【python绘图】matplotlib基本使用（含实例） |
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【python绘图】matplotlib基本使用（含实例）
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前言导入库库配置设置中文字体为宋体，英文字体为Times New Roman
plt 绘图类型1.折线图2.散点图3.柱状图4.直方图4.饼图5.箱状图
pyplot绘图基本操作1.添加信息2.显示刻度3.显示图例4.显示图像5.样式设置
画板-Figure图纸-Axes坐标轴-Axis样式-Artist保存实例例：
f
(
x
)
=
x
2
s
i
n
1
x
f(x) = x^2sin\frac{1}{x}
f(x)=x2sinx1
前言
matplotlib是python的绘图库，主要用来绘制二维平面图。上手容易、简单，在python数据分析中有非常重要的作用。 基本上有两种使用 Matplotlib 的方法： 一、依靠 pyplot 自动创建和管理图形和轴，并使用 pyplot 函数进行绘图。 二、显式创建图形和轴，并在它们上调用方法（即“面向对象 (OO) 样式”）。 本文章节“plt绘图类型”和“pyplot绘图”主要使用第一种方法（直接调用函数的方法）来介绍基础的功能。虽然用第一种调用函数的方法写起来快，但是使用第二种方式功能会更全。我个人一把在用jupyter做数据分析时使用函数的方法直接调用；在做python桌面程序的时候用到matplotlib时会使用第二种方法。 一下为matplotlib官方教程和api文档，强烈建议看完本文章去拿官方的例子练手。 matplotlib官方例子 matplotlib api文档 导入库 import matplotlib.pyplot as plt 库配置matplotlib有些默认配置不能显示中文，而且格式不符合论文规范，需要设置一下 # 设置字体为宋体 plt.rcParams['font.family'] = ['serif'] # 设置字体为有衬线字体（宋体是有衬线字体之一） plt.rcParams['font.serif'] = ['SimSun'] # 设置有衬线字体为宋体 ## 下面的是设置字体为黑体 # plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif'] # 设置字体为无衬线字体（黑体是无衬线字体之一） # plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置无衬线字体为黑体 # 设置公式格式 plt.rcParams['mathtext.fontset'] = 'stix' # 正常显示负号 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.rcParams['font.size']=18 #设 置字体字号 plt.rcParams['xtick.labelsize']=16 # 设置横坐标轴字体字号 plt.rcParams['ytick.labelsize']=16 # 设置纵坐标轴字体字号 # 设置刻度朝里，我喜欢朝里，默认的朝外感觉有点丑 plt.tick_params(which="major",direction='in',length=5,bottom=True,left=True)还有很多配置可以去看官方文档。 设置中文字体为宋体，英文字体为Times New Roman基本原理就是使用一种融合宋体和TimesNewRoman的新字体。字体融合步骤我是参考简书的一篇文章，可以直接使用融合好的字体：字体下载链接下载后安装之后。修改matplotlib配置就行。 第一步：下载安装SunTimes.ttf 字体下载 第二步：双击字体安装 第三步：修改matplotlib配置： plt.rcParams['font.family'] = ['serif'] plt.rcParams['font.serif'] = ['SunTimes'] plt 绘图类型matplotlib.pyplot是使 matplotlib 像 MATLAB 一样工作的函数集合。调用简单 1.折线图 plt.plot(X,Y) 2.散点图 plt.scatter(X,Y) 3.柱状图 plt.bar(X,Y) 4.直方图直方图是对数据进行频率/频数统计，和柱状图类似，但是不一样 plt.hist(array) # array是一维数据默认绘制的是频数直方图，如果想要绘制频率直方图，需要下面的代码 # 频率直方图 plt.hist(data,bins=10,density=False, weights=weights) # density不要设置为True，有问题 4.饼图 plt.pie(data,lables=,autopct='%1.1f%%')说明： 1.1f指的是保留1位小数，后面两个%表示已百分号显示 5.箱状图 plt.boxplot(X,Y)补充一下箱线图一些说明 以下重点介绍面向对象绘图方法。此方法可以绘制更加复杂的图片。 画板-Figure前面介绍的只是比较基本的，适用于快速出图。但是我们做数据分析，想的是同时出多张图，所以需要使用figure()来生成一个画板。 fig = plt.figure(figsize=None， dpi=None)画板添加大标题 fig.suptitle("画板标题") 图纸-Axes在画板里还需要有“图纸”来绘画。