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python强大的绘图模块matplotlib示例讲解

2019-05-30 22:57 2451 查看

Matplotlib 是 Python 的绘图库。作为程序员,经常需要进行绘图,在我自己的工作中,如果需要绘图,一般都是将数据导入到excel中,然后通过excel生成图表,这样操作起来还是比较繁琐的,所以最近学习了一下Matplotlib模块,将该模块的常用的绘图手段和大家分享一下,提高大家在工作中的效率;

在示例中,我们主要用到Matplotlib和Numpy这两个模块来为大家演示Python强大的绘图功能,相信大家通过我下面的10个示例,基本上可以满足大家日常工作的需求,再次强调一下,只是简单的用法,大家千万不要想通过这篇博客获取到太高深的用法。

下面进入正题

1、绘制一条直线

代码如下,下面的代码大家应该都可以看懂吧

# 导入常用的包
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成-1到1的数据,一共生成100个,也可以生成1到-1的数据,这些数据是平均分布的
# 定义x轴的数据
x = np.linspace(-1,1,100)

# 定义y轴的数据
y = x * 2 + 100
plt.plot(x,y)

# 显示图像
plt.show()

  

效果如下

 

2、创建一个画布,同时设置该画布的大小

代码如下

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(-1,1,100)

y1 = x * 2 + 100

y2 = x ** 2

# 创建一个画布

# figsize:设置画布的大小
plt.figure(figsize=(2,2))
plt.plot(x,y1)

# 创建第二个画布
plt.figure()
plt.plot(x,y2)

plt.show()

  

效果如下,会同时显示两张画布

 

 3、在一张画布中画两条线,同时可以设置线的颜色,宽度,和风格

代码如下

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(-1,1,100)

y1 = x * 2 + 0.5

y2 = x ** 2

# color:表示设置线的颜色
# linewidth:表示设置线的宽度
# linestyle:表示设置线的风格
plt.figure(figsize=(2,2))
plt.plot(x,y1,color='r',linewidth=1.0,linestyle='--')

plt.plot(x,y2,color='b',linewidth=5.0,linestyle='-')

plt.show()

# 上面的效果就是2条曲线被放到一个画布中

  

效果如下

 

 4、限制x轴,y轴的显示范围,为x轴和y轴添加描述,替换x轴和y轴的显示信息

代码如下

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置坐标轴
x = np.linspace(-3,3,100)

y1 = x * 2 + 0.5

y2 = x ** 2

plt.figure(figsize=(6,6))
plt.plot(x,y1,color='r',linewidth=1.0,linestyle='--')

plt.plot(x,y2,color='b',linewidth=5.0,linestyle='-')

# 限制x轴的显示范围
plt.xlim((-1,2))

# 限制y轴的显示范围
plt.ylim((-1,5))

# 给x轴加描述
plt.xlabel("xxxxxx")
# 给y轴加描述
plt.ylabel("yyyyyy")

# 替换一下横坐标的显示
temp = np.linspace(-2,2,11)
plt.xticks(temp)

# 替换纵坐标的标签,用level0代替之前的-1
plt.yticks([-1,0,1,2,3,4,5],["level0","level1","level2","level3","level4","level5","level6"])

plt.show()

  

效果如下

 

 5、对边框进行设置,调整x轴和y轴的位置

代码如下

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置坐标轴
x = np.linspace(-3,3,100)

y1 = x * 2 + 0.5

y2 = x ** 2

plt.figure(figsize=(6,6))
plt.plot(x,y1,color='r',linewidth=1.0,linestyle='--')

plt.plot(x,y2,color='b',linewidth=5.0,linestyle='-')

# 限制x轴的显示范围
plt.xlim((-1,2))

# 限制y轴的显示范围
plt.ylim((-1,5))

# 给x轴加描述
plt.xlabel("xxxxxx")
# 给y轴加描述
plt.ylabel("yyyyyy")

# 替换一下横坐标的显示
temp = np.linspace(-2,2,11)
plt.xticks(temp)

# 替换纵坐标的标签,用level0代替之前的-1
# plt.yticks([-1,0,1,2,3,4,5],["level0","level1","level2","level3","level4","level5","level6"])

