Matplotlib常见用法总结

写在前面

感谢莫烦老师的Matplotlib教程视频，本文是我看了他的视频教程后的知识总结。

附上莫烦老师在B站上的Matplotlib教程视频
https://www.bilibili.com/video/av16378354

另外，因为Matplotlib的用法十分庞杂，这里我只总结了常见用法。且具体API的参数繁多，这里不做细致介绍，但是我都附上了官方文档的API说明，方便大家查看学习。
另外就是，觉得还不错就给我点赞啊啊啊！

初步熟悉Matplotlib

plt.figure()
创建一个新图
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.figure.html#matplotlib.pyplot.figure

plt.plot()
描点成线
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.plot.html#matplotlib.pyplot.plot

plt.title()
为图像设置标题
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.title.html#matplotlib.pyplot.title

plt.xlim()
plt.ylim()
设置x，y坐标刻度范围
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.xlim.html#matplotlib.pyplot.xlim
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.ylim.html#matplotlib.pyplot.ylim

plt.xlabel()
plt.ylabel()
设置x轴，y轴的坐标名称
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.set_xlabel.html#matplotlib.axes.Axes.set_xlabel
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.set_ylabel.html#matplotlib.axes.Axes.set_ylabel

plt.xticks()
plt.yticks()
设置x轴，y轴的刻度
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.set_xticks.html#matplotlib.axes.Axes.set_xticks
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.set_yticks.html#matplotlib.axes.Axes.set_yticks

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-3, 3, 50)
y1 = 2*x+1
y2 = x**2

plt.figure()
plt.plot(x, y2)
plt.plot(x, y1, color="red", linewidth=1.0, linestyle='--')

# 设置x, y范围
plt.xlim((-1,2))
plt.ylim((-2, 3))

# 设置x, y名称
plt.xlabel('I am x')
plt.ylabel('I am y')

# 设置x, y刻度
new_ticks = np.linspace(-1, 2, 5)
plt.xticks(new_ticks)
plt.yticks([-2, -1.8, -1, 1.22, 3],
          [r'$really\ bad$', r'$bad\ \alpha$', r'$normal$', r'$good$', r'$really\ good$'])

plt.show()

plt.gca()
获得当前坐标轴
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.gca.html?highlight=gca#matplotlib.pyplot.gca

plt.spines
轴脊线-记录数据区域边界的线
分别表示上、下、左、右的轴脊线
plt.spines['top']
plt.spines['bottom']
plt.spines['left']
plt.spines['right']

plt.spines['top'].set_color()
设置轴脊线颜色
https://matplotlib.org/api/spines_api.html?highlight=spines#module-matplotlib.spines

plt.spines['top'].set_position()
设置轴脊线位置
https://matplotlib.org/api/spines_api.html?highlight=spines#matplotlib.spines.Spine.set_position

plt.axis.XAxis.set_ticks_position()
plt.axis.YAxis.set_ticks_position()
设置刻度的摆放位置
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.axis.XAxis.set_ticks_position.html?highlight=set_ticks_position#matplotlib.axis.XAxis.set_ticks_position
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.axis.YAxis.set_ticks_position.html?highlight=set_ticks_position#matplotlib.axis.YAxis.set_ticks_position

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-3, 3, 50)
y1 = 2*x+1
y2 = x**2

plt.figure()
plt.plot(x, y2)
plt.plot(x, y1, color="red", linewidth=1.0, linestyle='--')

plt.xlim((-1,2))
plt.ylim((-2, 3))

plt.xlabel('I am x')
plt.ylabel('I am y')

new_ticks = np.linspace(-1, 2, 5)
plt.xticks(new_ticks)
plt.yticks([-2, -1.8, -1, 1.22, 3],
          [r'$really\ bad$', r'$bad\ \alpha$', r'$normal$', r'$good$', r'$really\ good$'])

ax = plt.gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))

plt.show()

plt.legend()
显示图例
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.legend.html#matplotlib.pyplot.legend

