Matplotlib 库 （未完成）

#python 3.8.5

matplotlib 库 3.3.0   官网 https://matplotlib.org/

导入库方法，plt作为约定的别名

import matplotlib.pyplot as plt

 

• 基本的plt绘制

1import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' #通过此属性，让图可以显示中文

plt.plot([0,2,4,6,7,8],[3,4,5,1,5,7])  #黄色为x轴坐标，橙色为y轴值
plt.xlabel('x') #设定x轴标签‘x’
plt.ylabel('y') #设定y轴标签'y'
plt.axis([-1,10,-1,50])  #设定x,y轴的起始和结束值
plt.savefig('demo',dpi=400) #图保存函数，命名，和清晰度，dpi越大，越清晰
plt.show() #显示图

 

plt.plot(x, y, format_string, **kwargs)

其中

x : X轴数据，列表或数组，可选
y : Y轴数据，列表或数组
format_string: 控制曲线的格式字符串，可选

颜色字符说明	颜色字符说明
'b' 蓝色	'm' 洋红色magenta
'g' 绿色	'y' 黄色
'c' 青绿色cyan	'w' 白色
'#008000' RGB某颜色	'0.8' 灰度值字符串

风格字符	说明
'‐'	实线
'‐‐'	破折线
'‐.'	点划线
':'	虚线
'' ' '	无线条

 

控制曲线的格式字符串，可选

标记字符	说明					plt.plot(a,a*1.5,'go-',a,a*2.5,'rx',a,a*3.5,'x*,a,a*4.5,'b-.')
'.'	点标记	'1'	下花三角标记	'h'	竖六边形标记
','	像素标记(极小点)	'2'	上花三角标记	'H'	横六边形标记
'o'	实心圈标记	'3'	左花三角标记	'+'	十字标记
'v'	倒三角标记	'4'	右花三角标记	'x'	x标记
'^'	上三角标记	's'	实心方形标记	'D'	菱形标记
'>'	右三角标记	'p'	实心五角标记	'd'	瘦菱形标记
'<'	左三角标记	'*'	星形标记	'|'	垂直线标记

 

 **kwargs : 第二组或更多(x,y,format_string)
color : 控制颜色, color='green'
linestyle : 线条风格, linestyle='dashed'
marker : 标记风格, marker='o'
markerfacecolor: 标记颜色, markerfacecolor='blue'
markersize : 标记尺寸, markersize=20

 

1. plt文本显示函数：

plt.xlabel() 对X轴增加文本标签
plt.ylabel() 对Y轴增加文本标签
plt.title() 对图形整体增加文本标签
plt.text() 在任意位置增加文本
plt.annotate() 在图形中增加带箭头的注解

plt.annotate(s, xy=arrow_crd, xytext=text_crd, arrowprops=dict)

 

• plt布局函数

plt.subplot2grid(GridSpec, CurSpec, colspan=1, rowspan=1)

理念：设定网格，选中网格，确定选中行列区域数量，编号从0开始

plt.subplot2grid((3,3), (1,0), colspan=2)

GridSpec类

import matplotlib.gridspec as gridspec
import matplotlib.pyplot as plt
gs=gridspec.GridSpec(3,3)
ax1=plt.subplot(gs[0,:])
ax2=plt.subplot(gs[1,0:2])
ax3=plt.subplot(gs[1:3,-1])
ax4=plt.subplot(gs[2,0])
ax5=plt.subplot(gs[2,1])
plt.show()

 

 

 

• pyplot基础图函数

 

函数	实例	效果
plt.plot(x,y,fmt,…) 绘制一个坐标图
plt.boxplot(data,notch,position) 绘制一个箱形图
plt.bar(left,height,width,bottom) 绘制一个条形图
plt.barh(width,bottom,left,height) 绘制一个横向条形图
plt.polar(theta, r) 绘制极坐标图	#绘制极图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np N=20 theta=np.linspace(0.0,2*np.pi,N,endpoint=False) radii=10*np.random.rand(N) width=np.pi/4*np.random.rand(N) ax=plt.subplot(111,projection='polar') bars=ax.bar(theta,radii,width=width,bottom=1.0) for r,bar in zip(radii,bars):     bar.set_facecolor(plt.cm.viridis(r/10.0))     bar.set_alpha(0.5) plt.title('Polar') plt.show()
plt.pie(data, explode) 绘制饼图	label=['a','b','c','d'] data=[4,8,8,10] explode=(0,0.1,0,0) plt.pie(data, explode=explode,labels=label,autopct='%.1f%%',shadow=False,startangle=90) plt.show()
plt.psd(x,NFFT=256,pad_to,Fs) 绘制功率谱密度图
plt.specgram(x,NFFT=256,pad_to,F) 绘制谱图
plt.cohere(x,y,NFFT=256,Fs) 绘制X‐Y的相关性函数
plt.scatter(x,y) 绘制散点图，其中，x和y长度相同
plt.step(x,y,where) 绘制步阶图
plt.hist(x,bins,normed) 绘制直方图	#绘制饼图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np np.random.seed(0) mu,sigma=100,6 a=np.random.normal(mu,sigma,size=100) #原始数据 bin=20 #直方的个数 plt.hist(a,bin,histtype='stepfilled',facecolor='b',alpha=0.75) #统计a元素，落在每个bin的个数，alpha为柱子的透明度 plt.title('Histogram') plt.show()
plt.contour(X,Y,Z,N) 绘制等值图
plt.vlines() 绘制垂直图
plt.stem(x,y,linefmt,markerfmt) 绘制柴火图
plt.plot_date() 绘制数据日期