超詳細なmatplotlibの基本

matplotlibライブラリは、2Dチャート（3Dチャートを含む）を開発するために特別に使用され、優れた利点があります。

使い方はとても簡単です。
プログレッシブでインタラクティブな方法でデータを視覚化します。
式とテキストは、LaTeXを使用してタイプセットされます。
画像要素に対する強力な制御。
PNG、PDF、SVG、EPSなどのさまざまな形式を出力できます。

インストール

conda install matplotlib

また

pip install matplotlib

matplotlibアーキテクチャ

matplotlibの主なタスクの1つは、グラフィカルオブジェクト（プライマリオブジェクト）とその内部オブジェクトを表現および操作するための一連の関数とツールを提供することです。グラフィックを処理するだけでなく、イベント処理ツールとアニメーション効果をグラフィックに追加する機能も提供します。これらの追加機能により、matplotlibは、キーボードのキーの押下またはマウスの動きによってトリガーされたイベントのインタラクティブなグラフを生成できます。

論理的に言えば、matplotlibの全体的なアーキテクチャは3層であり、層間で一方向の通信が行われます。

スクリプトレイヤー。
アーティストレイヤー。

バックエンドレイヤー。

1.matplotlibの基本的な使用法

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 30) # 在区间内生成30个等差数y = np.sin(x)print('x = ', x)print('y = ', y)

出力：

x =  [-3.14159265 -2.92493109 -2.70826953 -2.49160797 -2.2749464  -2.05828484 -1.84162328 -1.62496172 -1.40830016 -1.19163859 -0.97497703 -0.75831547 -0.54165391 -0.32499234 -0.10833078  0.10833078  0.32499234  0.54165391  0.75831547  0.97497703  1.19163859  1.40830016  1.62496172  1.84162328  2.05828484  2.2749464   2.49160797  2.70826953  2.92493109  3.14159265]y =  [-1.22464680e-16 -2.14970440e-01 -4.19889102e-01 -6.05174215e-01 -7.62162055e-01 -8.83512044e-01 -9.63549993e-01 -9.98533414e-01 -9.86826523e-01 -9.28976720e-01 -8.27688998e-01 -6.87699459e-01 -5.15553857e-01 -3.19301530e-01 -1.08119018e-01  1.08119018e-01  3.19301530e-01  5.15553857e-01  6.87699459e-01  8.27688998e-01  9.28976720e-01  9.86826523e-01  9.98533414e-01  9.63549993e-01  8.83512044e-01  7.62162055e-01  6.05174215e-01  4.19889102e-01  2.14970440e-01  1.22464680e-16]

曲線を描く

plt.figure() # 创建一个新的窗口plt.plot(x, y) # 画一个x与y相关的曲线plt.show()# 显示图像

複数の曲線を描き、軸とラベルを追加します

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 100) # 在区间内生成21个等差数y = np.sin(x)linear_y = 0.2 * x + 0.1
plt.figure(figsize = (8, 6)) # 自定义窗口的大小
plt.plot(x, y)plt.plot(x, linear_y, color = "red", linestyle = '--') # 自定义颜色和表示方式
plt.title('y = sin(x) and y = 0.2x + 0.1') # 定义该曲线的标题plt.xlabel('x') # 定义横轴标签plt.ylabel('y') # 定义纵轴标签
plt.show()

座標範囲を指定し、軸スケールを設定します

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 100) # 在区间内生成21个等差数y = np.sin(x)linear_y = 0.2 * x + 0.1
plt.figure(figsize = (8, 6)) # 自定义窗口的大小
plt.plot(x, y)plt.plot(x, linear_y, color = "red", linestyle = '--') # 自定义颜色和表示方式
plt.title('y = sin(x) and y = 0.2x + 0.1') # 定义该曲线的标题plt.xlabel('x') # 定义横轴标签plt.ylabel('y') # 定义纵轴标签plt.xlim(-np.pi, np.pi)plt.ylim(-1, 1)
# 重新设置x轴的刻度# plt.xticks(np.linspace(-np.pi, np.pi, 5))x_value_range = np.linspace(-np.pi, np.pi, 5)x_value_strs = [r'$\pi$', r'$-\frac{\pi}{2}$', r'$0$', r'$\frac{\pi}{2}$', r'$\pi$']plt.xticks(x_value_range, x_value_strs)plt.show() # 显示图像

