib库和pygal库。我的配置为anaconda下python3.7.1，由于目前pygal官方未提供python3.7版本，故创建了python3.5环境。
文章会将画图从零讲起，如果您有一定的基础，或想绘制非常炫酷的图像，请访问matplotlib官网或pygal官网查看更多。也可以查看我的另一篇文档python画图——进阶篇(预计2019/5/8发布)

2 matplotlib

matplotlib.pyplot是一个命令型函数集合，包含了众多的函数，这些函数可以控制画布，让使用者如使用matlab一样方便地进行绘图。
在使用前，需要导入该库，一般简写为plt。

import matplotlib.pyplot as plt

2.1 画直线图

// draw a line
plt.plot(array_x,array_y,options)

可选项options包括：

1. x坐标：array_x为可选项，为数组时即为x轴坐标主刻度，不写时默认生成0，1，2，3……
2. 线宽：linewith=n
3. 线透明度：alpha=(0,1)，越接近0，透明度越大

2.2画散点图

// draw a scatter
plt.scatter(array_x,array_y,options)
// draw a series of points with options
array_x=['1','2','3','4','5']
array_y=['1','4','9','16','25']
plt.scatter(array_x,array_y,s=15,edgecolor='pink',c=y,cmap=plt.cm.cool)
plt.show()

可选项options包括：

1. 点大小：s=d
2. 去除边缘：edgecolor=‘none’
3. 改变点颜色（默认为蓝色）：c=‘color’，还可使用c=(r,g,b)，其中r/g/b取0~1之间，程序运行会报警告，但可以继续使用
4. 颜色映射：将c设置为y数组，cmap=plt.cm.映射模式，matplotlib官网提供了大量颜色映射模式，颜色映射可以使可视化效果更好

2.3 区域填充

// fill the region that between two lines
plt.fill_between(array_x,array_y1,array_y2,options)

可选项options包括：

1. 填充区域颜色：facecolor=‘color’
2. 填充区透明度：alpha=(0,1)，越接近0，透明度越大

2.4 坐标轴相关

2.4.1 坐标轴范围

plt.axis([x0,xt,y0,yt])

x0表示x标轴起始x坐标；xt表示x轴最后一个x坐标
y0表示y标轴起始y坐标；yt表示y轴最后一个y坐标

// create a tuple variable as x/y scale
plt.xlim((a,b))
plt.ylim((a,b))
// create an array variable as x/y scale
plt.xticks(array_x)
plt.yticks(array_y)
// create a mapping between an numeric array and a literal array
plt.xticks(array_x,words_x)

上述命令分别生成x/y轴的刻度，内容分别为元组/数组/文字

2.4.2 坐标轴刻度

plt.tick_params(options)

可选项options包括：

1. 刻度字体大小：labelsize=n
2. 显示主刻度，副刻度：which='major/minor/both，默认major
3. 应用范围（x/y坐标轴）：axis=‘x/y/both’，默认both

2.4.3 坐标轴标签

plt.xlabel("",options)
plt.ylabel("",options)
fig.autofmt_xdate() // plt.gcf().autofmt_xdate()
// transform date
import datetime from datetime // you need import this first
date=datetime.strptime(d,"%Y-%m-%d")

可选项options包括：

1. 字体大小：fontsize=n
2. 以斜体/日期格式显示x轴刻度标签：fig.autofmt_xdate()或plt.gcf().autofmt_xdate()，在这之前需要转化日期，如上

2.4.4 隐藏坐标轴

plt.axes().get_xaxis().set_visible(False) 
plt.axes().get_yaxis().set_visible(False) 

注意此命令需要用在plt.show()之前，不然会报错，因为plt.show()创建了一个画布
如果想先看到结果，可以首先实例化一个fig，调用fig的show()函数

2.5 标题

plt.title("",options)

可选项options包括：

1. 字体大小：fontsize=n

2.6 画布设置

fig=plt.figure(dpi=xxx,figsize=(width,height))

dpi是规定像素质量，即每英寸多少个像素，一般不写即为默认值
figsize是生成的图片大小，单位是英寸

2.7 保存文件

plt.savefig('figname.xxx',options)

可选项options包括：

1. figname的拓展名：可以是jpg/jpeg/png等
2. 保存时是否删除图片周围的空白区域：bbox_inches=‘tight’

