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matplotlib画图实例：pyplot、pylab模块及作图參数

2017-05-05 15:30 771 查看
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/40005163

Matplotlib.pyplot画图实例

{使用pyplot模块}

matplotlib绘制直线、条形/矩形区域

importnumpyasnp
importmatplotlib.pyplotasplt
t=np.arange(-1,2,.01)
s=np.sin(2*np.pi*t)

plt.plot(t,s)
#drawathickredhlineaty=0thatspansthexrange
l=plt.axhline(linewidth=4,color='r')
plt.axis([-1,2,-1,2])
plt.show()
plt.close()

#drawadefaulthlineaty=1thatspansthexrange
plt.plot(t,s)
l=plt.axhline(y=1,color='b')
plt.axis([-1,2,-1,2])
plt.show()
plt.close()

#drawathickbluevlineatx=0thatspanstheupperquadrantoftheyrange
plt.plot(t,s)
l=plt.axvline(x=0,ymin=0,linewidth=4,color='b')
plt.axis([-1,2,-1,2])
plt.show()
plt.close()

#drawadefaulthlineaty=.5thatspansthethemiddlehalfoftheaxes
plt.plot(t,s)
l=plt.axhline(y=.5,xmin=0.25,xmax=0.75)
plt.axis([-1,2,-1,2])
plt.show()
plt.close()

plt.plot(t,s)
p=plt.axhspan(0.25,0.75,facecolor='0.5',alpha=0.5)
p=plt.axvspan(1.25,1.55,facecolor='g',alpha=0.5)
plt.axis([-1,2,-1,2])
plt.show()
效果图展示



Note:设置直线相应位置的值显示：plt.text(max_x,0,str(round(max_x,2)))。也就是直接在指定坐标写文字。不知道有没有其他方法？

[matplotlib.pyplot.axhline]

另一种绘制直线的方式

plt.hlines(hline,xmin=plt.gca().get_xlim()[0],xmax=plt.gca().get_xlim()[1],linestyles=line_style,colors=color)


直方图

plt.hist(songs_plays,bins=50,range=(0,50000),color='lightblue',normed=True)


Note:normed是将y坐标按比例画图，而不是数目。



hist转换成plot折线图

plt.hist直接绘制数据是hist图

plt.hist(z,bins=500,normed=True)
hist图转换成折线图
cnts,bins=np.histogram(z,bins=500,normed=True)
bins=(bins[:-1]+bins[1:])/2
plt.plot(bins,cnts)


[numpy教程-统计函数:histogram]

散点图、梯形图、柱状图、填充图

散列图scatter()

使用plot()画图时。假设指定样式參数为仅绘制数据点，那么所绘制的就是一幅散列图。可是这样的方法所绘制的点无法单独指定颜色和大小。
scatter()所绘制的散列图却能够指定每一个点的颜色和大小。

scatter()的前两个參数是数组，分别指定每一个点的X轴和Y轴的坐标。
s參数指定点的大小。值和点的面积成正比。它能够是一个数，指定全部点的大小；也能够是数组。分别对每一个点指定大小。

c參数指定每一个点的颜色。能够是数值或数组。这里使用一维数组为每一个点指定了一个数值。

通过颜色映射表，每一个数值都会与一个颜色相相应。

默认的颜色映射表中蓝色与最小值相应，红色与最大值相应。当c參数是形状为(N,3)或(N,4)的二维数组时。则直接表示每一个点的RGB颜色。
marker參数设置点的形状，能够是个表示形状的字符串，也能够是表示多边形的两个元素的元组。第一个元素表示多边形的边数。第二个元素表示多边形的样式，取值范围为0、1、2、3。0表示多边形，1表示星形，2表示放射形。3表示忽略边数而显示为圆形。

alpha參数设置点的透明度。
lw參数设置线宽，lw是linewidth的缩写。
facecolors參数为“none”时，表示散列点没有填充色。

柱状图bar()

