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数据可视化之Matplotlib(1)

程序员文章站 2022-07-14 11:10:37
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Matplotlib绘图库

是Python最著名的绘图库之一,适用于交互式进行制图。
matplotlib配合numpy等模块可实现科学计算结果的视化显示
官网:https://matplotlib.org/


首先导入一下:

import matplotlib.pyplot as plt #导入模块
%matplotlib inline #在notebook中显示所绘图像

如果要显示图像中加的中文标签,则需要运行以下代码:

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签  
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号  

一、plt.plot()是最常用的方法,它有很多参数,在这里介绍几个最常用的:

plt.plot(x,y,
        color= ,      #线条颜色
        market= ,     #点形状
        linestyle= ,  #线条形状
        linewidth= ,  #线条宽度
        alpha= ,      #线条透明度,[0,1]
        drawstyle=    #描点方式
        )

首先展示一下什么参数都不加的图形:
数据可视化之Matplotlib(1)

1、 设置曲线的颜色—color、点形状—market、线形状—linestyle (可分开设置也可一起设置)

(1)颜色:一般的红黄绿蓝可用’首字母’或全称。或者导入seaborn库,然后用其中的颜色或#某某某某。
(2)点形状常用有:
'-'实线; ‘–’ 虚线; '-.'虚实线 ; ‘.‘点;
‘。’ 圆点 ;’:‘点线; ‘,’ 像素点;’*’ 星形线;‘x’乘号点;
‘_’ 横线点;‘1/2/3/4’ 下/上/左/右三叉点;‘D’实心菱形点;‘d’ 瘦菱形点。
(3)线形状:’-’ ‘–’ ‘-.’ ‘:’

表达形式:plt.plot(x,y,color= ,market= ,linestyle= )或plt.plot(x,y,‘colormarketlinestyle’)(如plt.plot(x,y,‘r*–’)
举例:
数据可视化之Matplotlib(1)

2、plt.plot()其他常用参数:

linewidth :定义线条的宽度,任意实数
alpha :定义线条的透明度,【0,1】
drawstyle :定义描点方式: drawstyle:{‘default’,‘steps-pre’,‘steps-mid’,‘steps-post’}
数据可视化之Matplotlib(1)

二、plt其他常用的图像设置命令

(1)
plt.title() #设置图像标题
plt.xlim() #设置x轴显示范围
plt.ylim() #设置y轴显示范围
plt.xlabel() #设置x轴标题
plt.ylabel() #设置y轴标题
plt.grid() #显示坐标网格线
(2)
plt.axhline() #绘制平行于x轴的水平参考线
plt.axvline() #绘制平行于y轴的水平参考线
plt.axhspan() #绘制垂直于y轴(平行于x轴)的参考区域
plt.axvspan() #绘制垂直于x轴(平行于y轴)的参考区域


举例:
数据可视化之Matplotlib(1)


(3)
plt.legend() #标示不同图形的文本标签图例
plt.xticks() #设置x轴标签名称
plt.yticks() #设置y轴标签名称
plt.text() #添加图形内容细节的无指向型注释文本
plt.annotate() #添加图形内容细节的指向型注释文本
(4)
设置标签位置:plt.legend(loc= )
loc可等于:
‘best’——0
‘upper right’——1
‘upper left’——2
‘lower left’——3
‘lower right’——4
‘right’——5
‘center left’——6
‘center right’——7
‘lower center’——8
‘upper center’——9
‘center’——10


举例:
数据可视化之Matplotlib(1)数据可视化之Matplotlib(1)
数据可视化之Matplotlib(1)数据可视化之Matplotlib(1)