matplotlib 使用简明教程（二）-常用图表

Matplotlib 中最重要的一个模块应该就是 matplotlib.pyplot 了，里边包括了几乎所有普通用户需要调用的功能。
另外 numpy 作为一个多维数组/矩阵的模块，也经常和 Matplotlib 一起被使用

matplotlib 官方建议在引用这两个库的时候，使用如下语法：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

点线图

plt.plot(x1, y1, '样式1', x2, y2, '样式2', x3, y3, '样式3', ...)

用于绘制折线图。
其中 xn、yn 为第 n 条曲线的 x、y 的值(n = 1, 2, 3, …)
样式n 为每个曲线的样式，本篇暂不做介绍。
返回值是一个数组，其中每个元素都是绘制的曲线。

plt.loglog(*args, **kwargs)

用于绘制折线图，与 plot 的区别在于 x 轴和 y 轴都是指数型的。

重要参数：
basex, basey: x、y 轴的底，需要大于 1

plt.semilogx(*args, **kwargs) 和 plt.semilogy(*args, **kwargs)

用于绘制折线图，两个函数的 x 轴、y 轴分别是指数型的。

支持 plot 函数的所有参数，分别有一个重要参数：

• basex: x 轴的底，需要大于 1
• basey: y 轴的底，需要大于 1

plt.step(x, y, *args, data=None, **kwargs)

类似 plot 函数，但是曲线是阶梯状的。

重要参数：
where: pre、post 或 mid，即数据点处于阶梯的右侧、左侧还是正中

plt.plot_date(z, y, tz, xdate, ydate)

与 plot 类似，可以把总坐标/横坐标当做 matplotlib.dates 类型数据来处理

• x, y: x、y 坐标对
• xdate, ydate: 是否将 x、y 轴作为 matplotlib.dates 类型来处理，默认 xdate 为 True，ydate 为 False

plt.errorbar(x, y, yerr=None, xerr=None, lolims=False, uplims=False, xlolims=False, xuplims=False, **kwargs)

用于绘制带有 误差线的折线图。
重要参数：

• yerr, xerr: 误差程度。
  • 如果是一个数字，则所有数据点的误差是一个统一的数字；
  • 如果是一个一维的数组（N），则数组表明了每个数据点正向、负向的误差程度
  • 如果是一个二维的数组（2, N），则数组表明了每个数据点，正向以及负向各自的误差程度
• lolims, uplims, xlolims, xuplims: 误差方向，是否只有正向或负向的误差，布尔型
  可以是一维数组，或一个单独的参数

柱状图、填充图

plt.bar(x, height, width=0.8, bottom=0, *args, **kwargs)

柱状图，重要参数：

• x：数据集的名称
• height：数据集中各个数据的高度
• width：柱体的宽度
• bottom：柱体底部的位置

height 一次为一个一维的数组。
如果柱状图希望叠加（如下图），可以多次调用 bar 函数。

plt.barh(*args, **kwargs)

与 plt.bar() 函数类似，不过是水平方向的。

重要参数：

• y：数据集的名称
• width：数据集中各个数据的高度
• height：柱体的宽度
• left：柱体底部的位置

plt.fill_between(x, y1, y2=0, where=None, interpolate=False, step=None, hold=None, data=None, **kwargs)

y1 和 y2 之间进行填充。

重要参数：

• x：横坐标的数组
• y1、y2：需要填充的 y 坐标的数组
• where：一个 bool 类型的数组，确定 x 数组哪些位置需要填充
• step：是否要采用柱状填充（默认采取曲线填充），可以为 ‘pre’、‘post’、‘mid’

plt.fill_betweenx(y, x1, x2=0, where=None, step=None, interpolate=False, hold=None, data=None, **kwargs)

与 plt.fill_betwwen() 函数类似，但是是进行水平方向，即 x1 和 x2 之间填充。

重要参数：

• y：纵坐标的数组
• x1、x2：需要填充的 x 坐标的数组
• where：一个 bool 类型的数组，确定 y 数组哪些位置需要填充
• step：是否要采用柱状填充（默认采取曲线填充），可以为 ‘pre’、‘post’、‘mid’

stackplot(x, *args, **kwargs)