用每根柱子的长度表示值的大小，它们通经常使用来比較两组或多组值。
bar()的第一个參数为每根柱子左边缘的横坐标;第二个參数为每根柱子的高度;第三个參数指定全部柱子的宽度,当第三个參数为序列时，能够为每根柱子指定宽度。bar()不自己主动改动颜色。

n=np.array([0,1,2,3,4,5])
x=np.linspace(-0.75,1.,100)

fig,axes=plt.subplots(1,4,figsize=(12,3))

axes[0].scatter(x,x+0.25*np.random.randn(len(x)))

axes[1].step(n,n**2,lw=2)

axes[2].bar(n,n**2,align="center",width=0.5,alpha=0.5)

axes[3].fill_between(x,x**2,x**3,color="green",alpha=0.5);




Note:axes子图设置title:axes.set_title("barplot")

散点图（改变颜色，大小）

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt

N=50
x=np.random.rand(N)
y=np.random.rand(N)
area=np.pi*(15*np.random.rand(N))**2#0to15pointradiuses
color=2*np.pi*np.random.rand(N)
plt.scatter(x,y,s=area,c=color,alpha=0.5,cmap=plt.cm.hsv)
plt.show()



matplotlib绘制散点图给点加上凝视

plt.scatter(data_arr[:,0],data_arr[:,1],c=class_labels)
fori,class_labelinenumerate(class_labels):
plt.annotate(class_label,(data_arr[:,0][i],data_arr[:,1][i]))
[matplotlibscatterplotwithdifferenttextateachdatapoint]

[matplotlib.pyplot.scatter]

对数坐标图
plot()所绘制图表的X-Y轴坐标都是算术坐标。
绘制对数坐标图的函数有三个：semilogx()、semilogy()和loglog(),它们分别绘制X轴为对数坐标、Y轴为对数坐标以及两个轴都为对数坐标时的图表。

以下的程序使用4种不同的坐标系绘制低通滤波器的频率响应曲线。
当中，左上图为plot()绘制的算术坐标系。右上图为semilogx()绘制的X轴对数坐标系，左下图为semilogy()绘制的Y轴对数坐标系。右下图为loglog()绘制的双对数坐标系。使用双对数坐标系表示的频率响应曲线通常被称为波特图。
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt

w=np.linspace(0.1,1000,1000)
p=np.abs(1/(1+0.1j*w))#计算低通滤波器的频率响应
plt.subplot(221)
plt.plot(w,p,linewidth=2)
plt.ylim(0,1.5)

plt.subplot(222)
plt.semilogx(w,p,linewidth=2)
plt.ylim(0,1.5)

plt.subplot(223)
plt.semilogy(w,p,linewidth=2)
plt.ylim(0,1.5)

plt.subplot(224)
plt.loglog(w,p,linewidth=2)
plt.ylim(0,1.5)

plt.show()



极坐标图
极坐标系是和笛卡尔(X-Y)坐标系全然不同的坐标系，极坐标系中的点由一个夹角和一段相对中心点的距离来表示。polar(theta,r,**kwargs)
能够polar()直接创建极坐标子图并在当中绘制曲线。也能够使用程序中调用subplot()创建子图时通过设polar參数为True,创建一个极坐标子图，然后调用plot()在极坐标子图中画图。

演示样例1
fig=plt.figure()
ax=fig.add_axes([0.0,0.0,.6,.6],polar=True)
t=linspace(0,2*pi,100)
ax.plot(t,t,color='blue',lw=3);



演示样例2
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt

theta=np.arange(0,2*np.pi,0.02)
plt.subplot(121,polar=True)
plt.plot(theta,1.6*np.ones_like(theta),linewidth=2)#绘制同心圆
plt.plot(3*theta,theta/3,"--",linewidth=2)

plt.subplot(122,polar=True)
plt.plot(theta,1.4*np.cos(5*theta),"--",linewidth=2)
plt.plot(theta,1.8*np.cos(4*theta),linewidth=2)
plt.rgrids(np.arange(0.5,2,0.5),angle=45)
plt.thetagrids([0,45])

plt.show()
Note:rgrids()设置同心圆栅格的半径大小和文字标注的角度。因此右图中的虚线圆圈有三个。半径分别为0.5、1.0和1.5,这些文字沿着45°线排列。
Thetagrids()设置放射线栅格的角度，因此右图中仅仅有两条放射线，角度分别为0°和45°。