2.8 实例

示例内容为使用matplotlib.pyplot完成的随机漫步

from random import choice
import matplotlib.pyplot as plt

class RandomWalk():
    """创建随即漫步类"""
    def __init__(self,num_points=5000):
        self.num_points=num_points
        self.x_values=[0]  //用于放置x数组
        self.y_values=[0]  //用于放置y数组
        
    def fill_walk(self):
        while len(self.x_values)<self.num_points:
            x_direction=choice([1,-1])  
            x_distance=choice([0,1,2,3,4])
            x_step=x_direction*x_distance  //创建x的步进
            y_direction=choice([1,-1])
            y_distance=choice([0,1,2,3,4])
            y_step=y_direction*y_distance  //创建y的步进
            if x_step==0 and y_step==0:  //如果原地不动，则跳过，重新生成
                continue
            next_x=self.x_values[-1]+x_step
            next_y=self.y_values[-1]+y_step
            self.x_values.append(next_x)
            self.y_values.append(next_y)  //创建了两个数组，存储xy的步进值

while True:
    rw=RandomWalk(50000)  //创建一个生成5w个点的实例
    rw.fill_walk()  //进行随即漫步
    
    plt.figure(figsize=(10,6))  //设置画布大小
    
    point_numbers=list(range(rw.num_points))
    plt.scatter(rw.x_values,rw.y_values,s=1,c=point_numbers,cmap=plt.cm.cool)  //绘制各点，并且使用映射效果cool
    plt.scatter(0,0,c='green',edgecolors='none',s=50)  //将初始点突出显示
    plt.scatter(rw.x_values[-1],rw.y_values[-1],c='red',edgecolors='none',s=50)  //将末尾点突出显示
    
    plt.axes().get_xaxis().set_visible(False)  //隐藏x轴
    plt.axes().get_yaxis().set_visible(False)  //隐藏y轴
    plt.show()
    
    keep_running=input("Make another walk?(Y/N)")
    if keep_running=='N':
        break

3 pygal

pygal可以生成可缩放的矢量图，一般保存文件格式为svg
使用pygal前，需要导入pygal包。了解更多关于pygal，可以访问pygal官网

import pygal

3.1 直方图

hist=pygal.Bar(options)
hist.title=""
hist.x_labels=['1','2','3','4','5']
hist.x_title=""
hist.y_title=""

hist.add('name',array_y)
hist.render_to_file('xxx.svg')

hist.title=：完成了直方图标题的规定
hist.x_labels=[]：x轴显示的内容
hist.x_title/hist.y_title：规定x/y轴的标题
hist.add(‘name’,array_y)：将数组array_y即值加入图片，图例为name
hist.render_to_file(‘name.svg’)：保存为svg文件，使用浏览器打开

pygal.Bar()可选项为：

1. 样式：style=my_style，其中my_style由pygal.style.LightenStyle设置，如my_style=LS(’#333366’,base_style=LCS)；LCS是pygal.style.LightColorizedStyle库，这个语句表示设置直方图的样式为LCS默认样式，填充颜色为蓝色
2. 标签旋转：x_label_rotation=angle
3. 隐藏图例：show_legend=False

可以使用pygal.Config()创建一个实例，来更改坐标轴的其他参数

import pygal
from pygal.style import LightColorizedStyle as LCS, LightenStyle as LS

my_style=LS('#333366',base_style=LCS)
my_config=pygal.Config()  // create a new style
my_config.x_label_rotation=45  // rotate 45 degrees clockwise for x labels
my_config.show_legend=False  // hide the legend
my_config.title_font_size=24  // set fontsize of title
my_config.label_font_size=14  // set fontsize of labels
my_config.major_label_font_size=18  // set fontsize of major labels
my_config.truncate_label=15  // limit the repository's name below 15 words, you can check it in svg file when your mouse moves on it
my_config.show_y_guides=False  // hide the y grid
my_config.width=1000  // the width of figure
chart=pygal.Bar(my_config,style=my_style)

在交互方面，如果不设置其他参数，将鼠标放置在直方图上时，会显示数值，若要添加描述，可以向bar.add()函数提供一个字典列表，此外，还可以加入链接，即当点击该直方图时，可以转到对应的网页

dicts=[{'value':1,'label':one},{'value':2,'label':two},{'value':3,'label':three}]
//dicts=[{'value':1,'label':one,'xlink':url_1},{'value':2,'label':two,'xlink':url_2},{'value':3,'label':three,'xlink':url_3}]
chart.add('',dicts)

3.2 折线图

line=pygal.Line(options)
line.title=""
line.x_labels=array
line.x_labels_major=array[::N]  // label with an inteval N
line.add('name',array_y)

其中，pygal.LIne()的可选项包括：

1. x坐标轴标签顺时针旋转角度：x_label_rotation=angle
2. 不显示x轴标签的所有值：show_minor_x_labels=False

3.3 管理生成的svg图

with open('Dashboard.html','w',encoding='utf8') as html_file:
    html_file.write('<html><head><title>Dashboard</title><meta charset="utf-8"></head><body>\n')
    for svg in svg_list:
        html_file.write('    <object type="image/svg+xml" data="{0}" height=500></object>\n'.format(svg))
        html_file.write('</body></html>')

这样就可以在生成的html网页中查看自己的svg图

以上内容参考《Python编程 从入门到实践》
后续一篇文章将基于matplotlib和pygal官网，探索一些有趣的图像的画法！