Matplotlib知识点

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(np.random.rand(25,2), columns=['value1', 'value2'])
fig = df.plot(figsize=(20, 8), linestyle='-.', marker='o', color='r') # 线形和点的参数在下方
plt.title('Just For Exercise') # 设置图表的标题
plt.xlabel('Xnum') # 设置X轴的标签
plt.ylabel('Ynum') # 设置Y轴的标签
plt.legend(loc=1) # 设置图例，loc参数是位置，具体内容在下方
plt.xlim([0, 20]) # 设置X轴的边界范围
plt.ylim([0, 1.5]) # 设置Y轴的边界范围
plt.xticks(range(18)) # 设置X刻度
plt.yticks([0,0.2,0.4,0.6,0.8,1.0,1.2]) # 设置Y刻度
fig.set_xticklabels("%.1f" %i for i in range(18)) # X轴刻度标签
fig.set_yticklabels("%.2f" %i for i in [0,0.2,0.4,0.6,0.8,1.0,1.2]) # Y轴刻度标签
plt.grid() # 创建格网，参数在下方
plt.savefig('路径位置', dpi=200, facecolor='g', edgecolor='b')

• jupyter notebook的魔法方法
  • %matplotlib inline相当于plt.show() %matplotlib notebook会出来一个交互图层
    
    
• legend(loc=),显示图例,loc代表图例在图中的位置

  • # 'best' : 0，自动识别一个位置
    # '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,
    
    

• grid(),添加格网
• plt.grid(True, linestyle = "--",color = "gray", linewidth = "0.5",axis = 'x')
• 显示网格
• linestyle：线型
• color：颜色
• linewidth：宽度
• axis：x，y，both，显示x/y/两者的格网
  
  
• linestyle线形
  • '-'   solid line style
  • '--'  dashed line style 
  • '-.'  dash-dot line style
  • ':'   dotted line style
    
    
• marker点

  • '.' point marker
    ',' pixel marker
    'o' circle marker
    'v' triangle_down marker
    '^' triangle_up marker
    '<' triangle_left marker
    '>' triangle_right marker
    '1' tri_down marker
    '2' tri_up marker
    '3' tri_left marker
    '4' tri_right marker
    's' square marker
    'p' pentagon marker
    '*' star marker
    'h' hexagon1 marker
    'H' hexagon2 marker
    '+' plus marker
    'x' x marker
    'D' diamond marker
    'd' thin_diamond marker
    '|' vline marker
    '_' hline marker
    
    

plt.gcf().clear() 每次清空图表内内容