matplotlib基本绘图API集锦

一、基本使用流程

import matplotlib.pyplot as plt  # 导入模块

# 画布设置
plt.figure(figsize=(12,9))       # 设置图像尺寸大小，参数值乘以100表示分辨率
plt.subplot(m,n,j)               # 多个图排列
plt.figure().tight_layout()      # 多个图排列时自动设置间距，消除重叠

# 画图
plt.plot(x, y)

# 图形设置
plt.xlabel( 'height')            # 设置X轴标题
plt.ylabel( 'weight ')           # 设置Y轴标题
plt.title('scatter demo')        # 添加图的标题

# 保存与显示
plt.savefig(savepath)            # 保存图像，图像如果不完整，需要添加参数 bbox_inches = 'tight'
plt.show()                       # 显示图像，执行该语句之后会释放 figure 资源，如果要保存图片必须将 save 放在 show 之前，否则只能保存空白

二、常见设置

1.设置画布尺寸

plt.figure(
    figsize=(30, 5),          # 画布大小，指定画布的宽和高，单位为英寸
    dpi=80                    # 指定绘图对象的分辨率，即每英寸对少个像素，默认为80
)

2.设置坐标轴刻度、标签、标题

plt.xticks(
    x,                        # 刻度，指定在哪些位置有标签
    x_ticks_label,            # 刻度标签，shape 与刻度一致
    rotation                  # 刻度标签旋转角度
)
plt.xlabel('x_axle')

3.设置坐标轴显示范围

plt.xlim([4, 8])            # 两边都设置
plt.xlim(xmin=4)			# 只设置左边
plt.xlim(xmax=4)			# 只设置右边

4.设置坐标轴显示方式

ax = plt.gca()
ax.spines['right'].set_color('none')			# 隐藏右边线
ax.spines['top'].set_color('none')				# 隐藏上边线
ax.spines['left'].set_color('b')				# 左边线颜色为蓝色
ax.spines['bottom'].set_color('y')				# 下边线颜色为黄色

ax.spines['left'].set_position(('data', 6))		# 移动左边线，'data' 表示移动到交叉轴的指定坐标

5.设置网格

plt.grid(
    b=None,						# 是否显示网格线
    axis='both',				# 方向轴
    linestyle='-.',           	# 网格线样式
    linewidth=2,				# 线宽
    alpha=.4,                 	# 透明度
    color='red'               	# 颜色 
)

6.设置图例

图例在一图多线中使用，并且要在划线 plt.plot 中设置 label 参数。

plt.plot(x, y, c='r', label='line1')
plt.plot(x, y**2, c='b', label='line2')

plt.legend(
    prop,					# 图例字体
    loc='upper right'		# 图例位置
)

7.设置显示中文（局部）

一般用来设置中文的属性都是 fontproperties，除了图例用的是 prop，这个在上面说到过！

from matplotlib import font_manager

# 设置字体，这个字体文件必须支持中文
my_font = font_manager.FontProperties(fname='/path/to/font_file.ttc', size=18)

# 坐标轴显示中文
plt.xlabel(
    x_title,                   # 坐标轴标题内容
    fontproperties=my_font     # 字体设置
)

# 图形标题显示中文
plt.title(
    title, 
    fontproperties=my_font
)

8.设置中文显示（全局）

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong']

'''
常用字体：
    - 黑体 SimHei
    - 微软雅黑 Microsoft YaHei
    - 微软正黑体 Microsoft JhengHei
    - 新宋体 NSimSun
    - 新细明体 PMingLiU
    - 细明体 MingLiU
    - 标楷体 DFKai-SB
    - 仿宋 FangSong
    - 楷体 KaiTi
    - 仿宋_GB2312 FangSong_GB2312
    - 楷体_GB2312 KaiTi_GB2312
'''

9.创建多个子图

fig = plt.figure(num=1, figsize=(10,10))
ax1 = fig.add_subplot(2,2,1)
ax2 = fig.add_subplot(2,2,2)
ax3 = fig.add_subplot(2,2,3)
ax4 = fig.add_subplot(2,2,4)

10.任意位置添加文字

plt.text(
    x,  							# 横坐标
    y, 								# 纵坐标
    text, 							# 内容
    c,								# 颜色
    size,							# 字体大小
    ha='center', 					# 对齐方式
    fontproperties=my_font			# 字体
)

三、基本图形绘制

1.折线图

plt.plot(
        x,                     # 横坐标
        y,                     # 纵坐标
        color='r',             # 折线颜色
        alpha=0.5,             # 折线透明度
        linestyle='--',        # 折线的样式，-./
        linewidth=3,           # 折线宽度
        marker='o'             # 折点样式，*/+/x/s/v/h/H
)

2.散点图

plt.scatter(
    x, 
    y, 
    c='r', 
    marker='s', 
    alpha=.5, 
    label='test'
)

3.条形图

条形图绘制时会返回所有绘制的矩形框，这些矩形框也是一个个的对象！

# 垂直条形图
rects = ax1.bar(x, y, color='r', width=0.3, alpha=.5)
for rect in rects:
    print(rect.get_x(), rect.get_y())
    print(rect.get_width(), rect.get_height())

# 水平条形图
ax2.barh(x, y, color='r', height=0.3, alpha=.5)				# 这里条形宽度其实是高度 height

# 并列条形图
ax3.bar(x, y, color='r', width=0.3, alpha=.5)
ax3.bar(x+0.3, y-1, color='b', width=0.3, alpha=.5)			# 这里 x 偏移与宽度一致

# 罗列条形图
ax4.bar(x, y, width=0.3, alpha=.5)							# 先画下面的
ax4.bar(x, y-1, bottom=y, color='r', width=0.3, alpha=.5)	# 再画上面的，用 bottom 把它顶起来

4.直方图

直方图带有统计功能，它会统计落在每一个区间内的样本数量，然后绘制矩形，所以输入需要是一个样本集合

plt.hist(
	x,			# 数据样本集合
	bins		# 区间的数量，它会根据这个参数、以及数据的最大最小值自动计算每一个区间的上下界
)

# 区间数量的计算方式：最大样本值减去最小样本值，除以区间宽度，最后取整
bins = int((max(x)-min(x))/region_width)

5.饼状图

size = [59, 20, 21]							# 每一部分占比
clolor = ['r', 'g', 'b']					# 每一部分颜色
explode = [0, 0.1, 0]						# 每一部分凸出比例
label_list = ['梅西', 'C罗', '内马尔']		# 每一部分标签

# 绘制饼状图
patches, l_text, p_text = plt.pie(
    	size, 
        explode=explode, 					# 凸出
        colors=clolor, 						# 颜色
        labels=label_list, 					# 标签
        labeldistance=1.4,					# 各部分标签距离圆心距离，按照半径的倍数计算
    	pctdistance=0.7,					# 圆内各扇形文本距离圆心距离，按照半径的倍数计算
        autopct='%.1f%%', 					# 圆内各扇形文本显示格式，就是半分比
        shadow=True, 						# 圆内各扇形边界阴影
        startangle=90, 						# 第一个扇形的起始角度，从第一象限逆时针开始计算
        )

# 重新绘制扇形颜色
for t in patches:
    t.set_color('pink')
    break

# 绘制标签
for t in l_text:
    t.set_fontproperties(my_font)

# 绘制扇形内文本（百分比标签）
for t in p_text:
    t.set_size(15)

# 绘制图例
plt.legend(prop=my_font)