Python--matplotlib绘图可视化知识点整理
更新时间:2023-07-31 11:30:01 阅读量: 教育文库 文档下载
参考
matplotlib-绘制精美的图表matplotlib.pyplot.plt参数介绍t010f58f30823dcdcd0
matplotlib图标正常显示中文
为了在图表中能够显示中文和负号等,需要下面一段设置:
t01835c769d86a008f7
matplotlib inline和pylab inline
可以使用ipython --pylab打开ipython命名窗口。
t018da3e338c3671323
这两个命令都可以在绘图时,将图片内嵌在交互窗口,而不是弹出一个图片窗口,但是,有一个缺陷:除非将代码一次执行,否则,无法叠加绘图,因为在这两种模式下,是要有plt出现,图片会立马show出来,因此:
推荐在ipython notebook时使用,这样就能很方便的一次编辑完代码,绘图。
为项目设置matplotlib参数
在代码执行过程中,有两种方式更改参数:
使用参数字典(rcParams)调用matplotlib.rc()命令 通过传入关键字元祖,修改参数如果不想每次使用matplotlib时都在代码部分进行配置,可以修改matplotlib的文件参数。可以用matplot.get_config()命令来找到当前用户的配置文件目录。
配置文件包括以下配置项:
axex: 设置坐标轴边界和表面的颜色、坐标刻度值大小和网格的显示backend: 设置目标暑促TkAgg和GTKAggfigure: 控制dpi、边界颜色、图形大小、和子区( subplot)设置font: 字体集(font family)、字体大小和样式设置grid: 设置网格颜色和线性legend: 设置图例和其中的文本的显示line: 设置线条(颜色、线型、宽度等)和标记patch: 是填充2D空间的图形对象,如多边形和圆。控制线宽、颜色和抗锯齿设置等。savefig: 可以对保存的图形进行单独设置。例如,设置渲染的文件的背景为白色。verbose: 设置matplotlib在执行期间信息输出,如silent、helpful、debug和debug-annoying。xticks和yticks: 为x,y轴的主刻度和次刻度设置颜色、大小、方向,以及标签大小。
线条相关属性标记设置
用来该表线条的属性
t011c944c64562dfb03
线条标记
t01c52ec1f7417f7042
颜色
可以通过调用matplotlib.pyplot.colors()得到matplotlib支持的所有颜色。
t01fb59a04097cd023b
如果这两种颜色不够用,还可以通过两种其他方式来定义颜色值:
使用HTML十六进制字符串color='eeefff'使用合法的HTML颜色名字(’red’,’chartreuse’等)。也可以传入一个归一化到[0,1]的RGB元祖。color=(0.3,0.3,0.4)很多方法可以介绍颜色参数,如title()。plt.tilte('Title in a custom color',color='#123456')
背景色
通过向如matplotlib.pyplot.axes()或者matplotlib.pyplot.subplot()这样的方法提供一个axisbg参数,可以指定坐标这的背景色。
subplot(111,axisbg=(0.1843,0.3098,0.3098)
基础
如果你向plot()指令提供了一维的数组或列表,那么matplotlib将默认它是一系列的y值,并自动为你生成x的值。默认的x向量从0开始并且具有和y同样的长度,因此x的数据是[0,1,2,3].
t01d7093137def6cd29
图片来自:绘图: matplotlib核心剖析
确定坐标范围
plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax])上面例子里的axis()命令给定了坐标范围。xlim(xmin, xmax)和ylim(ymin, ymax)来调整x,y坐标范围t0116417a01b4d7417f
叠加图
用一条指令画多条不同格式的线。
t0185e8a876dbe78d6d
plt.figure()
你可以多次使用figure命令来产生多个图,其中,图片号按顺序增加。这里,要注意一个概念当前图和当前坐标。所有绘图操作仅对当前图和当前坐标有效。通常,你并不需要考虑这些事,下面的这个例子为大家演示这一细节。
t01853e47532595b2cb
t01f5abdec0b4046bbb
figure感觉就是给图像ID,之后可以索引定位到它。
plt.text()添加文字说明
text()可以在图中的任意位置添加文字,并支持LaTex语法xlable(), ylable()用于添加x轴和y轴标签t01235f4525a1a5c877
text中前两个参数感觉应该是文本出现的坐标位置。
plt.annotate()文本注释
在数据可视化的过程中,图片中的文字经常被用来注释图中的一些特征。使用annotate()方法可以很方便地添加此类注释。在使用annotate时,要考虑两个点的坐标:被注释的地方xy(x, y)和插入文本的地方xytext(x, y)。[^1]
t010b671f755efde957
[^1]:DataHub-Python 数据可视化入门1
plt.xticks()/plt.yticks()设置轴记号
现在是明白干嘛用的了,就是人为设置坐标轴的刻度显示的值。
t015ea063928c3d937f
t01f52a2398946bdc35
当我们设置记号的时候,我们可以同时设置记号的标签。注意这里使用了 LaTeX。[^2]
[^2]:Matplotlib 教程
移动脊柱 坐标系
t0141f04e8c19fd49e7
这个地方确实没看懂,囧,以后再说吧,感觉就是移动了坐标轴的位置。
plt.legend()添加图例
t0198ce97f2945203e4
matplotlib.pyplot
使用plt.style.use('ggplot')命令,可以作出ggplot风格的图片。
t019d7a763fc2f5671f
t011a2d4256ea4a4a4a
给特殊点做注释
好吧,又是注释,多个例子参考一下!
我们希望在 2π/32π/3 的位置给两条函数曲线加上一个注释。首先,我们在对应的函数图像位置上画一个点;然后,向横轴引一条垂线,以虚线标记;最后,写上标签。
t01c48d8f4e68ae691d
t0140dae108f44a43d7
plt.subplot()
plt.subplot(2,3,1)表示把图标分割成2*3的网格。也可以简写plt.subplot(231)。其中,第一个参数是行数,第二个参数是列数,第三个参数表示图形的标号。
plt.axes()
我们先来看什么是Figure和Axes对象。在matplotlib中,整个图像为一个Figure对象。在Figure对象中可以包含一个,或者多个Axes对象。每个Axes对象都是一个拥有自己坐标系统的绘图区域。其逻辑关系如下^3:
t01df82355f8fbc5824
plt.axes-官方文档
axes() by itself creates a default full subplot(111) window axis.axes(rect, axisbg=’w’) where rect = [left, bottom, width, height] in normalized (0, 1) units. axisbg is the background color for the axis, default white.axes(h) where h is an axes instance makes h the current axis. An Axes instance is returned.rect=[左, 下, 宽, 高] 规定的矩形区域,rect矩形简写,这里的数值都是以figure大小为比例,因此,若是要两个axes并排显示,那么axes[2]的左=axes[1].左+axes[1].宽,这样axes[2]才不会和axes[1]重叠。
show code:
t011c9d541106b4f4e3
t0147584122e89f3656
[^3]:绘图: matplotlib核心剖析
pyplot.pie参数
matplotlib.pyplot.piecolors颜色
找出matpltlib.pyplot.plot中的colors可以取哪些值?
so-Named colors in matplotlibt01c82bc6bcc62c842a
打印颜色值和对应的RGB值。
plt.axis('equal')避免比例压缩为椭圆autopct
How do I use matplotlib autopct?t013fbbfb38865b3c4c
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