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-3, 3, 50)
y1 = 2*x+1
y2 = x**2

plt.figure()
l1 = plt.plot(x, y2, label="up")
l2 = plt.plot(x, y1, color="red", linewidth=1.0, linestyle='--',label='down')
plt.legend()

# 设置x, y范围
plt.xlim((-1,2))
plt.ylim((-2, 3))

# 设置x, y名称
plt.xlabel('I am x')
plt.ylabel('I am y')

# 设置x, y单位标
new_ticks = np.linspace(-1, 2, 5)
plt.xticks(new_ticks)
plt.yticks([-2, -1.8, -1, 1.22, 3],
          [r'$really\ bad$', r'$bad\ \alpha$', r'$normal$', r'$good$', r'$really\ good$'])


plt.show()

plt.annotate()
用文本text注释点xy
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.annotate.html#matplotlib.pyplot.annotate

plt.text()
向轴添加文本
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.text.html#matplotlib.pyplot.text

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-3, 3, 50)
y = 2*x+1
plt.figure(num=1, figsize=(8, 5))
plt.plot(x, y)

ax = plt.gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))

x0 = 1
y0 = 2*x0 + 1
plt.scatter(x0, y0, s=50, color="red")
plt.plot([x0, x0], [0, y0], 'k--', lw=2.5)

# 文字标注1
plt.annotate(r"$2x+1=%s$"%y0, xy=(x0,y0),xycoords='data', 
             xytext=(30, -30),fontsize=16, textcoords='offset points', 
             arrowprops=dict(arrowstyle='->', connectionstyle='arc3, rad=0.2'))

# 文字标注2
plt.text(-3, 3, r'$This\ is\ some\ text\ \sigma$',fontdict={'size':16, "color": "red"})

plt.show()

前面出现过axis的类，这里谈谈我区别axis类和axes类的看法。axes是axis 的复数，axes包括了横纵坐标轴，故是复数；axis代表横轴或者纵轴，故为单数。

plt.axes.Axes.set_title()
为轴设置标题
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.set_title.html?highlight=set_title#matplotlib.axes.Axes.set_title

plt.axes.Axes.get_xticklabels()
plt.axes.Axes.get_yticklabels()
获得刻度
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.get_xticklabels.html?highlight=get_xticklabels#matplotlib.axes.Axes.get_xticklabels
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.get_yticklabels.html?highlight=get_yticklabels#matplotlib.axes.Axes.get_yticklabels

plt.text.set_fontsize()
设置字体大小
https://matplotlib.org/api/text_api.html?highlight=set_fontsize#matplotlib.text.Text.set_fontsize

plt.text.set_bbox()
在自身周围画一个边界框
https://matplotlib.org/api/text_api.html?highlight=set_bbox#matplotlib.text.Text.set_bbox

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.figure(num=1, figsize=(8, 5))
plt.plot(x, y)

ax = plt.gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))

for label in ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels():
    label.set_fontsize(12)
    label.set_bbox(dict(facecolor='yellow', edgecolor='None', alpha=0.5))

plt.show()

散点图

plt.scatter()
绘制散点图
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.scatter.html#matplotlib.pyplot.scatter

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
n = 1024
X = np.random.normal(0, 1, n)
Y = np.random.normal(0, 1, n)
T = np.arctan2(Y, X)

plt.figure(num=1)
plt.scatter(X, Y, s=75, c=T, alpha=0.5)
plt.xlim((-1.5, 1.5))
plt.ylim((-1.5, 1.5))
plt.xticks(())
plt.yticks(())

plt.figure(num=2)
plt.scatter(np.arange(5), np.arange(5))
plt.xticks(())
plt.yticks(())

plt.show()

柱状图

plt.bar()
绘制柱状图
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.bar.html#matplotlib.pyplot.bar

n = 12
X = np.arange(n)
Y1 = (1 - X / float(n)) * np.random.uniform(0.5, 1.0, n)
Y2 = (1 - X / float(n)) * np.random.uniform(0.5, 1.0, n)

plt.bar(X, +Y1, facecolor='#9999ff', edgecolor='white')
plt.bar(X, -Y2, facecolor='#ff9999', edgecolor='white')

for x,y in zip(X, Y1):
    plt.text(x, y, '%.2f'%y, ha='center', va='bottom')
    
for x,y in zip(X, Y2):
    plt.text(x, -y-0.05, '%.2f'%y, ha='center', va='top')

plt.xlim(-0.5, n)
plt.xticks(())
plt.ylim(-1.25, 1.25)
plt.yticks(())

plt.show()

