Matplotlib学习笔记1

1、基本操作：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

如果在jupyter里画图，加上一行命令：

%matplotlib inline

plt.plot([1,2,3,4,5],[1,4,9,16,25])
plt.xlabel('xlabel',fontsize = 16)
plt.ylabel('ylabel')

2、改变线形：

plt.plot([1,2,3,4,5],[1,4,9,16,25],'-.',color='r')
plt.xlabel('xlabel',fontsize = 16)
plt.ylabel('ylabel',fontsize = 16)

字符 类型 字符 类型
‘-’ 实线 ‘–’ 虚线
‘-.’ 虚点线 ‘:’ 点线
‘.’ 点 ‘,’ 像素点
‘o’ 圆点 ‘v’ 下三角点
‘^’ 上三角点 ‘<’ 左三角点
‘>’ 右三角点 ‘1’ 下三叉点
‘2’ 上三叉点 ‘3’ 左三叉点
‘4’ 右三叉点 ‘s’ 正方点
‘p’ 五角点 ‘*’ 星形点
‘h’ 六边形点1 ‘H’ 六边形点2
‘+’ 加号点 ‘x’ 乘号点
‘D’ 实心菱形点 ‘d’ 瘦菱形点
‘_’ 横线点

字符 颜色
‘b’ 蓝色，blue
‘g’ 绿色，green
‘r’ 红色，red
‘c’ 青色，cyan
‘m’ 品红，magenta
‘y’ 黄色，yellow
‘k’ 黑色，black
‘w’ 白色，white

3、多条线绘制：

plt.plot(tang_numpy,tang_numpy,'r--',
        tang_numpy,tang_numpy**2,'bs',
        tang_numpy,tang_numpy**3,'go')

4、指定线条宽度：

x = np.linspace(-10,10)
y = np.sin(x)
plt.plot(x,y,linewidth = 3.0)

5、标记点：

plt.plot(x,y,color='b',linestyle=':',marker = 'o',markerfacecolor='r',markersize = 10)

6、对图进行修改：

line = plt.plot(x,y)
plt.setp(line,color='r',linewidth = 2.0, alpha = 0.4)   #alpha透明度

7、绘制子图：

# 211 表示一会要画的图是2行一列的 最后一个1表示的是子图当中的第1个图
plt.subplot(211)
plt.plot(x,y,color='r')

# 212 表示一会要画的图是2行一列的 最后一个1表示的是子图当中的第2个图
plt.subplot(212)
plt.plot(x,y,color='b')

8、注释：

plt.plot(x,y,color='b',linestyle=':',marker = 'o',markerfacecolor='r',markersize = 10)
plt.xlabel('x:---')
plt.ylabel('y:---')
plt.title('godx:---')
plt.text(0,0,'godx')      #在位置（0,0）出处增加注释“godx”
plt.grid(True)              #加网格
plt.annotate('godx',xy=(-5,0),xytext=(-2,0.3),arrowprops = dict(facecolor='red',shrink=0.05,headlength= 20,headwidth = 20))
#增加带箭头的注释
#箭头指向（-5,0），注释位置（-2,0.3）,箭头红色，放缩系数0.05（值越小箭头越长）

9、代码风格：
输入：

plt.style.available
>['dark_background',
 'seaborn-talk',
 'seaborn-bright',
 'seaborn-ticks',
 'bmh',
 'ggplot',
 'seaborn-darkgrid',
 'classic',
 'fivethirtyeight',
 'seaborn-deep',
 'seaborn-colorblind',
 'seaborn-muted',
 'seaborn-pastel',
 'seaborn-notebook',
 'seaborn-paper',
 'seaborn-dark-palette',
 'seaborn-whitegrid',
 'seaborn-white',
 'grayscale',
 'seaborn-dark',
 'seaborn-poster']

可以查看可以使用的风格。

x = np.linspace(-10,10)
y = np.sin(x)
plt.style.use('dark_background')
plt.plot(x,y)

感觉用处不大，自己喜欢就好。