Python之MatPlotLib使用教程
2018-03-14 19:27
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1.Matplotlib简介
Matplotlib是非常强大的python画图工具Matplotlib可以画图线图、散点图、等高线图、条形图、柱形图、3D图形、图形动画等。
2.Matplotlib安装
pip3 install matplotlib#python3
3.Matplotlib引入
import matplotlib.pyplot as plt#为方便简介为plt import numpy as np#画图过程中会使用numpy import pandas as pd#画图过程中会使用pandas
4.Matplotlib基本应用
x=np.linspace(-1,1,50)#定义x数据范围 y1=2*x+1#定义y数据范围 y2=x**2 plt.figure()#定义一个图像窗口 plt.plot(x,y)#plot()画出曲线 plt.show()#显示图像 4000
4.1figure图像
matplotlib的figure为单独图像窗口,小窗口内还可以有更多的小图片。x=np.linspace(-3,3,50)#50为生成的样本数 y1=2*x+1 y2=x**2 plt.figure(num=1,figsize=(8,5))#定义编号为1 大小为(8,5) plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=2,linestyle='--')#颜色为红色,线宽度为2,线风格为-- plt.plot(x,y2)#进行画图 plt.show()#显示图
4.2设置坐标轴
x=np.linspace(-3,3,50) y1=2*x+1 y2=x**2 plt.figure(num=2,figsize=(8,5)) plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=2,linestyle='-') plt.plot(x,y2)#进行画图 plt.xlim(-1,2) plt.ylim(-2,3) plt.xlabel("I'm x") plt.ylabel("I'm y") plt.show()
自定义坐标轴
x=np.linspace(-3,3,50) y1=2*x+1 y2=x**2 plt.figure(num=2,figsize=(8,5)) plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=2,linestyle='-') plt.plot(x,y2)#进行画图 plt.xlim(-1,2) plt.ylim(-2,3) plt.xlabel("I'm x") plt.ylabel("I'm y") new_ticks=np.linspace(-1,2,5)#小标从-1到2分为5个单位 print(new_ticks) #[-1. -0.25 0.5 1.25 2. ] plt.xticks(new_ticks)#进行替换新下标 plt.yticks([-2,-1,1,2,], [r'$really\ bad$','$bad$','$well$','$really\ well$']) plt.show()
设置边框属性
x=np.linspace(-3,3,50) y1=2*x+1 y2=x**2 plt.figure(num=2,figsize=(8,5)) plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=2,linestyle='--') plt.plot(x,y2)#进行画图 plt.xlim(-1,2) plt.ylim(-2,3) new_ticks=np.linspace(-1,2,5)#小标从-1到2分为5个单位 plt.xticks(new_ticks)#进行替换新下标 plt.yticks([-2,-1,1,2,], [r'$really\ bad$','$bad$','$well$','$really\ well$']) ax=plt.gca()#gca=get current axis ax.spines['right'].set_color('none')#边框属性设置为none 不显示 ax.spines['top'].set_color('none') plt.show()
调整移动坐标轴
x=np.linspace(-3,3,50) y1=2*x+1 y2=x**2 plt.figure(num=2,figsize=(8,5)) plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=2,linestyle='--') plt.plot(x,y2)#进行画图 plt.xlim(-1,2) plt.ylim(-2,3) new_ticks=np.linspace(-1,2,5)#小标从-1到2分为5个单位 plt.xticks(new_ticks)#进行替换新下标 plt.yticks([-2,-1,1,2,], [r'$really\ bad$','$bad$','$well$','$really\ well$']) ax=plt.gca()#gca=get current axis ax.spines['right'].set_color('none')#边框属性设置为none 不显示 ax.spines['top'].set_color('none') ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')#使用xaxis.set_ticks_position设置x坐标刻度数字或名称的位置 所有属性为top、bottom、both、default、none ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))#使用.spines设置边框x轴;使用.set_position设置边框位置,y=0位置 位置所有属性有outward、axes、data ax.yaxis.set_ticks_position('left') ax.spines['left'].set_position(('data',0))#坐标中心点在(0,0)位置 plt.show()