原点を中心に軸を定義します

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 100)y = np.sin(x)linear_y = 0.2 * x + 0.1
plt.figure(figsize = (8, 6)) 
plt.plot(x, y)plt.plot(x, linear_y, color = "red", linestyle = '--') 
plt.title('y = sin(x) and y = 0.2x + 0.1')plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.xlim(-np.pi, np.pi)plt.ylim(-1, 1)
# plt.xticks(np.linspace(-np.pi, np.pi, 5))x_value_range = np.linspace(-np.pi, np.pi, 5)x_value_strs = [r'$\pi$', r'$-\frac{\pi}{2}$', r'$0$', r'$\frac{\pi}{2}$', r'$\pi$']plt.xticks(x_value_range, x_value_strs)
ax = plt.gca() # 获取坐标轴ax.spines['right'].set_color('none') # 隐藏上方和右方的坐标轴ax.spines['top'].set_color('none')
# 设置左方和下方坐标轴的位置ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) # 将下方的坐标轴设置到y = 0的位置ax.spines['left'].set_position(('data', 0)) # 将左方的坐标轴设置到 x = 0 的位置
plt.show() # 显示图像

伝説の伝説

軸ラベルをxticks（）およびyticks（）関数に置き換え、関数ごとに2列の値を渡します。最初のリストには目盛りの位置が保存され、2番目のリストには目盛りのラベルが保存されます。numpyをnpとしてインポートします

import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 100)y = np.sin(x)linear_y = 0.2 * x + 0.1
plt.figure(figsize = (8, 6)) 
# 为曲线加上标签plt.plot(x, y, label = "y = sin(x)")plt.plot(x, linear_y, color = "red", linestyle = '--', label = 'y = 0.2x + 0.1') 
plt.title('y = sin(x) and y = 0.2x + 0.1')plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.xlim(-np.pi, np.pi)plt.ylim(-1, 1)
# plt.xticks(np.linspace(-np.pi, np.pi, 5))x_value_range = np.linspace(-np.pi, np.pi, 5)x_value_strs = [r'$\pi$', r'$-\frac{\pi}{2}$', r'$0$', r'$\frac{\pi}{2}$', r'$\pi$']plt.xticks(x_value_range, x_value_strs)
ax = plt.gca() ax.spines['right'].set_color('none')ax.spines['top'].set_color('none')

ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) ax.spines['left'].set_position(('data', 0)) 
# 将曲线的信息标识出来plt.legend(loc = 'lower right', fontsize = 12)plt.show()

legendメソッドのlocパラメーターのオプション設定

ロケーション文字列	ポジション番号	ポジションステートメント
'一番'	0	最高のロケーション
'右上'	1	右上
'左上'	2	左上
'左下'	3	左下の
'右下'	4	右下
'正しい'	5	右
「中道左派」	6	垂直方向に中央に配置された左
「中道右派」	7	右垂直中央
「下部中央」	8	下部は水平方向に中央に配置されます
「アッパーセンター」	9	上部は水平方向に中央に配置
'中心'	10	真ん中

2.ヒストグラム

使用した方法：plt.bar

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize = (16, 12))x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])y = np.array([3, 5, 7, 6, 2, 6, 10, 15])plt.plot(x, y, 'r', lw = 5) # 指定线的颜色和宽度
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])y = np.array([13, 25, 17, 36, 21, 16, 10, 15])plt.bar(x, y, 0.2, alpha = 1, color='b') # 生成柱状图，指明图的宽度，透明度和颜色plt.show()

比較しやすいように、ヒストグラムがx軸の両側に表示される場合があります。コードは次のように実装されます：

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize = (16, 12))n = 12x = np.arange(n) # 按顺序生成从12以内的数字y1 = (1 - x / float(n)) * np.random.uniform(0.5, 1.0, n)y2 = (1 - x / float(n)) * np.random.uniform(0.5, 1.0, n)
# 设置柱状图的颜色以及边界颜色#+y表示在x轴的上方 -y表示在x轴的下方plt.bar(x, +y1, facecolor = '#9999ff', edgecolor = 'white')plt.bar(x, -y2, facecolor = '#ff9999', edgecolor = 'white')
plt.xlim(-0.5, n) # 设置x轴的范围，plt.xticks(()) # 可以通过设置刻度为空，消除刻度plt.ylim(-1.25, 1.25) # 设置y轴的范围plt.yticks(())
# plt.text()在图像中写入文本，设置位置，设置文本，ha设置水平方向对其方式，va设置垂直方向对齐方式for x1, y in zip(x, y2):    plt.text(x1, -y - 0.05, '%.2f' % y, ha = 'center', va = 'top')for x1, y in zip(x, y1):    plt.text(x1, y + 0.05, '%.2f' % y, ha = 'center', va = 'bottom')plt.show()

