Python---MatPlotlib库的实用总结

Matplotlib和numpy库一样，都是python的第三方库，numpy库侧重于数据的统计，计算，分析，详细看这里;
Matplotlib库则侧重于图形的绘制，将数据可视化，支持许多种图像的绘制，具体看这里。Matplotlib库支持的功能太多，一般情况只使用其中的pyplot子库就已足够，具体使用方法如下:

import Matplotlib.pyplot as plt

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初识MatPlotlib.pyplot

上初中时，学的最简单的图形是什么？没错，坐标系，学习pyplot，第一步先学会画一个平面坐标系，利用plot函数可以做到这一点

plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)

其中：

• x,y:代表所绘制的数据的x，y轴，可以为列表或数组
• format_string:控制曲线的格式字符串（可以省略）
• kwargs:plot函数可以同时绘制多条曲线，只需在后面接上相同的参数(x,y,format_string)就行

format_string：可控制曲线的颜色，风格，标记字符，下图列出了常用的几个，不用记忆，需要的时候查一下表就行：



这里举一个plot的使用示例：

a=np.arrage(10)
plt.plot(a,a*1.5,'go-',a,a*2.5,'rx',a,a*3.5,'*',a,a*4.5,'b-.')

这条程序绘制出的图形如下：

使用技巧： 当绘制一条曲线时，可以省略x轴，图像将y轴数据(列表或数组)的下标当作x轴，
但是当绘制多条曲线时，不允许x轴的省略

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加上注释

仅仅有图像是不够的，这个图象表示了什么，它的x，y轴代表什么含义？我们需要用注释来表明图像的意义，pyplot中提供了许多文本显示函数，常用的有以下几种：

那这些函数怎么用呢？前三者用法相同，这里举一个例子

a=np.arange(0,5,0.5)
plt.plot(a,a**2,'r--')

plt.xlabel('xlabel',fontsize=15,color='green')
plt.ylabel('ylabel',fontsize=15,color='yellow')
plt.title('title $y=coss(2\pi x)$',fontsize=25)
plt.text(2,1,r'$\mu=100$',fontsize=15)

plt.grid(True)
plt.show()

其中，由两个$包括起来的部分是Latex格式语句，这里不赘述;
text函数中，前两个参数分别表示文本的横纵坐标

除这些外，表中还提到了annotate函数，使用方法如下：

plt.annotate(s,xy=arrow_crd,xytexte=text_crd,arrowprops=dict)

这些参数中：

• arrow_crd:箭头的坐标
• text_crd:注释的坐标
• dict:表示一系列的属性
  举个实例：
  

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让它更好懂！-----来点中文

pyplot默认情况下，不支持中文的标注，这可让英文渣大为头疼，接下来我们学习：如何让它支持中文注释。

reParams

想让pyplot支持中文注释，需要用到rcParams这个函数，它可以指定中文的字体，字体风格(正常，斜体)，以及字体大小，使用的示例如下：

import matplotlib
matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei'
matplotlib.rcParams['fontsize']=20

以上代码中，SimHei代表黑体，在写过这条代码后，就可以在x，y轴等地方添加中文的注释，常用的字体有如下几种：

此外，rcParams包含以下这些属性：

fontproperties

在以上的方法中，使用rcParams可以设置全局的字体，但如果只想改变某个部分的字体呢？这时就需要用到fontproperties属性。
举例：

a=np.arange(0.0,5.0,0.02)
plt.xlabel('这里是横轴',fontproperties='SimHei',fontsize=20)
ply.ylabel('这里是纵轴'，fontperoerties='SimHei',fontsize=20)
plt.plot(a,a**2)
plt.show

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漂亮的排版----多区域绘图

常常，我们会想在一张纸上画许多个互不关联的图像，这些图像有的占用了左半边，有时由占用了一整行，pyplot中也可以做到这种效果----subplot2grid()

subplot2grid函数，首先将画图的区域分成多个网格，利用对不同的网格选择，合并，便达到图中的效果，和Excel中的合并单元格是同样的原理。
例如：

plt.subplot2grid((3,3),(1,0),colspan=2，rowspan=2)

• 第一个参数：表示将绘图的区域分成3*3的网格（注意，网格下标从0开始）
• 第二个参数：选中第二行，第一列的网格
• 第三个参数：合并2个列
• 第四个参数：同上类推
  达到以下的效果：
  
  虽然这个函数能实现漂亮的排版，但使用起来有些麻烦，比如：已经有了plt.subplot2grid((3,3),(1,0),colspan=2，rowspan=2)这条语句，若想选中其他区域（如0，0），仍需要再写一遍plt.subplot2grid((3,3),(0,0))，为了简化这个麻烦，可以使用另一个函数----GridSpec()

GridSpec函数是位于MatPlotlib中GridSpec子库中的一个函数，它的使用原理同上，但在划分网格后，不需要每次重新划分，直接选
中便可使用，举例如下：

本文地址：https://blog.csdn.net/A_BIG_DREAMER/article/details/107636861