matplotlib使用

import matplotlib.pyplot as plt

figure.savefig的选项

• filename
  • 含有文件路径的字符串或Python的文件型对象。图像格式由文件扩展名推断得出，例如，.pdf推断出PDF，.png推断出PNG
    （“png”、“pdf”、“svg”、“ps”、“eps”……）
• dpi
  • 图像分辨率（每英寸点数），默认为100
• facecolor
  图像的背景色，默认为“w”（白色）

!mkdir "./img"
plt.plot(x,y)
plt.savefig("./img/fig.jpg")

• plt.imread("./source/girl.jpg")
  • 图片数组化
• plt.imshow(girl)
  • 将数组对象放入
• axes.set_xscale("log")
  • X轴按照log形式显示
• plt.show()
  • 显示图片
• figure = img.get_figure()
  • 获取图片的图层
• figure.set_size_inches((20,16))
  • 设置图层的大小
• plt.plot(x,y)
  • plot()创建一个2D线型图，并且返回该图的对象
• lines[1].set_linewidth(5)
  • 设置线宽，图对象是一个数组，所以[1]
• plt.grid(lw=1,color='red',alpha=0.1)
  • 设置网格线
  • lw代表linewidth，线的粗细
  • alpha表示线的明暗程度
  • color代表颜色

• 轴面

# 添加子轴面，
#一个图层里面可以方多个图像，每一个图像都是该图层的一个子轴面
# 1、取出plt的图层对象
figure = plt.figure(figsize=(12,3))
# 2、向图层中增加子轴面
axes1 = figure.add_subplot(1,3,1) 
# 获取到子轴面对象，可以把图像画在里面
axes1.plot(x,y)
# 三个参数分别多少行、多少列、第几个（从左到右，从上到下）
# 3、在子轴面中绘制图像
axes2 = figure.add_subplot(1,3,2)

axes3 = figure.add_subplot(1,3,3)

axes2.plot(x,np.cos(x),color="m",linestyle="-.")

axes3.plot(x,np.tan(x),color='g',linestyle=":")

#加网格
axes1.grid(b=True,c="g",linestyle=":")
axes2.grid(c='r',linestyle="--")

• plt.axis([-15,8,-2,2])
  • 参数是一个列表，有四个元素分别代表x轴上下限和y轴上下限
  • 'tight'、'off'、'equal'……
• plt.xlim(-4,6)
• plt.ylim(-1,0.5)
  • 指定x轴和y轴的坐标的上下限
• plt.xlabel("x_value",rotation=0,horizontalalignment="left")
• plt.ylabel("sin(x)",rotation=0,horizontalalignment="center")
  • 设置坐标轴标签
• plt.legend(["y=x^2","y=2x","y=cos(x)"])
  • 设置图例，分别对应三条线
• loc参数

字符串	数值	字符串	数值
best	0	center left	6
upper right	1	center right	7
upper left	2	lower center	8
lower left	3	upper center	9
lower right	4	center	10
right	5

- plt.legend(["y=x^2","y=2x","y=cos(x)"],loc="best")

• plt.legend(loc=(0,0.5),ncol=2)
  • 元组第一个元素代表x方向上图例方的位置，第二个元素y方向上图例的位置
  • ncol代表图例的列数

设置plot的风格和样式

• axes1.plot(x,y1,ls="--",color="r",marker="o")

• plt.plot(x,y,color=(0.3,0.4,0.3,0.1))

  • rgb alpha

颜色值的方式

• 别名
  • color='r'

• 合法的HTML颜色名
  • color = 'red'

颜色	别名	HTML颜色名	颜色	别名	HTML颜色名
蓝色	b	blue	绿色	g	green
红色	r	red	黄色	y	yellow
青色	c	cyan	黑色	k	black
洋红色	m	magenta	白色	w	white

• HTML十六进制字符串
  • color = '#eeefff'

• 归一化到[0, 1]的RGB元组
  • color = (0.3, 0.3, 0.4)

