キャンバスの作成
plt.figure() 関数を使用して空のキャンバスを作成します。一般的に使用されるパラメータのうち、 figsize には空白のキャンバスの水平方向と垂直方向の座標比を表すタプル値が必要です。dpi はピクセル数を表し、実際に画像サイズを制御します。
通常は plt.subplot() と一緒に使用されます。後述するように、subplot はサブプロットを作成することです。
# 创建画布
plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=80) 部分グラフの作成
subplot(nrows,ncols,sharex,sharey,subplot_kw,**fig_kw)nrows はサブプロット内の行数を表します
ncols はサブプロットの列数を表します
sharex は、サブプロットの X 軸のスケールを表します。すべてのサブプロットの X 軸は、同じスケールを維持する必要があります。
sharey はサブプロットの y 軸のスケールを表します。すべてのサブプロットの y 軸は同じスケールを維持する必要があります。
複数のサブグラフを作成する
サブプロットのパラメーターはサブプロットに似ています
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0, 100)
#划分子图
fig,axes=plt.subplots(2,2)
ax1=axes[0,0]
ax2=axes[0,1]
ax3=axes[1,0]
ax4=axes[1,1]
#作图1
ax1.plot(x, x)
#作图2
ax2.plot(x, -x)
#作图3
ax3.plot(x, x ** 2)
ax3.grid(color='r', linestyle='--', linewidth=1,alpha=0.3)
#作图4
ax4.plot(x, np.log(x))
plt.show() 描画コンテンツ
linestyle パラメータは、描画された線のスタイルを表します。使用可能な線のスタイルには、「-」、「--」、「-.」、「:」、「なし」、「 」、「」、「実線」、「破線」、「」が含まれます。ダッシュドット」、「ドット」、合計 11 のカテゴリ。label パラメータは線分の名前タグであり、その後の凡例の描画に使用されます。
# 绘制曲线
plt.plot(x, y1, color='r', linestyle='--', label='Shanghai')
plt.plot(x, y2, color='g', linestyle='-.', label='Beijing')凡例を描く
plt.legend() 関数は凡例を描画するために使用されます。loc パラメータは凡例の位置を示します。デフォルトは最適であり、自動選択を意味します。
plt.legend(loc='best') # 提供11种不同的图例显示位置軸スケールの設定
# 设置刻度和步长
z = range(-10, 45)
x_label = ["10:{}".format(i) for i in x]
plt.xticks(x[::5], x_label[::5])
plt.yticks(z[::5])グリッド情報を追加する
plt.grid() 関数は、画像に背景グリッドを追加するために使用されます。よく使用されるパラメータのうち、alpha は透明度の設定を表し、linewith は線の幅を表します。
plt.grid(linestyle='--', alpha=0.5, linewidth=2)表題を加える
plt.xlabel()、plt.ylabel()、および plt.title() 関数は、それぞれアイコンの x 軸、y 軸、およびタイトル情報を設定するために使用されます。
# 添加标题
plt.xlabel('Time/ min')
plt.ylabel('Temperature/ ℃')
plt.title('Curve of Temperature Change with Time')保存して表示する
# 保存和展示
# plt.savefig('./plt_img/test2.png')
plt.show()折れ線グラフを描く
Lot(x, y, format_str, **kwargs) : 折れ線グラフを描画します。
xとyはデータ シーケンスで、format_str は色、線種などのポリライン スタイルを指定します。
**kwargs は、 label (ポリラインにラベルを追加) や linewidth (ポリラインの幅を設定) などの他のパラメータを渡すことができます。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(0, 10, 0.1)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y, 'r-', label='sine curve', linewidth=2)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('sine curve')
plt.legend()
plt.show()散布図を描く
scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, **kwargs) : 散布図を描画します。
xとyはデータ シーケンスで、sは点のサイズを指定し、cは点の色を指定し、mark は点の形状を指定します。
**kwargs は、label (散布ポイントにラベルを追加) や alpha (散布ポイントの透明度の設定) などの他のパラメータを渡すことができます。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
colors = np.random.rand(50)
sizes = 500 * np.random.rand(50)
plt.scatter(x, y, s=sizes, c=colors, marker='o', alpha=0.5, label='random data')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('scatter plot')
plt.legend()
plt.show()棒グラフを描く
bar(x, height, width=0.8,bottom=None, align='center', **kwargs) : 棒グラフを描画します。
xは列の x 軸座標、heightは列の高さ、width は列の幅を指定、bottom は列の一番下の位置、align は列の配置を指定します。
**kwargs は、label (列にラベルを追加) や color (列の色を設定) などの他のパラメータを渡すことができます。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.array(['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
y = np.array([10, 24, 36, 42, 15])
plt.bar(x, y, align='center', color='b', label='data')
plt.xlabel('category')
plt.ylabel('value')
plt.title('bar chart')
plt.legend()
plt.show()