[matplotlib.pyplot.polar(*args,**kwargs)]

等值线图
使用等值线图表示二元函数z=f(x,y)
所谓等值线，是指由函数值相等的各点连成的平滑曲线。等值线能够直观地表示二元函数值的变化趋势，比如等值线密集的地方表示函数值在此处的变化较大。

matplotlib中能够使用contour()和contourf()描绘等值线，它们的差别是：contourf()所得到的是带填充效果的等值线。

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt

y,x=np.ogrid[-2:2:200j,-3:3:300j]
z=x*np.exp(-x**2-y**2)

extent=[np.min(x),np.max(x),np.min(y),np.max(y)]

plt.figure(figsize=(10,4))
plt.subplot(121)
cs=plt.contour(z,10,extent=extent)
plt.clabel(cs)
plt.subplot(122)
plt.contourf(x.reshape(-1),y.reshape(-1),z,20)
plt.show()
为了更淸楚地区分X轴和Y轴。这里让它们的取值范围和等分次数均不相同.这样得到的数组z的形状为(200,300),它的第0轴相应Y轴、第1轴相应X轴。
调用contour()绘制数组z的等值线图，第二个參数为10,表示将整个函数的取值范围等分为10个区间,即显示的等值线图中将有9条等值线。能够使用extent參数指定等值线图的X轴和Y轴的数据范围。

contour()所返回的是一个QuadContourSet对象，将它传递给clabel(),为当中的等值线标上相应的值。
调用contourf(),绘制将取值范围等分为20份、带填充效果的等值线图。

这里演示了第二种设置X、Y轴取值范围的方法，它的前两个參数各自是计算数组z时所使用的X轴和Y轴上的取样点,这两个数组必须是一维的。


watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center"border="0">

使用等值线绘制隐函数f(x,y)=0曲线
显然，无法像绘制一般函数那样，先创建一个等差数组表示变量的取值点。然后计算出数组中每一个x所相应的y值。

能够使用等值线解决问题，显然隐函数的曲线就是值等于0的那条等值线。
程序绘制函数在f(x,y)=0和f(x,y)-0.1=0时的曲线。
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt

y,x=np.ogrid[-1.5:1.5:200j,-1.5:1.5:200j]
f=(x**2+y**2)**4-(x**2-y**2)**2
plt.figure(figsize=(9,4))
plt.subplot(121)
extent=[np.min(x),np.max(x),np.min(y),np.max(y)]
cs=plt.contour(f,extent=extent,levels=[0,0.1],colors=["b","r"],linestyles=["solid","dashed"],linewidths=[2,2])
plt.subplot(122)
forcincs.collections:
data=c.get_paths()[0].vertices
plt.plot(data[:,0],data[:,1],color=c.get_color()[0],linewidth=c.get_linewidth()[0])

plt.show()



contour()levels參数指定所绘制等值线相应的函数值。这里设置levels參数为[0，0.1],因此终于将绘制两条等值线。

观察图会发现。表示隐函数f(x)=0蓝色实线并非全然连续的。在图的中间部分它由很多孤立的小段构成。

由于等值线在原点附近无限靠近，因此不管对函数f的取值空间怎样进行细分，总是会有无法分开的地方。终于造成了图中的那些孤立的细小区域。

而表示隐函数f(x,y)=0的红色虚线则是闭合且连续的。

contour()返回对象QuadContourSet
能够通过contour()返回对象获得等值线上每点的数据。以下我们在IPython中观察变量cs,它是一个QuadContourSet对象：
cs对象的collections属性是一个等值线列表，每条等值线用一个LineCollection对象表示：
>>>cs.collections
<alistof2collections.LineCollectionobjects>
每一个LineCollection对象都有它自己的颜色、线型、线宽等属性，注意这些属性所获得的结果外面另一层封装，要获得其第0个元素才是真正的配置：
>>>c0.get_color()[0]
array([0.,0.,1.,1.])
>>>c0.get_linewidth()[0]
2
由类名可知，LineCollection对象是一组曲线的集合。因此它能够表示像蓝色实线那样由多条线构成的等值线。它的get_paths()方法获得构成等值线的全部路径，本例中蓝色实线
所表示的等值线由42条路径构成：
>>>len(cs.collections[0].get_paths())
42
路径是一个Path对象，通过它的vertices属性能够获得路径上全部点的坐标:
>>>path=cs.collections[0].get_paths()[0]
>>>type(path)
<class'matplotlib.path.Path'>
>>>path.vertices
array([[-0.08291457,-0.98938936],
[-0.09039269,-0.98743719],
…,
[-0.08291457,-0.98938936]])
上面的程序plt.subplot(122)就是从等值线集合cs中找到表示等值线的路径，并使用plot()将其绘制出来。

