Python Matplotlib繪圖基礎(chǔ)知識(shí)代碼解析

更新時(shí)間：2020年08月31日 15:46:17 作者：五月的白色鈴蘭

這篇文章主要介紹了Python Matplotlib繪圖基礎(chǔ)知識(shí)代碼解析,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值,需要的朋友可以參考下

1.Figure和Subplot

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#創(chuàng)建一個(gè)Figure
fig = plt.figure()
#不能通過空figure繪圖，必須使用add_subplot創(chuàng)建一個(gè)或多個(gè)subplot
#圖像為2x2，第三個(gè)參數(shù)為當(dāng)前選中的第幾個(gè)
ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1)
ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2)
ax3 = fig.add_subplot(2, 2, 3)
#默認(rèn)在最后一個(gè)subplot上繪制
#'k--'為線型選項(xiàng)，繪制黑色虛線
plt.plot(np.random.randn(50).cumsum(), 'k--')
print(type(ax1))#<class 'matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot'>
#直接調(diào)用它們的實(shí)例方法就可以在其他格子繪圖
_ = ax1.hist(np.random.randn(100), bins=20, color='k', alpha=0.3)
ax2.scatter(np.arange(30), np.arange(30) + 3 * np.random.randn(30))
plt.show()

fig, axes = plt.subplots(2, 2, sharex=True, sharey=True)#創(chuàng)建一個(gè)新的Figure，并返回一個(gè)已創(chuàng)建subplot對(duì)象的NumPy數(shù)組
#可以索引axes[0,1]，axes[0][1]

'''
plt.subplots的選項(xiàng) 
nrows:subplot的行數(shù)
ncols:subplot的列數(shù)
sharex:所有subplot應(yīng)該使用相同的x軸刻度（調(diào)節(jié)xlim將會(huì)影響所有subplot）
sharey:所有subplot應(yīng)該使用相同的y軸刻度（調(diào)節(jié)ylim將會(huì)影響所有subplot）
subplot_kw:用于創(chuàng)建各subplot的關(guān)鍵字字典
**fig_kw:創(chuàng)建figure時(shí)其他關(guān)鍵字，如plt.subplots(2,2,figsize=(8,6))
'''
for i in range(2):
	for j in range(2):
		axes[i,j].hist(np.random.randn(500),bins=50, color='k',alpha=0.5)
#調(diào)整subplot周圍間距
#plt.subplots_adjust(left=None,bottom=None,right=None,top=None,wspace=None,hspace=None)
plt.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0)
plt.show()

2.顏色、標(biāo)記和線型

#ax.plot(x,y,'g--')
#ax.plot(x, y, linestyle='--', color='g')
#plt.plot(np.random.randn(30).cumsum(), 'ko--')
#plt.plot(np.random.randn(30).cumsum(), color='k', linestyle='dashed', marker='o')
#線型圖中，非實(shí)際數(shù)據(jù)點(diǎn)默認(rèn)是按線性方式插值的，可以通過drawstyle選項(xiàng)修改
data = np.random.randn(30).cumsum()
plt.plot(data, 'k--', label='Defalt')
plt.plot(data, 'k-', drawstyle='steps-post', label='steps-post')
plt.legend(loc='best')

3.刻度、標(biāo)簽和圖例

xlim,xticks,xticklabels之類的方法。它們分別控制圖表的范圍、刻度位置、刻度標(biāo)簽等。

其使用方式有以下兩種：

調(diào)用時(shí)不帶參數(shù)，則返回當(dāng)前參數(shù)值。plt.xlim()
調(diào)用時(shí)帶參數(shù)，則設(shè)置參數(shù)值。plt.xlim([0,10])

這些方法對(duì)當(dāng)前或最近創(chuàng)建的AxesSubplot起作用

對(duì)應(yīng)在subplot對(duì)象上的兩個(gè)方法，如ax.get_xlim和ax.set_xlim

3.1.設(shè)置標(biāo)題、軸標(biāo)簽、刻度以及刻度標(biāo)簽

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum())
#改變X軸的刻度，最簡(jiǎn)單的方法是使用set_xticks和set_xticklabels。
#前者告訴刻度放在數(shù)據(jù)范圍中的哪些位置，默認(rèn)情況下，這些位置是刻度標(biāo)簽，可以用set_xticklabels設(shè)置。
a=ax.set_xticks([0,250,500,750,1000])
b=ax.set_xticklabels(['one','two','three','four','five'],rotation=30,fontsize='small')
ax.set_xlabel('Stages')
plt.show()

3.2.添加圖例（legend）、注解以及在Subplot上繪圖

兩種方式，最簡(jiǎn)單的是在添加subplot的時(shí)候傳入label參數(shù)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)

ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum(), 'k', label='one')
ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum(), 'k--', label='two')
ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum(), 'k.', label='three')

ax.legend(loc='best')
#loc表示將圖例放在哪
#從圖例中去除一個(gè)或多個(gè)元素，不傳入label或label='_nolegend_'即可

#注解以及在Subplot上繪圖
#注解可以通過text,arrow和annotate等函數(shù)進(jìn)行添加。
#text可以將文本繪制在圖標(biāo)的指定坐標(biāo)（x，y），還可以加上一些自定義格式
#ax.text(x ,y, 'Hello world!',family='monosapce',fontsize=10)

plt.show()

3.3.將圖表保存到文件