python-matplotlib(一)
**Markers** ============= =============================== character description ============= =============================== ``'.'`` point marker ``','`` pixel marker #像素点 ``'o'`` circle marker ``'v'`` triangle_down marker #下三角 ``'^'`` triangle_up marker #上三角 ``'<'`` triangle_left marker #左三角 ``'>'`` triangle_right marker #右三角 ``'1'`` tri_down marker ``'2'`` tri_up marker ``'3'`` tri_left marker ``'4'`` tri_right marker ``'s'`` square marker #正方形 ``'p'`` pentagon marker #五边形 ``'*'`` star marker #星星 ``'h'`` hexagon1 marker #六角形1 ``'H'`` hexagon2 marker #六角形2 ``'+'`` plus marker #+ ``'x'`` x marker #x ``'D'`` diamond marker #粗钻石 ``'d'`` thin_diamond marker #细钻石 ``'|'`` vline marker #竖线 ``'_'`` hline marker #横线 ============= ===============================
**Line Styles** ============= =============================== character description ============= =============================== ``'-'`` solid line style #实线 ``'--'`` dashed line style #虚线---- ``'-.'`` dash-dot line style #点虚线-。-。 ``':'`` dotted line style #细点线。。。。。 ============= ===============================
**Colors** The supported color abbreviations are the single letter codes ============= =============================== character color ============= =============================== ``'b'`` blue ``'g'`` green ``'r'`` red ``'c'`` cyan #青色 ``'m'`` magenta #品红色 ``'y'`` yellow ``'k'`` black ``'w'`` white ============= ===============================
一、基本操作
1.figure图像
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) plt.show()#显示图
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()
3.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()
4.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()
5.设置移动坐标轴
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()
6.添加图例
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
7.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()
plt.annotate和plt.text两种方法都可。
plt.text(0.5, -0.25, "sin(np.pi) = %s"%y0, fontdict={'size': 16, 'color': 'r'})
8.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.spines['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()
9.测试--做一个y=-x的图像
x=np.linspace(-3,3,10) y=-x plt.figure() plt.plot(x,y,linewidth=2, zorder=1) plt.xlim(-2,2) plt.ylim(-2,2) plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') l1,=plt.plot(x,y,color='red',linewidth=2,linestyle='-',label='y=-x') plt.legend(loc=0) ##添加图例 ax = plt.gca() ##移动位置 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)) plt.show()
10.添加标题
plt.title('kkkk')
11.中文乱码
x = ['-北京', '上海', '深圳', '广州'] y = [60000, 58000, 50000, 52000] plt.plot(x, y) plt.show() plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 plt.plot(x, y) plt.show()
浙公网安备 33010602011771号