皮皮blog

Matplotlib.pylab画图实例
{使用pylab模块}

matplotlib还提供了一个名为pylab的模块，当中包含了很多NumPy和pyplot模块中经常使用的函数，方便用户高速进行计算和画图，十分适合在IPython交互式环境中使用。这里使用以下的方式加载pylab模块：

>>>importpylabaspl
Note:importpyplotasplt也相同能够
两种经常使用图类型
Lineandscatterplots(使用plot()命令),histogram(使用hist()命令)1折线图&散点图Lineandscatterplots

折线图Lineplots(关联一组x和y值的直线)

importnumpyasnp
importpylabaspl
x=[1,2,3,4,5]#Makeanarrayofxvalues
y=[1,4,9,16,25]#Makeanarrayofyvaluesforeachxvalue
pl.plot(x,y)#usepylabtoplotxandy
pl.show()#showtheplotonthescreen





plot(x,y)#plotxandyusingdefaultlinestyleandcolor
plot(x,y,'bo')#plotxandyusingbluecirclemarkers
plot(y)#plotyusingxasindexarray0..N-1
plot(y,'r+')#ditto,butwithredplusses


plt.plot(ks,wssses,marker='*',markerfacecolor='r',linestyle='-',color='b')


散点图Scatterplots

把pl.plot(x,y)改成pl.plot(x,y,'o')





美化Makingthingslookpretty

线条颜色Changingthelinecolor

红色：把pl.plot(x,y,'o')改成pl.plot(x,y,’or’)

线条样式Changingthelinestyle

虚线:plot(x,y,'--')

marker样式Changingthemarkerstyle

蓝色星型markers：plot(x,y,’b*’)

详细见附录-matplotlib中的作图參数

图和轴标题以及轴坐标限度Plotandaxistitlesandlimits

importnumpyasnp
importpylabaspl
x=[1,2,3,4,5]#Makeanarrayofxvalues
y=[1,4,9,16,25]#Makeanarrayofyvaluesforeachxvalue
pl.plot(x,y)#usepylabtoplotxandy
pl.title(’Plotofyvs.x’)#giveplotatitle
pl.xlabel(’xaxis’)#makeaxislabels
pl.ylabel(’yaxis’)
pl.xlim(0.0,7.0)#setaxislimits
pl.ylim(0.0,30.)
pl.show()#showtheplotonthescreen




一个坐标系上绘制多个图Plottingmorethanoneplotonthesamesetofaxes

依次作图就可以

importnumpyasnp
importpylabaspl
x1=[1,2,3,4,5]#Makex,yarraysforeachgraph
y1=[1,4,9,16,25]
x2=[1,2,4,6,8]
y2=[2,4,8,12,16]
pl.plot(x1,y1,’r’)#usepylabtoplotxandy
pl.plot(x2,y2,’g’)
pl.title(’Plotofyvs.x’)#giveplotatitle
pl.xlabel(’xaxis’)#makeaxislabels
pl.ylabel(’yaxis’)
pl.xlim(0.0,9.0)#setaxislimits
pl.ylim(0.0,30.)
pl.show()#showtheplotonthescreen




图例Figurelegends

pl.legend((plot1,plot2),(’label1,label2’),loc='best’,numpoints=1)

第三个參数loc=表示图例放置的位置:'best’‘upperright’,‘upperleft’,‘center’,‘lowerleft’,‘lowerright’.