3.散布図

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltN = 50x = np.random.rand(N)y = np.random.rand(N)colors = np.random.rand(N)area = np.pi * (15 * np.random.rand(N))**2plt.scatter(x, y, s = area,c = colors, alpha = 0.8)
plt.show()

4、等高線図

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np
def f(x, y):    return (1 - x / 2 + x ** 5 + y ** 3) * np.exp(-x ** 2 - y ** 2)
n = 256x = np.linspace(-3, 3, n)y = np.linspace(-3, 3, n)X, Y = np.meshgrid(x, y)  # 生成网格坐标 将x轴与y轴正方形区域的点全部获取line_num = 10 # 等高线的数量
plt.figure(figsize = (16, 12))
#contour 生成等高线的函数#前俩个参数表示点的坐标，第三个参数表示等成等高线的函数，第四个参数表示生成多少个等高线C = plt.contour(X, Y, f(X, Y), line_num, colors = 'black', linewidths = 0.5) # 设置颜色和线段的宽度plt.clabel(C, inline = True, fontsize = 12) # 得到每条等高线确切的值
# 填充颜色, cmap 表示以什么方式填充，hot表示填充热量的颜色plt.contourf(X, Y, f(X, Y), line_num, alpha = 0.75, cmap = plt.cm.hot)
plt.show()

5、写真

import matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.image as mpimg # 导入处理图片的库import matplotlib.cm as cm # 导入处理颜色的库colormap
plt.figure(figsize = (16, 12))img = mpimg.imread('image/fuli.jpg')# 读取图片print(img) # numpy数据print(img.shape) # 
plt.imshow(img, cmap = 'hot')plt.colorbar() # 得到颜色多对应的数值plt.show()

[[[ 11  23  63]  [ 12  24  64]  [  1  13  55]  ...  [  1  12  42]  [  1  12  42]  [  1  12  42]]
 [[ 19  31  71]  [  3  15  55]  [  0  10  52]  ...  [  0  11  39]  [  0  11  39]  [  0  11  39]]
 [[ 22  34  74]  [  3  15  55]  [  7  19  61]  ...  [  0  11  39]  [  0  11  39]  [  0  11  39]]
 ...
 [[ 84 125 217]  [ 80 121 213]  [ 78 118 214]  ...  [ 58  90 191]  [ 54  86 187]  [ 53  85 186]]
 [[ 84 124 220]  [ 79 119 215]  [ 78 117 218]  ...  [ 55  87 188]  [ 55  87 188]  [ 55  87 188]]
 [[ 83 121 220]  [ 80 118 219]  [ 83 120 224]  ...  [ 56  88 189]  [ 58  90 191]  [ 59  91 192]]](728, 516, 3)

numpyマトリックスを使用して写真を取得する

。

import matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.cm as cm # 导入处理颜色的库colormapimport numpy as np
size =  8# 得到一个8*8数值在(0, 1)之间的矩阵a = np.linspace(0, 1, size ** 2).reshape(size, size)
plt.figure(figsize = (16, 12))plt.imshow(a)plt.show()

6.3Dマップ

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 导入Axes3D对象
fig = plt.figure(figsize = (16, 12))ax = fig.add_subplot(111, projection = '3d') # 得到3d图像
x = np.arange(-4, 4, 0.25)y = np.arange(-4, 4, 0.25)X, Y = np.meshgrid(x, y) # 生成网格Z = np.sqrt(X ** 2 + Y ** 2)
# 画曲面图              # 行和列对应的跨度         # 设置颜色ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride = 1, cstride = 1, cmap = plt.get_cmap('rainbow'))plt.show()

上記は、テストデータに基づくmatplotlibのデータ視覚化です。実際のプロジェクトのデータと組み合わせて、コードをわずかに変更して印象的な効果を得ることができます。

2.ヒストグラム

4、等高線図

5、写真

6.3Dマップ

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