4.3添加图例
matplotlib中legend图例帮助我们展示数据对应的图像名称。x=np.linspace(-3,3,50) y1=2*x+1 y2=x**2 plt.figure(num=2,figsize=(8,5)) plt.xlim(-1,2) plt.ylim(-2,3) new_ticks=np.linspace(-1,2,5)#小标从-1到2分为5个单位 plt.xticks(new_ticks)#进行替换新下标 plt.yticks([-2,-1,1,2,], [r'$really\ bad$','$bad$','$well$','$really\ well$']) l1,=plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=2,linestyle='--',label='linear line') l2,=plt.plot(x,y2,label='square line')#进行画图 plt.legend(loc='best')#显示在最好的位置 plt.show()#显示图
调整位置和名称,单独修改label信息,我们可以在plt.legend输入更多参数
plt.legend(handles=[l1, l2], labels=['up', 'down'], loc='best') #loc有很多参数 其中best自分配最佳位置 ''' 'best' : 0, 'upper right' : 1, 'upper left' : 2, 'lower left' : 3, 'lower right' : 4, 'right' : 5, 'center left' : 6, 'center right' : 7, 'lower center' : 8, 'upper center' : 9, 'center' : 10, '''
4.4标注
x=np.linspace(-3,3,50) y = 2*x + 1 plt.figure(num=1, figsize=(8, 5)) plt.plot(x, y,) #移动坐标轴 ax = plt.gca() ax.spines['right'].set_color('none') ax.spines['top'].set_color('none') ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) ax.yaxis.set_ticks_position('left') ax.spines['left'].set_position(('data', 0)) #标注信息 x0=1 y0=2*x0+1 plt.scatter(x0,y0,s=50,color='b') plt.plot([x0,x0],[y0,0],'k--',lw=2.5)#连接(x0,y0)(x0,0) k表示黑色 lw=2.5表示线粗细 #xycoords='data'是基于数据的值来选位置,xytext=(+30,-30)和textcoords='offset points'对于标注位置描述和xy偏差值,arrowprops对图中箭头类型设置 plt.annotate(r'$2x0+1=%s$' % y0, xy=(x0, y0), xycoords='data', xytext=(+30, -30), textcoords='offset points', fontsize=16, arrowprops=dict(arrowstyle='->', connectionstyle="arc3,rad=.2")) #添加注视text(-3.7,3)表示选取text位置 空格需要用\进行转译 fontdict设置文本字体 plt.text(-3.7, 3, r'$This\ is\ the\ some\ text. \mu\ \sigma_i\ \alpha_t$', fontdict={'size': 16, 'color': 'r'}) plt.show()
4.5能见度调整
x=np.linspace(-3, 3, 50) y=0.1*x plt.figure() plt.plot(x, y, linewidth=10, zorder=1) plt.ylim(-2, 2) #移动坐标轴 ax = plt.gca() ax.spines['right'].set_color('none') ax.spi f697 nes['top'].set_color('none') ax.spines['top'].set_color('none') ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) ax.yaxis.set_ticks_position('left') ax.spines['left'].set_position(('data', 0)) #label.set_fontsize(12)重新调整字体大小 bbox设置目的内容的透明度相关参数 facecolor调节box前景色 edgecolor设置边框 alpha设置透明度 zorder设置图层顺序 for label in ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels(): label.set_fontsize(12) label.set_bbox(dict(facecolor='red', edgecolor='None', alpha=0.7, zorder=2)) plt.show()
5.画图种类
5.1Scatter散点图
n=1024 X=np.random.normal(0,1,n)#每一个点的X值 Y=np.random.normal(0,1,n)#每一个点的Y值 T=np.arctan2(Y,X)#arctan2返回给定的X和Y值的反正切值 #scatter画散点图 size=75 颜色为T 透明度为50% 利用xticks函数来隐藏x坐标轴 plt.scatter(X,Y,s=75,c=T,alpha=0.5) plt.xlim(-1.5,1.5) plt.xticks(())#忽略xticks plt.ylim(-1.5,1.5) plt.yticks(())#忽略yticks plt.show()
