python matplotlib 画图

先引用要用到的

import os
import matplotlib
matplotlib.use('Agg') //不画图，只写文件
from matplotlib.font_manager import *
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.ticker import Formatter
import matplotlib.dates as dates

IMAGE_URL = os.path.join(settings.STORE_ROOT, 'images')
myfont = FontProperties(fname=os.path.join(IMAGE_URL, 'STSONG.ttf'))
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False //之前配来弄中文乱码的，不知道是否有用
COLORS = ['#A92127', '#DA733C', '#FCDA5B', '#9ED24C', '#2D6465', '#C9A59C', '#D1D0A7', '#8C9489', '#756C74', '#183D75', '#449CEC', '#E2DFD9', '#B9A882', '#B29439'] //自己的颜色选择列表，matplotlib默认的颜色实在太丑了

1. 饼状图

饼状图很简单，只要把需要展示的数据填进去就可以了。

def draw_pie(datas):
plt.rcParams['patch.edgecolor'] = '#8E8E8E' //设置饼状图的边线颜色
fig1, ax1 = plt.subplots()
//不要图形四周的框框，因为很丑
ax1.spines['top'].set_visible(False)
ax1.spines['bottom'].set_visible(False)
ax1.spines['right'].set_visible(False)
ax1.spines['left'].set_visible(False)
labels, fracs, explodes = generate_datas(datas) // 获取画图需要的数据，labels是标签列表，也就是每块饼对应的中文解释，fracs是每块饼的值列表，explodes是每块饼离圆心的距离列表，如果距离递增，画出来的饼图就是螺旋形的。

pie, l_text, p_text = ax1.pie(fracs, colors=COLORS, explode=tuple(explodes), labels=labels, labeldistance=1.1, autopct='%1.2f%%', startangle=90, pctdistance=0.95)//画饼

for t in l_text:
t.set_fontproperties(myfont) //设置字体
t.set_size(10) //设置labels显示的大小
for t in p_text:
t.set_size(8) //设置百分比显示大小

ax1.axis('equal') // 这个非常重要，保证饼画出来是圆的

plt.savefig(os.path.join(IMAGE_URL, 'image_name')) //保存图片
plt.close() //保证下次画新的图

2. 横着的竖状图

一般的竖状图是立着的，这个图的x轴表示大小，y轴是标签，画出来是横着的。

def draw_retcode(datas):
y_data, x_data = generate_datas(datas) //x,y轴需要的列表
y_pos = np.arange(len(y_data))

fig, ax = plt.subplots()

ax.barh(y_pos, counts, align='center', alpha=0.4) //画图
plt.yticks(y_pos, y_data)
plt.xlabel(u'\u0078\u8f74', fontproperties=myfont) //x轴名称
plt.ylabel(u'\u0079\u8f74', fontproperties=myfont) //y轴名称

plt.savefig(os.path.join(IMAGE_URL, 'image_name'))
plt.close()

3. 线形图

这个例子在一张图里面画了两条线，并且x轴是时间，这里涉及到如何将时间显示在x轴上，稍微复杂一些。

import datetime

def draw_rate(datas):
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(15,5)) //时间范围比较大，将图片设长一些
ax.spines['right'].set_visible(False)
ax.set_ylim(0, 100) //y轴显示的是百分比的数字，所以这里将y轴的范围设在0-100
plt.yticks(range(0, 101, 25), fontsize=14) //y轴显示数字，这种设法y轴只会出现0、25、50、75、100这5个数字

majors = ['line1', 'line2'] //两条线的名称
percents = [[], []] //存储两条线的数据
times = [] //时间列表

for data in datas:
times.append(datetime.datetime.fromtimestamp(data['time'])) //data['time']是时间戳，这里讲时间戳转换成python的datetime格式。
percents[0].append(data['line1']) //第一条线的数据
percents[1].append(data['line2']) //第二条线的数据

for i, column in enumerate(majors):
ax.plot(times, percents[i], label=majors[i]) //遍历画两条线
xfmt = dates.DateFormatter('%Y-%m-%d %H:%M') //创建显示的时间格式
ax.xaxis.set_major_formatter(xfmt) //将设好的时间格式应用给x轴

fig.autofmt_xdate() //斜着显示时间，节约空间
plt.ylabel(u'\u0079\u8f74', fontproperties=myfont)//y轴说明
plt.legend(loc=4, borderaxespad=0., prop=myfont)//在4号位显示两条线的名称和颜色
plt.savefig(os.path.join(IMAGE_URL, 'image_name'))
plt.close()

4. 竖状图

这个比较简单，属于最基本的matplotlib图形之一。

def draw_bar(datas):
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(15, 5))
y_datas = []
times = []
for data in datas:
times.append(datetime.datetime.fromtimestamp(data['time'])) //将时间戳转换成datetime
y_datas.append(data['value'])

ax.bar(times, transcounts)
xfmt = dates.DateFormatter('%Y-%m-%d %H:%M') //x轴是时间，这里创建一个时间格式
ax.xaxis.set_major_formatter(xfmt)
fig.autofmt_xdate()
plt.savefig(os.path.join(IMAGE_URL, 'image_name'))
plt.close()

官方文档有许多可以参考的例子https://matplotlib.org/gallery.html