Matplotlib 学习笔记

程序员文章站 2022-03-01 21:42:45

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Matplotlib 学习笔记

Matplotlib 安装

pip install matplotlib

基本用法

#使用import导入模块matplotlib.pyplot，并简写成plt 使用import导入模块numpy，并简写成np
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#使用np.linspace定义x：范围是(-1,1);个数是50. 仿真一维数据组(x ,y)表示曲线1.
x = np.linspace(-1, 1, 50)
y = 2*x + 1

#使用plt.figure定义一个图像窗口. 使用plt.plot画(x ,y)曲线. 使用plt.show显示图像.
plt.figure()
plt.plot(x, y)
plt.show()

figure 图像

matplotlib 的 figure 就是一个单独的 figure 小窗口, 小窗口里面还可以有更多的小图片.

使用import导入模块matplotlib.pyplot，并简写成plt 使用import导入模块numpy，并简写成np

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

使用np.linspace定义x：范围是(-3,3);个数是50. 仿真一维数据组(x ,y1)表示曲线1. 仿真一维数据组(x ,y2)表示曲线2.

x = np.linspace(-3, 3, 50)
y1 = 2*x + 1
y2 = x**2

使用plt.figure定义一个图像窗口. 使用plt.plot画(x ,y1)曲线.

plt.figure()
plt.plot(x, y1)
plt.show()

设置坐标轴

调整名字和间隔

使用import导入模块matplotlib.pyplot，并简写成plt 使用import导入模块numpy，并简写成np

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

使用np.linspace定义x：范围是(-3,3);个数是50. 仿真一维数据组(x ,y1)表示曲线1. 仿真一维数据组(x ,y2)表示曲线2.

x = np.linspace(-3, 3, 50)
y1 = 2*x + 1
y2 = x**2

使用plt.figure定义一个图像窗口. 使用plt.plot画(x ,y2)曲线. 使用plt.plot画(x ,y1)曲线，曲线的颜色属性(color)为红色;曲线的宽度(linewidth)为1.0；曲线的类型(linestyle)为虚线.

plt.figure()
plt.plot(x, y2)
plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--')

使用plt.xlim设置x坐标轴范围：(-1, 2)；使用plt.ylim设置y坐标轴范围：(-2, 3)；使用plt.xlabel设置x坐标轴名称：’I am x’；使用plt.ylabel设置y坐标轴名称：’I am y’；

plt.xlim((-1, 2))
plt.ylim((-2, 3))
plt.xlabel('I am x')
plt.ylabel('I am y')
plt.show()[![设置坐标轴1](https://morvanzhou.github.io/static/results/plt/2_3_1.png)](https://morvanzhou.github.io/static/results/plt/2_3_1.png

使用np.linspace定义范围以及个数：范围是(-1,2);个数是5. 使用print打印出新定义的范围. 使用plt.xticks设置x轴刻度：范围是(-1,2);个数是5.

new_ticks = np.linspace(-1, 2, 5)
print(new_ticks)
plt.xticks(new_ticks)

使用plt.yticks设置y轴刻度以及名称：刻度为[-2, -1.8, -1, 1.22, 3]；对应刻度的名称为[‘really bad’,’bad’,’normal’,’good’, ‘really good’]. 使用plt.show显示图像.

plt.yticks([-2, -1.8, -1, 1.22, 3],[r'$really\ bad$', r'$bad$', r'$normal$', r'$good$', r'$really\ good$'])
plt.show()

设置不同名字和位置

使用import导入模块matplotlib.pyplot，并简写成plt 使用import导入模块numpy，并简写成np

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

使用np.linspace定义x：范围是(-3,3);个数是50. 仿真一维数据组(x ,y1)表示曲线1. 仿真一维数据组(x ,y2)表示曲线2.

x = np.linspace(-3, 3, 50)
y1 = 2*x + 1
y2 = x**2

使用plt.figure定义一个图像窗口. 使用plt.plot画(x ,y2)曲线. 使用plt.plot画(x ,y1)曲线，曲线的颜色属性(color)为红色;曲线的宽度(linewidth)为1.0；曲线的类型(linestyle)为虚线. 使用plt.xlim设置x坐标轴范围：(-1, 2)；使用plt.ylim设置y坐标轴范围：(-2, 3)；

plt.figure()
plt.plot(x, y2)
plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--')
plt.xlim((-1, 2))
plt.ylim((-2, 3))

使用np.linspace定义范围以及个数：范围是(-1,2);个数是5. 使用plt.xticks设置x轴刻度：范围是(-1,2);个数是5. 使用plt.yticks设置y轴刻度以及名称：刻度为[-2, -1.8, -1, 1.22, 3]；对应刻度的名称为[‘really bad’,’bad’,’normal’,’good’, ‘really good’].

new_ticks = np.linspace(-1, 2, 5)
plt.xticks(new_ticks)
plt.yticks([-2, -1.8, -1, 1.22, 3],['$really\ bad$', '$bad$', '$normal$', '$good$', '$really\ good$'])