• plt.subplot(facecolor=(0.2,0.3,0.5))
  • 设置坐标轴面的背景颜色
• plt.plot(x,y,facecolor="r")
  • plot函数是用于绘制线形图的，线形图没有背景颜色
• plt.plot(x,x**3,c=(0.5,0.6,0.3),linestyle = "-.",lw=10)
• plt.plot(x,x**2,dashes=[4,5,8,6])
  • dashes里面分别是 长度 宽度 第二个长度，第二个宽度

线条风格设置

线条风格	描述	线条风格	描述
'-'	实线	':'	虚线
'--'	破折线	'steps'	阶梯线
'-.'	点划线	'None' / '，'	什么都不画

• marker参数
• plt.plot([1,2,4,6,7,9],[1,1,4,9,10,20],marker="4")

标记	描述	标记	描述
'1'	一角朝下的三脚架	'3'	一角朝左的三脚架
'2'	一角朝上的三脚架	'4'	一角朝右的三脚架

• plt.plot(x,y,marker="o",markersize=10)
  • markersize代表点的大小
    | 标记 | 描述 | 标记 | 描述 |
    | :-------------: |:-----------:| :----:| :-----:|
    | 's' | 正方形 | 'p' | 五边形 |
    | 'h' | 六边形1 | 'H' | 六边形2 |
    | '8' | 八边形 |

标记	描述	标记	描述
'.'	点	'x'	X
'*'	星号	'+'	加号
','	像素

标记	描述	标记	描述
'o'	圆圈	'D'	菱形
'd'	小菱形	'','None',' ',None	无

标记	描述	标记	描述
'_'	水平线	'|'	水平线

• 更多点线设置
• plt.plot(x,y,"-.g",x,x2,"--or",x,x2,"--",x,x)
• plt.plot(x,x**2,c='r',ls='-.',marker='o',markeredgecolor='g',
  markerfacecolor='m',markeredgewidth=3,markersize=10)
• plt.plot(x,x*2,ls="-.",x,x4,marker="o")
  • 属性设置不能把属性夹杂在曲线之间，会报错
• line, = plt.plot(x,y)
• plt.setp(line,marker="*",ls="-.",c="g")
  • setp方法传参
• setter方法

lines = plt.plot(x,y,x,x**2)
# 通过setter方法对属性进行设置
lines[0].set_color("r")
lines[0].set_marker(">")
lines[1].set_ls("-.")
lines[1].set_lw(10)

参数	描述	参数	描述
color或c	线的颜色	linestyle或ls	线型
linewidth或lw	线宽	marker	点型
markeredgecolor	点边缘的颜色	markeredgewidth	点边缘的宽度
markerfacecolor	点内部的颜色	markersize	点的大小

X、Y轴坐标刻度

x = np.linspace(-5,5,50)
y = np.sin(x)
plt.plot(x,y,c='r')
# 设置x轴坐标的标记
plt.xticks(np.linspace(-np.pi,np.pi,5),
           ("-pi","-pi/2","0","pi/2","pi"),size=20,rotation=60)
# y轴留三个
plt.yticks([-1,0,1],["min",0,'max'])

面向对象方法设置刻度

# 坐标标签与刻度属于图层面板
figure = plt.figure(figsize=(12,5))

axes = figure.add_subplot(111)

axes.plot(x,y,c="m")

axes.set_xticks(np.linspace(-np.pi,np.pi,5)) # 这个方法设置下标的位置
axes.set_xticklabels(["-pi","-pi/2",0,"pi/2","pi"],size=10)

• LaTex语法，用 ππ 等表达式在图表上写上希腊字母

plt.plot(x,y)
plt.xticks(np.linspace(-np.pi,np.pi,5),
           ["-$\pi$","-$\pi$/2",0,"$\pi$/2","$\pi$"])