也可以理解为坐标系，注意跟下面的Axis（坐标轴）要正确区分 快速创建图板和一个子图： fig, ax = plt.subplots(**fig_kw) # 快速创建子图和图板,可以传入figure对象的参数，如figsize() ax.plot(......) # 子图上绘画matplot图的组成部分： 参数1 和参数2是用来对画板划分；参数3指的是 ax 指的是第几部分 例子：ax = fig.add_subplot(2,2,1) # 将画板划分为2*2，ax表示的第一个 # 为子图添加标题： ax.set_title("标题") # 添加图例 #可以添加参数 ax.legend() # 要显示图例画的线的名称，需要在ax.plot()中添加参数：label # 在指定位置添加文本 ax.text(x,y,"str")# x,y的位置是根据坐标轴的数来的，可以通过transform参数更改坐标系 # 网格是否显示 ax.grid(True);# 显示matplotlib默认支持TeX表达式（可以输入公式） matplotlib还支持使用注解（annotions） ax.annotate('local max', xy=(2, 1), xytext=(3, 1.5),arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05)) 坐标轴-Axis #添加坐标轴标签： ax.set_xlabel("x标签") ax.set_ylabel("y标签") # 改变坐标尺度 ax.set_yscale('log') # 使用log尺度 # 改变坐标点（ticks）值 ax.set_xticks([0,30,60,90], ['zero', 'thirty', 'sixty', 'ninety'])# 第一个参数是坐标，第二个参数是坐标标签.第二个参数可以不用加。如果想在子图上新添加坐标轴，可以使用ax. twinx()或者ax. twiny()或者ax.secondary_xaxis。其实就是在原子图的基础上又添加了一个子图，不过子图默认只显示坐标轴。这个新添加的子图也可以添加图形，设置图例、标题、刻度等等。 样式-Artistmatplotlib绘图绘制图往往需要根据需求设置图形的样式。 颜色： # 设置折线的颜色 ax.plot(x, y, color='orange', linewidth=2) # 设置散点图圆点的轮廓颜色和填充颜色 ax.scatter(x, y s=50, facecolor='C0', edgecolor='k');# s表示圆点大小；facecolor表示填充大小；edgecolor表示边缘大小线宽： 线宽的单位是pt ax.plot(x, y, linewidth=6)点形状 ax.plot(x, y, marker="^")线形状 ax.plot(x, y, linestyle="--")matplotlib提供一个格式化字符串，可以对点形状、线形状、颜色：marker fig,ax=plt.subplots(figsize=(10,7)) ax.plot(x, y,"^--r")
绘制好图片不会保存怎么能行？下面是一些保存图片的代码 以位图格式保存（常用）: fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(12, 20)) # ... 省略绘图步骤 fig.savefig('output.png',format='png') 以矢量格式保存（强烈建议！矢量格式可以拖到illustrator里二次修改）： fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(12, 20)) # ... 省略绘图步骤 plt.rcParams['pdf.fonttype'] = 42 # 字号可以修改，设置字号后，保存成pdf会自动将文件以字体的形式输出；也可以不加这个设置，但是字体会变成轮廓，影响后面用illustrator修改字体格式 fig.savefig('output.pdf',format='pdf') 实例 例： f ( x ) = x 2 s i n 1 x f(x) = x^2sin\frac{1}{x} f(x)=x2sinx1我用的工具是jupyter notebook import numpy as np import math # 在-0.4和0.4之间划分10000个等分。 x=np.linspace(-0.4,0.4,10000,endpoint=False) # 范围我取的很小是因为在(-0.5,0.5)之外，函数图像就是一个直线，没必要。范围太大你看上去就跟直线似的。可以自己试试。 y=[] for i in x: if i==0: y.append(0) # 这里要注意分母不能为0，要不然会报 domain 错误； # 这里我直接让y等于0，因为高数都学过极限:趋近于零时，无穷小乘以有界，为0， else: y.append(math.pow(i,2) * math.sin(1/i)) plt.plot(x,y) # 输入x,y坐标 plt.title("f(x) = x^2sin(1/x) ") # 设置标题 plt.show() # 绘画matplotlib输出的图形如下： |
图来源于：https://www.imooc.com/video/20316 7:03
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