使用plt.gca获取当前坐标轴信息. 使用.spines设置边框：右侧边框；使用.set_color设置边框颜色：默认白色；使用.spines设置边框：上边框；使用.set_color设置边框颜色：默认白色；

ax = plt.gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
plt.show()

调整坐标轴

使用.xaxis.set_ticks_position设置x坐标刻度数字或名称的位置：bottom.（所有位置：top，bottom，both，default，none）

ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')

使用.spines设置边框：x轴；使用.set_position设置边框位置：y=0的位置；（位置所有属性：outward，axes，data）

ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
plt.show()

使用.yaxis.set_ticks_position设置y坐标刻度数字或名称的位置：left.（所有位置：left，right，both，default，none）

ax.yaxis.set_ticks_position('left')

使用.spines设置边框：y轴；使用.set_position设置边框位置：x=0的位置；（位置所有属性：outward，axes，data）使用plt.show显示图像.

ax.spines['left'].set_position(('data',0))
plt.show()

Legend 图例

添加图例

matplotlib 中的 legend 图例就是为了帮我们展示出每个数据对应的图像名称. 更好的让读者认识到你的数据结构.

上次我们了解到关于坐标轴设置方面的一些内容，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-3, 3, 50)
y1 = 2*x + 1
y2 = x**2

plt.figure()
#set x limits
plt.xlim((-1, 2))
plt.ylim((-2, 3))

# set new sticks
new_sticks = np.linspace(-1, 2, 5)
plt.xticks(new_sticks)
# set tick labels
plt.yticks([-2, -1.8, -1, 1.22, 3],
           [r'$really\ bad$', r'$bad$', r'$normal$', r'$good$', r'$really\ good$'])

本节中我们将对图中的两条线绘制图例，首先我们设置两条线的类型等信息（蓝色实线与红色虚线).

# set line syles
l1, = plt.plot(x, y1, label='linear line')
l2, = plt.plot(x, y2, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--', label='square line')

legend将要显示的信息来自于上面代码中的 label. 所以我们只需要简单写下一下代码, plt 就能自动的为我们添加图例.

plt.legend(loc='upper right')

参数 loc='upper right' 表示图例将添加在图中的右上角.

调整位置和名称

如果我们想单独修改之前的 label 信息, 给不同类型的线条设置图例信息. 我们可以在 plt.legend 输入更多参数. 如果以下面这种形式添加 legend, 我们需要确保, 在上面的代码 plt.plot(x, y2, label='linear line') 和 plt.plot(x, y1, label='square line') 中有用变量 l1 和 l2 分别存储起来. 而且需要注意的是 l1, l2,要以逗号结尾, 因为plt.plot() 返回的是一个列表.

plt.legend(handles=[l1, l2], labels=['up', 'down'],  loc='best')

这样我们就能分别重新设置线条对应的 label 了.

最后我们得到带有图例信息的图片.

其中’loc’参数有多种，’best’表示自动分配最佳位置，其余的如下：

 '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,

Annotation 标注

画出基本图

当图线中某些特殊地方需要标注时，我们可以使用 annotation. matplotlib 中的 annotation 有两种方法，一种是用 plt 里面的 annotate，一种是直接用 plt 里面的 text 来写标注.

首先，我们在坐标轴中绘制一条直线.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-3, 3, 50)
y = 2*x + 1

plt.figure(num=1, figsize=(8, 5),)
plt.plot(x, y,)

移动坐标

然后我们挪动坐标轴的位置.

ax = plt.gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))

然后标注出点(x0, y0)的位置信息. 用plt.plot([x0, x0,], [0, y0,], 'k--', linewidth=2.5) 画出一条垂直于x轴的虚线.

x0 = 1
y0 = 2*x0 + 1
plt.plot([x0, x0,], [0, y0,], 'k--', linewidth=2.5)
# set dot styles
plt.scatter([x0, ], [y0, ], s=50, color='b')

添加注释 annotate

接下来我们就对(x0, y0)这个点进行标注.

plt.annotate(r'$2x+1=%s$' % y0, xy=(x0, y0), xycoords='data', xytext=(+30, -30),
             textcoords='offset points', fontsize=16,
             arrowprops=dict(arrowstyle='->', connectionstyle="arc3,rad=.2"))

其中参数xycoords='data' 是说基于数据的值来选位置, xytext=(+30, -30) 和 textcoords='offset points' 对于标注位置的描述和 xy 偏差值, arrowprops是对图中箭头类型的一些设置.

添加注释 text

plt.text(-3.7, 3, r'$This\ is\ the\ some\ text. \mu\ \sigma_i\ \alpha_t$',
         fontdict={'size': 16, 'color': 'r'})

其中-3.7, 3,是选取text的位置, 空格需要用到转字符\,fontdict设置文本字体.

tick 能见度

生成图形

当图片中的内容较多，相互遮盖时，我们可以通过设置相关内容的透明度来使图片更易于观察，也即是通过本节中的bbox参数设置来调节图像信息.

