import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def graph_basic_args():
args_name = {
'linestyle' : ['-','-.','--',':'],#直线,点化线,虚线,点(包含全了)
'linewidth' : '线的宽度',
'marker' :'线上的标注点',
'alpha' : '透明度',
's': '点的大小',
'color' : '颜色',
'colormap or cmap':'颜色板,所有的线都是相近的颜色',
'style' : '--g. 这个就是将linstyle,marker,color进行汇总,如果没有就分开写' }
def basic_element():
#文本以及注释
plt.title('这个是整张图的名字')
plt.xlabel('这个是横坐标的名字')
plt.ylabel('这个是纵坐标的名字')
plt.legend([plt1,plt2],[line1,line2],loc = 'upper right')#图例的位置,默认的智能哪有位置放在那里#对自己绘制的几条线,按顺序进行标记,
在每画一条线的时候,记得加上label=‘第一条线’
然后就会出现 ---第一条线 这样的格式
# 'best' : 0, (only implemented for axes legends)(自适应方式)
# '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,
#['upper right','lower right','upper left','lower right','best']
plt.text(5, 5, 'ss', fontsize=10) # 在(5,5)的坐标处,注释文本是ss,字体大小是10,
# 坐标轴
plt.xlim([0,12])#这个是横坐标的范围
plt.ylim([0,100])#这个是纵坐标的范围
plt.xticks(range(10))#x轴在哪里显式刻度线
plt.xticks(range(10),['a','b','c','d','','','','','','','','',''])#x轴在哪里显式刻度线,这里就在1到10的位置用abc来表示了
plt.yticks(range(20))#y轴在哪里显示刻度线
plt.tick_params(bottom=' ', # on or off 底部要不要刻度
top=' ',
left='',
right='')
fig.set_xticklabels("%.1f" % i for i in range(10)) # 更改x轴xticks设置的每个刻度的标签
fig.set_yticklabels("%.2f" % i for i in [0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.11, 1.0, 1.2]) # y轴刻度标签
# matplotlib.RcParams(xtick_direction='out',
# ytick_direction='in')
plt.axis('off')#关闭坐标轴,可以设置关闭某一个
plt.axvline(0,color = 'r', linewidth=3)#放置0刻度线
plt.axhline(0,color = 'k',linewidth=3)#放置纵向0刻度线
#网格
plt.grid(linestyle = '',#网格线的格式
color = '', #网格的颜色
linewidth = '',#网格的线宽
axis = 'x')#显示哪个轴的网格
a = np.random.randn(100)
fig = a.plot(figsize=(6,4))#设置图标大小
plt.use('ggplot')#使用某种样式,后面的都会使用这个,提供很多种样式
plt.show()#显示图片
plt.savefig('路径',
dpi = 400,#保存的像素
bbox_inches = 'tight',#这个是说图片和图标中间留白多还是少
face_color = 'g',#图片背景色
edge_color = 'b',#图片外的轮廓色
)
#画布
print(plt.style.available)#查看可以使用的画布风格
plt.style.use('classic')#使用古典的,一般我们都使用默认
fig = plt.figure(figsize=(10, 6), facecolor='gray')#制定画布大小,10和6指的是英寸,dip=80指的是每英寸多少个像素,当前的是800*480