博客园首秀 matplotlib的极简单操作

matplotlib画廊

要查看使用matplotlib可制作的各种图表，请访问http://matplotlib.org/的示例画廊。单击画廊中的图表，就可查看用于生成图表的代码。

 

基本图表包括的元素

　　　　x轴和y轴

　　　　水平和垂直的轴线

　　　　x轴和y轴刻度

　　　　刻度标示坐标轴的分隔，包括最小刻度和最大刻度

　　　　x轴和y轴刻度标签

　　　　表示特定坐标轴的值

　　　　绘图区域

　　　　实际绘图的区域

 

折线图

import matplotlib.pyplot as plt

input_values = [1, 2, 3, 4, 5] 
squares = [1, 4, 9, 16, 25] 
plt.plot(input_values, squares, linewidth=5)

# 设置图表标题，并给坐标轴加上标签
plt.title("Square Numbers", fontsize=24) 
plt.xlabel("Value", fontsize=14) 
plt.ylabel("Square of Value", fontsize=14) 
# 设置刻度标记的大小
plt.tick_params(axis='both', labelsize=14)
plt.show()

 

 

散点图

import matplotlib.pyplot as plt 
x_values = list(range(1, 1001)) 
y_values = [x**2 for x in x_values] 
plt.scatter(x_values, y_values, s=40)
#plt.scatter(x_values, y_values, edgecolor='none', s=40)#新增设置边缘颜色
#plt.scatter(x_values, y_values, c='red', edgecolor='none', s=40)#新增设置点的颜色
#plt.scatter(x_values, y_values, c=(0, 0, 0.8), edgecolor='none', s=40)#新增设置点的颜色为RGB颜色模式 
# 设置图表标题并给坐标轴加上标签
plt.title("Square Numbers", fontsize=24) 
plt.xlabel("Value", fontsize=14) 
plt.ylabel("Square of Value", fontsize=14) 
# 设置刻度标记的大小
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14) 
plt.axis([0, 1100, 0, 1100000])
# 设置每个坐标轴的取值范围
plt.axis([0, 1100, 0, 1100000])

plt.show()

 

颜色映射colormap

了解更多pyplot的颜色映射，官网传送门https://matplotlib.org/gallery/color/colormap_reference.html#sphx-glr-gallery-color-colormap-reference-py

关于cmap的随机漫步例子，请在下集见

例子

关键语句

plt.scatter(x_values, y_values, c=y_values, cmap=plt.cm.Blues, edgecolor='none', s=40)

参数c设置成一个y值列表，y值较小的点为浅蓝色，y值较大的点为深蓝色

 

全部代码

import matplotlib.pyplot as plt 
x_values = list(range(1001)) 
y_values = [x**2 for x in x_values] 
plt.scatter(x_values, y_values, c=y_values, cmap=plt.cm.Blues, 
 edgecolor='none', s=40)

# 设置图表标题并给坐标轴加上标签
plt.title("Square Numbers", fontsize=24) 
plt.xlabel("Value", fontsize=14) 
plt.ylabel("Square of Value", fontsize=14)

plt.show()

 

 

自动保存图标

plt.savefig('figurename.png', bbox_inches='tight')

也可以设置dpi 

 

各种函数的常用参数

 plot()

常见线的属性有：color,label,linewidth,linestyle,maker等

plot函数的一般的调用形式：

#单条线：
plot([x], y, [fmt], data=None, **kwargs)
#多条线一起画
plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs)

可选参数[fmt] 是一个字符串来定义图的基本属性如：颜色（color），点型（marker），线型（linestyle），

具体形式  fmt = '[color][marker][line]'

fmt接收的是每个属性（线的颜色、线的形状、点的标记形状）的单个字母缩写，顺序任意，例如：plot(x, y, 'bo-') # 蓝色圆点实线

如果我们不想缩写的话，可以分别写成如： color=’green’, linestyle=’dashed’, marker=’o’，linewidth=1，或color='#900302'

 

对应使用参数选择参考文章https://blog.csdn.net/sinat_36219858/article/details/79800460

 

tick_param()

常用参数axis : {‘x’, ‘y’, ‘both’}，which : {‘major’, ‘minor’, ‘both’} ，direction : {‘in’, ‘out’, ‘inout’}，labelsize等

参考文章 https://blog.csdn.net/helunqu2017/article/details/78736554/

 

scatter()

def scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, hold=None, data=None, **kwargs)

alpha:透明度
参考文章https://blog.csdn.net/qq_38486203/article/details/80578260

这篇文章同样简单明了https://blog.csdn.net/anneqiqi/article/details/64125186

 

xlim()、ylim()、axis()

plt.xlim(num1, num2)

plt.xlim(xmin=num1,xmax=num2)

 

axis()参数

1、xmin, xmax, ymin, ymax : float, optional

2、option : str

3、emit : bool, optional, default True

参考文章https://blog.csdn.net/The_Time_Runner/article/details/89928057

 

figure()

matplotlib.pyplot.figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True, FigureClass=<class 'matplotlib.figure.Figure'>, clear=False, **kwargs)

参考文章https://blog.csdn.net/black_shuang/article/details/81299200

 

 

2020-03-03