首先参考之前的例子, 我们先绘制图像基本信息：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-3, 3, 50)
y = 0.1*x

plt.figure()
# 在 plt 2.0.2 或更高的版本中, 设置 zorder 给 plot 在 z 轴方向排序
plt.plot(x, y, linewidth=10, zorder=1)
plt.ylim(-2, 2)
ax = plt.gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))

调整坐标

然后对被遮挡的图像调节相关透明度，本例中设置 x轴和 y轴的刻度数字进行透明度设置

for label in ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels():
    label.set_fontsize(12)
    # 在 plt 2.0.2 或更高的版本中, 设置 zorder 给 plot 在 z 轴方向排序
    label.set_bbox(dict(facecolor='white', edgecolor='None', alpha=0.7, zorder=2))
plt.show()

其中label.set_fontsize(12)重新调节字体大小，bbox设置目的内容的透明度相关参，facecolor调节 box 前景色，edgecolor 设置边框，本处设置边框为无，alpha设置透明度

Scatter 散点图

散点图

首先，先引入matplotlib.pyplot简写作plt,再引入模块numpy用来产生一些随机数据。生成1024个呈标准正态分布的二维数据组 (平均数是0，方差为1) 作为一个数据集，并图像化这个数据集。每一个点的颜色值用T来表示：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

n = 1024    # data size
X = np.random.normal(0, 1, n) # 每一个点的X值
Y = np.random.normal(0, 1, n) # 每一个点的Y值
T = np.arctan2(Y,X) # for color value

数据集生成完毕，现在来用scatterplot这个点集，鼠标点上去，可以看到这个函数的各个parameter的描述输入X和Y作为location，size=75，颜色为T，color map用默认值，透明度alpha 为 50%。 x轴显示范围定位(-1.5，1.5)，并用xtick()函数来隐藏x坐标轴，y轴同理：

plt.scatter(X, Y, s=75, c=T, alpha=.5)

plt.xlim(-1.5, 1.5)
plt.xticks(())  # ignore xticks
plt.ylim(-1.5, 1.5)
plt.yticks(())  # ignore yticks

plt.show()

Bar 柱状图

生成基本图形

向上向下分别生成12个数据，X为 0 到 11 的整数，Y是相应的均匀分布的随机数据。使用的函数是plt.bar，参数为X和Y：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

n = 12
X = np.arange(n)
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)

plt.bar(X, +Y1)
plt.bar(X, -Y2)

plt.xlim(-.5, n)
plt.xticks(())
plt.ylim(-1.25, 1.25)
plt.yticks(())

plt.show()

加颜色和数据

下面我们就颜色和数值进行优化。用facecolor设置主体颜色，edgecolor设置边框颜色为白色，

plt.bar(X, +Y1, facecolor='#9999ff', edgecolor='white')
plt.bar(X, -Y2, facecolor='#ff9999', edgecolor='white')

接下来我们用函数plt.text分别在柱体上方（下方）加上数值，用%.2f保留两位小数，横向居中对齐ha='center'，纵向底部（顶部）对齐va='bottom'：

for x, y in zip(X, Y1):
    # ha: horizontal alignment
    # va: vertical alignment
    plt.text(x + 0.4, y + 0.05, '%.2f' % y, ha='center', va='bottom')

for x, y in zip(X, Y2):
    # ha: horizontal alignment
    # va: vertical alignment
    plt.text(x + 0.4, -y - 0.05, '%.2f' % y, ha='center', va='top')

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Matplotlib 学习笔记

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文章目录

Matplotlib 安装

基本用法

figure 图像

设置坐标轴

调整名字和间隔

设置不同名字和位置

调整坐标轴

Legend 图例

添加图例

调整位置和名称

Annotation 标注

画出基本图

移动坐标

添加注释 annotate

添加注释 text

tick 能见度

生成图形

调整坐标

Scatter 散点图

散点图

Bar 柱状图

生成基本图形

加颜色和数据

Android学习笔记之AndroidManifest.xml文件解析(详解)

Android学习之Intent中显示意图和隐式意图的用法实例分析

Python中基本的日期时间处理的学习教程

Laravel学习笔记之Artisan命令生成自定义模板的方法

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按Del键无法进入笔记本电脑BIOS设置

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四个不同点巧辨苹果笔记本行货与水货

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基本用法

figure 图像

设置坐标轴

调整名字和间隔

设置不同名字和位置

调整坐标轴

Legend 图例

添加图例

调整位置和名称

Annotation 标注

画出基本图

移动坐标

添加注释 annotate

添加注释 text

tick 能见度

生成图形

调整坐标

Scatter 散点图

散点图

Bar 柱状图

生成基本图形

加颜色和数据

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