# 获取边框
ax = plt.gca()
# 设置右边框的颜色为红色
ax.spines["right"].set_color("r")

# 去掉上边框
ax.spines["top"].set_color(None)

# 把x轴的刻度设置为bottom
ax.xaxis.set_ticks_position("bottom")
# 把y轴的客户设置为left
ax.yaxis.set_ticks_position("left")

# 设置x和y交汇的点,x轴是0,y是也是0,也就是x轴和y轴的都是0点交汇
ax.spines["bottom"].set_position(("data",0))
ax.spines["left"].set_position(("data",0))

plt.show()

  

效果如下

 

6、为画布添加图例

代码如下

#Auther Bob
#--*--conding:utf-8 --*--
import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置图例
x = np.linspace(-3, 3, 100)

y1 = x * 2 + 0.5

y2 = x ** 2

plt.figure(figsize=(6, 6))

# 首先要为两条线分别取名,这里的逗号必须要有
l1, = plt.plot(x, y1, color='r', linewidth=1.0, linestyle='--')

l2, = plt.plot(x, y2, color='b', linewidth=5.0, linestyle='-')

# handles控制图例中要说明的线
# labels为两条线分别取一个label
# loc控制图例的显示位置,一般用best,由代码为我们选择最优的位置即可

plt.legend(handles=[l1, l2], labels=["test1", "test2"], loc='best')

# 限制x轴的显示范围
plt.xlim((-1, 2))

# 限制y轴的显示范围
plt.ylim((-1, 5))

# 给x轴加描述
plt.xlabel("xxxxxx")
# 给y轴加描述
plt.ylabel("yyyyyy")

# 替换一下横坐标的显示
temp = np.linspace(-2, 2, 11)
plt.xticks(temp)

# 替换纵坐标的标签,用level0代替之前的-1
plt.yticks([-1, 0, 1, 2, 3, 4, 5], ["level0", "level1", "level2", "level3", "level4", "level5", "level6"])

# 为图像加一个图例,用来对图像做说明

plt.show()

  

效果如下

 

 7、为图像添加描述

代码如下

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# 为图像做标注
x = np.linspace(-3,3,100)

y1 = x * 2

# y2 = x ** 2

plt.figure(figsize=(6,6))

plt.plot(x,y1,color='r',linewidth=1.0,linestyle='-')

# 给x轴加描述
plt.xlabel("xxxxxx")
# 给y轴加描述
plt.ylabel("yyyyyy")

# ======================================================
# 在x轴为x0,y轴为x0 * 2上画一个点,这个点的颜色是红色,大小为50,这个大小就是这个点显示的大小
x0 = 0.5
y0 = x0 * 2
# scatter是画点的方法
plt.scatter(x0,y0,color='g',s=50)

# 画线
# 这条线是第一个点的坐标为[x0,y0],第二个点的坐标为[x0,-6],后面就是设置线的风格,线的颜色,线的宽度

plt.plot([x0,x0],[y0,-6],color='k',linestyle='--',linewidth=1.0)

# 画箭头和描述

# xy代表我们的点
# xytext代码我们描述的位置,基于当前的点,在x轴+30,在y轴-30
# r'$2*x={n}$是我们要显示的文字信息,格式必须要这样
# textcoords表示作为起点
# fontsize表示设置字体大小
# arrowprops设置箭头
# arrowstyle设置箭头的样式
# connectionstyle设置风格.2表示弧度
plt.annotate(r'$2*0.5={n}$'.format(n = y0),xy=(x0,y0),xytext=(+30,-30),textcoords='offset points',fontsize=10,arrowprops=dict(arrowstyle='->',connectionstyle='arc3,rad=.2'))