假设在当前figure里plot的时候已经指定了label，如plt.plot(x,z,label="cos(x2)")，直接调用plt.legend()就能够了。

importnumpyasnp
importpylabaspl
x1=[1,2,3,4,5]#Makex,yarraysforeachgraph
y1=[1,4,9,16,25]
x2=[1,2,4,6,8]
y2=[2,4,8,12,16]
plot1=pl.plot(x1,y1,’r’)#usepylabtoplotxandy:Giveyourplotsnames
plot2=pl.plot(x2,y2,’go’)
pl.title(’Plotofyvs.x’)#giveplotatitle
pl.xlabel(’xaxis’)#makeaxislabels
pl.ylabel(’yaxis’)
pl.xlim(0.0,9.0)#setaxislimits
pl.ylim(0.0,30.)
pl.legend([plot1,plot2],(’redline’,’greencircles’),’best’,numpoints=1)#makelegend
pl.show()#showtheplotonthescreen




2直方图Histograms

importnumpyasnp
importpylabaspl
#makeanarrayofrandomnumberswithagaussiandistributionwith
#mean=5.0
#rms=3.0
#numberofpoints=1000
data=np.random.normal(5.0,3.0,1000)
#makeahistogramofthedataarray
pl.hist(data)
#makeplotlabels
pl.xlabel(’data’)
pl.show()
假设不想要黑色轮廓能够改为pl.hist(data,histtype=’stepfilled’)





自己定义直方图bin宽度Settingthewidthofthehistogrambinsmanually

添加两行

bins=np.arange(-5.,16.,1.)#浮点数版本号的range
pl.hist(data,bins,histtype=’stepfilled’)





同一画板上绘制多幅子图Plottingmorethanoneaxispercanvas

假设须要同一时候绘制多幅图表的话，能够是给figure传递一个整数參数指定图标的序号。假设所指定
序号的画图对象已经存在的话。将不创建新的对象，而仅仅是让它成为当前画图对象。

fig1=pl.figure(1)
pl.subplot(211)
subplot(211)把画图区域等分为2行*1列共两个区域,然后在区域1(上区域)中创建一个轴对象.pl.subplot(212)在区域2(下区域)创建一个轴对象。




Youcanplayaroundwithplottingavarietyoflayouts.Forexample,Fig.11iscreatedusingthefollowingcommands:

f1=pl.figure(1)
pl.subplot(221)
pl.subplot(222)
pl.subplot(212)





当画图对象中有多个轴的时候，能够通过工具栏中的ConfigureSubplotsbutton，交互式地调节轴之间的间距和轴与边框之间的距离。

假设希望在程序中调节的话，能够调用subplots_adjust函数。它有left,right,bottom,top,wspace,hspace等几个keyword參数，这些參数的值都是0到1之间的小数。它们是以画图区域的宽高为1进行正规化之后的坐标或者长度。

pl.subplots_adjust(left=0.08,right=0.95,wspace=0.25,hspace=0.45)

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绘制圆形Circle和椭圆Ellipse
1.调用包函数

###################################
#coding=utf-8
#!/usr/bin/envpython
#__author__='pipi'
#ctime2014.10.11
#绘制椭圆和圆形
###################################
frommatplotlib.patchesimportEllipse,Circle
importmatplotlib.pyplotasplt

fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(111)

ell1=Ellipse(xy=(0.0,0.0),width=4,height=8,angle=30.0,facecolor='yellow',alpha=0.3)
cir1=Circle(xy=(0.0,0.0),radius=2,alpha=0.5)
ax.add_patch(ell1)
ax.add_patch(cir1)

x,y=0,0
ax.plot(x,y,'ro')

plt.axis('scaled')
#ax.set_xlim(-4,4)
#ax.set_ylim(-4,4)
plt.axis('equal')#changeslimitsofxoryaxissothatequalincrementsofxandyhavethesamelength

plt.show()
參见Matplotlib.pdfRelease1.3.1文档



p187

18.7Ellipses(seearc)

p631classmatplotlib.patches.Ellipse(xy,width,height,angle=0.0,**kwargs)Bases:matplotlib.patches.PatchAscale-freeellipse.xycenterofellipsewidthtotallength(diameter)ofhorizontalaxisheighttotallength(diameter)ofverticalaxisanglerotationindegrees(anti-clockwise)p626classmatplotlib.patches.Circle(xy,radius=5,**kwargs)