5.2条形图
#基本图形 n=12 X=np.arange(n) Y1=(1-X/float(n))*np.random.uniform(0.5,1,n) Y2=(1-X/float(n))*np.random.uniform(0.5,1,n) plt.bar(X,+Y1,facecolor='#9999ff',edgecolor='white') plt.bar(X,-Y2,facecolor='#ff9999',edgecolor='white') #标记值 for x,y in zip(X,Y1):#zip表示可以传递两个值 plt.text(x+0.4,y+0.05,'%.2f'%y,ha='center',va='bottom')#ha表示横向对齐 bottom表示向下对齐 for x,y in zip(X,Y2): plt.text(x+0.4,-y-0.05,'%.2f'%y,ha='center',va='top') plt.xlim(-0.5,n) plt.xticks(())#忽略xticks plt.ylim(-1.25,1.25) plt.yticks(())#忽略yticks plt.show()
5.3等高线图
n=256 x=np.linspace(-3,3,n) y=np.linspace(-3,3,n) X,Y=np.meshgrid(x,y)#meshgrid从坐标向量返回坐标矩阵 #f函数用来计算高度值 利用contour函数把颜色加进去 位置参数依次为x,y,f(x,y),透明度为0.75,并将f(x,y)的值对应到camp之中 def f(x,y): return (1 - x / 2 + x ** 5 + y ** 3) * np.exp(-x ** 2 - y ** 2) plt.contourf(X,Y,f(X,Y),8,alpha=0.75,cmap=plt.cm.hot)#8表示等高线分成多少份 alpha表示透明度 cmap表示color map #使用plt.contour函数进行等高线绘制 参数依次为x,y,f(x,y),颜色选择黑色,线条宽度为0.5 C=plt.contour(X,Y,f(X,Y),8,colors='black',linewidth=0.5) #使用plt.clabel添加高度数值 inline控制是否将label画在线里面,字体大小为10 plt.clabel(C,inline=True,fontsize=10) plt.xticks(())#隐藏坐标轴 plt.yticks(()) plt.show()
5.4Image图片
利用matplotlib打印出图像a = np.array([0.313660827978, 0.365348418405, 0.423733120134, 0.365348418405, 0.439599930621, 0.525083754405, 0.423733120134, 0.525083754405, 0.651536351379]).reshape(3,3) #origin='lower'代表的就是选择的原点位置 plt.imshow(a,interpolation='nearest',cmap='bone',origin='lower')#cmap为color map plt.colorbar(shrink=.92)#右边颜色说明 shrink参数是将图片长度变为原来的92% plt.xticks(()) plt.yticks(()) plt.show()
出图方式 此处采用内插法中的nearest-neighbor
5.53D图像
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D#需另外导入模块Axes 3D fig=plt.figure()#定义图像窗口 ax=Axes3D(fig)#在窗口上添加3D坐标轴 #将X和Y值编织成栅格 X=np.arange(-4,4,0.25) Y=np.arange(-4,4,0.25) X,Y=np.meshgrid(X,Y) R=np.sqrt(X**2+Y**2) Z=np.sin(R)#高度值 #将colormap rainbow填充颜色,之后将三维图像投影到XY平面做等高线图,其中ratride和cstride表示row和column的宽度 ax.plot_surface(X,Y,Z,rstride=1,cstride=1,cmap=plt.get_cmap('rainbow'))#rstride表示图像中分割线的跨图 #添加XY平面等高线 投影到z平面 ax.contourf(X,Y,Z,zdir='z',offset=-2,cmap=plt.get_cmap('rainbow'))#把图像进行投影的图形 offset表示比0坐标轴低两个位置 ax.set_zlim(-2,2) plt.show()
6.多图合并显示
6.1Subplot多合一显示
均匀图中图:MatPlotLib可以组合许多的小图在大图中显示,使用的方法叫做subplot。plt.figure() plt.subplot(2,1,1)#表示整个图像分割成2行2列,当前位置为1 plt.plot([0,1],[0,1])#横坐标变化为[0,1] 竖坐标变化为[0,2] plt.subplot(2,3,4) plt.plot([0,1],[0,2]) plt.subplot(2,3,5) plt.plot([0,1],[0,3]) plt.subplot(2,3,6) plt.plot([0,1],[0,4]) plt.show()
不均匀图中图
plt.figure() plt.subplot(2,1,1)#将整个窗口分割成2行1列,当前位置表示第一个图 plt.plot([0,1],[0,1])#横坐标变化为[0,1],竖坐标变化为[0,1] plt.subplot(2,3,4)#将整个窗口分割成2行3列,当前位置为4 plt.plot([0,1],[0,2]) plt.subplot(2,3,5) plt.plot([0,1],[0,3]) plt.subplot(2,3,6) plt.plot([0,1],[0,4]) plt.show()
6.2SubPlot分格显示