# 显示文字描述,从x轴为-1,y轴为2开始显示,$$中就是要显示的字符,这里如果要显示空格,则需要转义
# fontdict设置字体
plt.text(-1,2,r'$1\ 2\ 3\ 4$',fontdict={"size":16,"color":"r"})

# =========================================================

# 为图像加一个图例,用来对图像做说明

plt.show()

  

效果如下

 

8、绘制散点图

代码如下

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制散点图
# plt.scatter(np.arange(1,10,1),np.arange(10,19,1))

# plt.scatter(np.linspace(-3,3,10),np.linspace(-3,3,10))

x = np.random.normal(1,10,500)
y = np.random.normal(1,10,500)

print(x)
# s设置点的大小
# c是颜色
# alpha是透明度
plt.scatter(x,y,s=50,c='b',alpha=0.5)
plt.show()

  

效果如下

 

9、绘制直方图

代码如下

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制直方图
x = np.arange(10)
y = x ** 2 + 10

# facecolor设置柱体的颜色
# edgecolor设置边框的颜色

plt.bar(x,y,facecolor='g',edgecolor='r')

# 绘制翻转过来的直方图
# plt.bar(x,-y)

#显示文字
for x,y in zip(x,y):
plt.text(x,y,"{f}".format(f=y),ha="center",va='bottom')
plt.show()

  

效果如下

 

10、一张画布显示多张图像

代码如下

#Auther Bob
#--*--conding:utf-8 --*--
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# plt.figure()
# 有一个两行两列的单元格,这个位于第一个单元格
# plt.subplot(2,2,1)

# 画一条【0,0】-----》【1,1】的直线
# plt.plot([0,1],[0,1])

# 有一个两行两列的单元格,这个位于第一个单元格
# plt.subplot(2,2,2)

# 画一条【0,0】-----》【1,1】的直线
# plt.plot([0,1],[0,1])

# 有一个两行两列的单元格,这个位于第一个单元格
# plt.subplot(2,2,3)

# 画一条【0,0】-----》【1,1】的直线
# plt.plot([1,0],[0,1])
# plt.show()

# 上面的例子,每张图他显示的大小是一样的,我们想显示不同的大小该怎么办?

plt.figure()
# 有一个两行三列的单元格,这个位于第一个单元格
plt.subplot(2,1,1)

# 画一条【0,0】-----》【1,1】的直线
plt.plot([0,1],[0,1])

# 有一个两行三列的单元格,这个位于第四个单元格,因为第一个单元格占了3个位子,所以这里就是第四个
plt.subplot(2,3,4)

# 画一条【0,0】-----》【1,1】的直线
plt.plot([0,1],[0,1])

# 有一个两行三列的单元格,这个位于第五个单元格
plt.subplot(2,3,5)

# 画一条【0,0】-----》【1,1】的直线
plt.plot([1,0],[0,1])
plt.show()

  

效果如下

 

11、matplotlib模块中的颜色和线条风格,取自菜鸟教程

作为线性图的替代,可以通过向 plot() 函数添加格式字符串来显示离散值。 可以使用以下格式化字符。

字符描述
'-'
实线样式
'--'
短横线样式
'-.'
点划线样式
':'
虚线样式
'.'
点标记
','
像素标记
'o'
圆标记
'v'
倒三角标记
'^'
正三角标记
'<'
左三角标记
'>'
右三角标记
'1'
下箭头标记
'2'
上箭头标记
'3'
左箭头标记
'4'
右箭头标记
's'
正方形标记
'p'
五边形标记
'*'
星形标记
'h'
六边形标记 1
'H'
六边形标记 2
'+'
加号标记
'x'
X 标记
'D'
菱形标记
'd'
窄菱形标记
'|'
竖直线标记
'_'
水平线标记

以下是颜色的缩写:

字符颜色
'b'
蓝色
'g'
绿色
'r'
红色
'c'
青色
'm'
品红色
'y'
黄色
'k'
黑色
'w'
白色
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