或者參见Matplotlib.pdfRelease1.3.1文档contour绘制圆

#coding=utf-8
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt

x=y=np.arange(-4,4,0.1)
x,y=np.meshgrid(x,y)
plt.contour(x,y,x**2+y**2,[9])#x**2+y**2=9的圆形

plt.axis('scaled')
plt.show()
p478
Axes3D.contour(X,Y,Z,*args,**kwargs)
Createa3Dcontourplot.
ArgumentDescription
X,Y,Datavaluesasnumpy.arrays
Z
extend3d
stride
zdir
offset
Whethertoextendcontourin3D(default:False)
Stride(stepsize)forextendingcontour
Thedirectiontouse:x,yorz(default)
Ifspecifiedplotaprojectionofthecontourlinesonthispositioninplanenormaltozdir
Thepositionalandother

p1025

matplotlib.pyplot.axis(*v,**kwargs)
Conveniencemethodtogetorsetaxisproperties.

或者參见demo【pylab_examplesexamplecode:ellipse_demo.py】

2.直接绘制

#coding=utf-8
'''
CreatedonJul14,2014
@author:pipi
'''
frommathimportpi
fromnumpyimportcos,sin
frommatplotlibimportpyplotasplt

if__name__=='__main__':
'''plotdatamargin'''
angles_circle=[i*pi/180foriinrange(0,360)]#i先转换成double
#angles_circle=[i/np.piforiinnp.arange(0,360)]#<=>
#angles_circle=[i/180*piforiinnp.arange(0,360)]X
x=cos(angles_circle)
y=sin(angles_circle)
plt.plot(x,y,'r')

plt.axis('equal')
plt.axis('scaled')
plt.show()
[http://www.zhihu.com/question/25273956/answer/30466961?

group_id=897309766#comment-61590570]

皮皮blog

画图小技巧
控制坐标轴的显示——使x轴显示名称字符串而不是数字的两种方法
plt.xticks(range(len(list)),x,rotation='vertical')

Note:x代表一个字符串列表，如x轴上要显示的名称。

axes.set_xticklabels(x,rotation='horizontal',lod=True)

Note:这里axes是plot的一个subplot()

[控制坐标轴的显示——set_xticklabels]

获取x轴上坐标最小最大值
xmin，xmax=plt.gca().get_xlim()

在指定坐标写文字
plt.text(max_x,0,str(round(max_x,2)))


其他进阶[matplotlib画图进阶]

皮皮blog

from:http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/40005163

ref:matplotlibPlottingcommandssummary*

matplotlib下载及API手冊地址

Screenshots:examplefigures

Gallery:Clickonanyimagetoseefullsizeimageandsourcecode

用Python做科学计算-基础篇——matplotlib-绘制精美的图表

Matplotlib教程

matplotlib画图手冊/subplot


matplotlib画等高线的问题

matplotlib-2Dand3DplottinginPython

matplotlib画图库入门
绘制精美的图表
使用pythonMatplotlib库画图
barChart:http://www.cnblogs.com/qianlifeng/archive/2012/02/13/2350086.html
matplotlib--python绘制图表|PIL--python图像处理
魔法(Magic)命令%magic-%matplotlibinline

Gnuplot的介绍

Gnuplot简单介绍
IBM:gnuplot让您的数据可视化,Linux上的数据可视化工具
利用Python绘制论文图片:Gnuplot,pylab
IBM:基于PythonMatplotlib模块的高质量图形输出(2005年的文章有点旧)matplotlib技巧集(绘制不连续函数的不连续点；參数曲线上绘制方向箭头；改动缺省刻度数目。Y轴不同区间使用不同颜色填充的曲线区域。

)

Python:使用matp绘制不连续函数的不连续点。參数曲线上绘制方向箭头。改动缺省刻度数目；Y轴不同区间使用不同颜色填充的曲线区域。

lotlib绘制图表

matplotlib图表中图例大小及字体相关问题
                                            

                                        

                        
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