方法一import matplotlib.gridspec as gridspec#引入新模块 plt.figure() ''' 使用plt.subplot2grid创建第一个小图,(3,3)表示将整个图像分割成3行3列,(0,0)表示从第0行0列开始作图,colspan=3表示列的跨度为3。colspan和rowspan缺省时默认跨度为1 ''' ax1 = plt.subplot2grid((3, 3), (0, 0), colspan=3) # stands for axes ax1.plot([1, 2], [1, 2]) ax1.set_title('ax1_title')#设置图的标题 #将图像分割成3行3列,从第1行0列开始做图,列的跨度为2 ax2 = plt.subplot2grid((3, 3), (1, 0), colspan=2) #将图像分割成3行3列,从第1行2列开始做图,行的跨度为2 ax3 = plt.subplot2grid((3, 3), (1, 2), rowspan=2) #将图像分割成3行3列,从第2行0列开始做图,行与列的跨度默认为1 ax4 = plt.subplot2grid((3, 3), (2, 0)) ax4.scatter([1, 2], [2, 2]) ax4.set_xlabel('ax4_x') ax4.set_ylabel('ax4_y') ax5 = plt.subplot2grid((3, 3), (2, 1))
方法二
plt.figure() gs = gridspec.GridSpec(3, 3)#将图像分割成3行3列 ax6 = plt.subplot(gs[0, :])#gs[0:1]表示图占第0行和所有列 ax7 = plt.subplot(gs[1, :2])#gs[1,:2]表示图占第1行和第二列前的所有列 ax8 = plt.subplot(gs[1:, 2]) ax9 = plt.subplot(gs[-1, 0]) ax10 = plt.subplot(gs[-1, -2])#gs[-1.-2]表示这个图占倒数第1行和倒数第2行 plt.show()
方法三
''' 建立一个2行2列的图像窗口,sharex=True表示共享x轴坐标,sharey=True表示共享y轴坐标,((ax11,ax12),(ax13,1x14))表示从到至右一次存放ax11,ax12,ax13,ax114 ''' f, ((ax11, ax12), (ax13, ax14)) = plt.subplots(2, 2, sharex=True, sharey=True) ax11.scatter([1,2], [1,2])ax11.scatter 坐标范围x为[1,2],y为[1,2] plt.tight_layout()#表示紧凑显示图像 plt.show()
6.3图中图
fig=plt.figure() #创建数据 x=[1,2,3,4,5,6,7] y=[1,3,4,2,5,8,6] #绘制大图:假设大图的大小为10,那么大图被包含在由(1,1)开始,宽8高8的坐标系之中。 left, bottom, width, height = 0.1, 0.1, 0.8, 0.8 ax1 = fig.add_axes([left, bottom, width, height]) # main axes ax1.plot(x, y, 'r')#绘制大图,颜色为red ax1.set_xlabel('x')#横坐标名称为x ax1.set_ylabel('y') ax1.set_title('title')#图名称为title #绘制小图,注意坐标系位置和大小的改变 ax2 = fig.add_axes([0.2, 0.6, 0.25, 0.25]) ax2.plot(y, x, 'b')#颜色为buue ax2.set_xlabel('x') ax2.set_ylabel('y') ax2.set_title('title inside 1') #绘制第二个小兔 plt.axes([0.6, 0.2, 0.25, 0.25]) plt.plot(y[::-1], x, 'g')#将y进行逆序 plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('title inside 2') plt.show()
6.4次坐标轴
x=np.arange(0,10,0.1) y1=0.5*x**2 y2=-1*y1 fig, ax1 = plt.subplots() ax2 = ax1.twinx()#镜像显示 ax1.plot(x, y1, 'g-') ax2.plot(x, y2, 'b-') ax1.set_xlabel('X data') ax1.set_ylabel('Y1 data', color='g')#第一个y坐标轴 ax2.set_ylabel('Y2 data', color='b')#第二个y坐标轴 plt.show()
7.动画
from matplotlib import animation#引入新模块 fig,ax=plt.subplots() x=np.arange(0,2*np.pi,0.01)#数据为0~2PI范围内的正弦曲线 line,=ax.plot(x,np.sin(x))# line表示列表 #构造自定义动画函数animate,用来更新每一帧上x和y坐标值,参数表示第i帧 def animate(i): line.set_ydata(np.sin(x+i/100)) return line, #构造开始帧函数init def init(): line.set_ydata(np.sin(x)) return line, # frame表示动画长度,一次循环所包含的帧数;interval表示更新频率 # blit选择更新所有点,还是仅更新新变化产生的点。应该选True,但mac用户选择False。 ani=animation.FuncAnimation(fig=fig,func=animate,frames=200,init_func=init,interval=20,blit=False) plt.show()
MatPlotLib之中还有很多画图方法,由于篇幅有限不再赘述,更多内容参考MatPlotLib Tutorials。
更多内容请关注公众号’谓之小一’,若有疑问可在公众号后台提问,随时回答,内容转载请注明出处。
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