绘制多层图，或称堆叠式图区。

重要参数：

• x：横坐标数组
• y 或 y1, y2, y3, …：纵坐标数据的数组，可以用 y 作为多维数组，也可以用 y1, y2, y3, … 这样多个数组
• baseline：确定图表底线的方式。
  • zero：固定 0 作为底线
  • sym：堆栈对称的位置作为底线
  • wiggle：我也不是很明白，似乎是希望让各个边界的曲线尽量平缓
  • weighted_wiggle：同样不是很明白，看起来是上边缘固定为 0

plt.fill(*args, **kwargs)

填充一个个的多边形，调用方式如下：

ax.fill(x, y[, 样式描述字符串])    # x 和 y 分别是某一个多边形的横、纵坐标数组
ax.fill(x1, y2[, 样式描述字符串], x2, y2[, 样式描述字符串], x3, y3[, 样式描述字符串])            
# 每对 xn、yn描述了一个多边形

散点图、分布图

plt.scatter(x, y, s=None, c=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, *, data=None, **kwargs)

二维的散点图，重要参数：

• x, y: x、y 坐标序列
• s: 每个点的大小
• c: 颜色
• alpha: 透明度

stem([x,] y, linefmt=None, markerfmt=None)

散点的杆图

重要参数：

• x（可选）：横坐标的数组
• y：纵坐标的数组
• linefmt：连线格式
• markderfmt：标记点格式

plt.eventplot(positions, orientation='horizontal', lineoffsets=1, linelengths=1, linewidths=None, colors=None, linestyles='solid', hold=None, data=None, **kwargs)

类似蛋白质电泳图，每个数据点将被绘制成一根数据线。

重要参数：

• orientation：分布的方向，‘horizontal’ 或 ‘vertical’。默认方向为水平，即上图方向
• positions：一维或二维数组，每一行都是一组数据。每组数据中各个成员是数据线的位置（无序的），例如上图，从上到下共 6 组数据，分别规定了数据线的水平位置
• lineleghths：每条数据线的长度，例如上图，数据线的高度
• lineoffsets：每组数据的偏移位置，例如上图中 6 组数据的垂直位置

plt.broken_barh(xranges, yrange, hold=None, data=None, **kwargs)

效果上和泳道图有类似之处。

重要参数：

• xranges：(xmin, xwidth) 组成的数组，其中 xmin 是每个块左端的 x 坐标，xwidth 是每个块的宽度
• yranges：（ymin, ymax）规定某一组方块的 y 坐标位置

比例图

plt.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=None, radius=None, counterclock=True, wedgeprops=None, textprops=None, center=(0, 0), frame=False, rotatelabels=False, hold=None, data=None)

绘制饼图。

重要参数：

• x：饼大小的数据
• explode：各个饼距离中心的距离，1 表示距离圆心一个半径的距离
• labels：各个饼的文字标签
• labeldistance：文字标签距离圆心的距离，1 表示距离圆心一个半径的距离
• autopct：定义百分比数据的格式，例如 ‘%.0f%%’ 表示不保留小数点，并且需要加上百分号
• pctdistance：百分比数据距离圆心的距离，1 表示距离圆心一个半径的距离
• startangle：开始角度，0-360 度
• radius：整个饼图的角度，默认 1

系列文章：

matplotlib 使用简明教程（一）-基础概念：
https://blog.csdn.net/fenghuizhidao/article/details/79352882
matplotlib 使用简明教程（二）-常用图表
https://blog.csdn.net/fenghuizhidao/article/details/83090043
matplotlib 使用简明教程（三）-一些专业图表简介
https://blog.csdn.net/fenghuizhidao/article/details/83090165
matplotlib 使用简明教程（四）-辅助性元件
https://blog.csdn.net/fenghuizhidao/article/details/83090249
matplotlib 使用简明教程（五）-画布、图表、元素基础操作
https://blog.csdn.net/fenghuizhidao/article/details/83090320
matplotlib 使用简明教程（六）-图像、动画相关
https://blog.csdn.net/fenghuizhidao/article/details/83090512
matplotlib 使用简明教程（七）-样式定义
https://blog.csdn.net/fenghuizhidao/article/details/83090553