其他2D图形

直方图

【直方图的参数只有一个x！！！不像条形图需要传入x,y】

hist()的参数

• bins
  可以是一个bin数量的整数值，也可以是表示bin的一个序列。默认值为10
• normed
  如果值为True，直方图的值将进行归一化处理，形成概率密度，默认值为False
• color
  指定直方图的颜色。可以是单一颜色值或颜色的序列。如果指定了多个数据集合，颜色序列将会设置为相同的顺序。如果未指定，将会使用一个默认的线条颜色
• orientation
  通过设置orientation为horizontal创建水平直方图。默认值为vertical

x = np.random.randint(0,10,size=100)
print(x)
plt.hist(x,bins=20,normed=True,color='r',orientation="vertical")
# bins参数代表是划分多少个区间，normed参数代表是否归一化

条形图

【条形图有两个参数x,y！】

bar()、barh()

• plt.bar(x,x,width=0.1)
  • 条形图适合样本量比较小的统计量，如果比较大会自动选取某些代表点
  • barh()为水平的条形图

饼图

【饼图也只有一个参数x！】

• pie()
  • 饼图适合展示各部分占总体的比例，条形图适合比较各部分的大小
  • 普通各部分占满饼图
  • 普通未占满饼图

labels = ["China","USA","EU","Japan","UK","France","Others"]
data = np.array([0.12,0.18,0.15,0.06,0.03,0.025,0.465])

plt.pie(data,labels=labels,labeldistance=1,autopct="%0.2f%%",
        pctdistance=0.8,explode=[0.2,0.2,0,0,0.5,0.1,0.1],shadow=True,
       startangle=180
       )

饼图阴影、分裂等属性设置

• labels参数设置每一块的标签；labeldistance参数设置标签距离圆心的距离（比例值）
• autopct参数设置比例值的显示格式(%1.1f%%)；pctdistance参数设置比例值文字距离圆心的距离
• explode参数设置每一块顶点距圆形的长度（比例值）；colors参数设置每一块的颜色；
• shadow参数为布尔值，设置是否绘制阴影
• startangle设置旋转角度

散点图

【散点图需要两个参数x,y，但此时x不是表示x轴的刻度，而是每个点的横坐标！】

• scatter()

x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)

# 随机生成1000中颜色
colors = np.random.rand(3000).reshape((1000,3))
# 随机生成1000个大小
size = np.random.randint(1,100,size=1000)

plt.scatter(x,y,color=colors,s=size,marker="d")

图形内的文字、注释、箭头

控制文字属性的方法:

Pyplot函数	API方法	描述
text()	mpl.axes.Axes.text()	在Axes对象的任意位置添加文字
xlabel()	mpl.axes.Axes.set_xlabel()	为X轴添加标签
ylabel()	mpl.axes.Axes.set_ylabel()	为Y轴添加标签
title()	mpl.axes.Axes.set_title()	为Axes对象添加标题
legend()	mpl.axes.Axes.legend()	为Axes对象添加图例
figtext()	mpl.figure.Figure.text()	在Figure对象的任意位置添加文字
suptitle()	mpl.figure.Figure.suptitle()	为Figure对象添加中心化的标题
annnotate()	mpl.axes.Axes.annotate()	为Axes对象添加注释（箭头可选）

所有的方法会返回一个matplotlib.text.Text对象

• plt.text(2,2,"xxx",size=20)
  plt.figtext(1,0.5,"sss")#相对位置
• annotate(text,xy=(tx0,ty0),xytext=(tx1,ty1),arrowprops=dict(arrowstyle="->",connectionstyle="arc3"))

注释

annotate()
xy参数设置箭头指示的位置，xytext参数设置注释文字的位置
arrowprops参数以字典的形式设置箭头的样式
width参数设置箭头长方形部分的宽度，headlength参数设置箭头尖端的长度，
headwidth参数设置箭头尖端底部的宽度，
facecolor设置箭头颜色
shrink参数设置箭头顶点、尾部与指示点、注释文字的距离（比例值）

3D图

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
ax = plt.subplot(projection="3d")
ax.scatter3D(samples["2006世界杯"],samples["2010世界杯"],samples["2007亚洲杯"],c=y_)
centers = km.cluster_centers_
ax.scatter3D(centers[:,0],centers[:,1],centers[:,2],c='r')

转载于:https://www.jianshu.com/p/765e72a1484e