等高线图

在此之前需要先介绍numpy中的一个api

np.meshgrid()
从坐标向量返回坐标矩阵
https://numpy.org/devdocs/reference/generated/numpy.meshgrid.html?highlight=meshgrid#numpy.meshgrid

plt.contourf()
绘制等高线图的颜色域
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.contourf.html#matplotlib.pyplot.contourf

plt.contour()
绘制等高线
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.contour.html#matplotlib.pyplot.contour

plt.clabel()
标记等高线
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.clabel.html#matplotlib.pyplot.clabel

plt.cm
色域映射
https://matplotlib.org/gallery/color/colormap_reference.html

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def f(x, y):
    return (1 - x / 2 + x**5 + y**3) * np.exp(-x**2 - y**2)

n = 256
x = np.linspace(-3, 3, n)
y = np.linspace(-3, 3, n)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
plt.figure(num=1, figsize=(9,7))
plt.contourf(X, Y, f(X, Y), 8, alpha=0.75, cmap=plt.cm.hot)

C = plt.contour(X, Y, f(X, Y), 8,
               colors='black',
               linestyles='-',
               linewidths=0.5)
plt.clabel(C, inline=True, fontsize=10)

plt.xticks(())
plt.yticks(())
plt.show()

绘制图片

plt.imshow()
绘制图片
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.imshow.html#matplotlib.pyplot.imshow

plt.colorbar()
将颜色栏添加到绘图中
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.colorbar.html#matplotlib.pyplot.colorbar

plt.cm
色域映射
https://matplotlib.org/gallery/color/colormap_reference.html

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
a = np.array([0.31, 0.36, 0.42,
             0.36, 0.43, 0.52,
             0.42, 0.52, 0.65]).reshape(3, 3)
plt.imshow(a, interpolation='nearest', cmap='bone')
plt.colorbar(shrink=0.9)

plt.xticks(())
plt.yticks(())
plt.show()

3D图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure(num=1, figsize=(15, 10))
ax = Axes3D(fig)
X = np.arange(-4, 4, 0.25)
Y = np.arange(-4, 4, 0.25)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
Z = np.sin(R)
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, linestyle='-', linewidths=100, cmap=plt.get_cmap('rainbow'))
ax.contourf(X, Y, Z, zdir='z', offset=-2, cmap='rainbow')
ax.set_zlim(-2, 2)
plt.show()

多图显示

plt.subplot()
在当前图形上添加一个子图
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.subplot.html#matplotlib.pyplot.subplot

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(num=2)

plt.subplot(2, 2, 1)
plt.plot([0,1], [0,1])

plt.subplot(2, 2, 2)
plt.plot([0,1], [0,2])

plt.subplot(2, 2, 3)
plt.plot([0,1], [0,3])

plt.subplot(2, 2, 4)
plt.plot([0,1], [0,4])

plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(num=3)

# (2, 1, 1)代表两行，只画一列，属于第一个图
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot([0,1], [0,1])

# (2, 3, 4)代表两行，画三列，属于第四个图(因为第一个图的一列相当于占据三个子图，第二行的开头相当于第四个子图)
plt.subplot(2, 3, 4)
plt.plot([0,1], [0,2])

plt.subplot(2, 3, 5)
plt.plot([0,1], [0,3])

plt.subplot(2, 3, 6)
plt.plot([0,1], [0,4])

plt.show()

plt.subplot2grid()
在常规网格内的特定位置创建轴
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.subplot2grid.html#matplotlib.pyplot.subplot2grid

plt.tight_layout()
自适应构图
https://matplotlib.org/api/tight_layout_api.html?highlight=tight_layout#module-matplotlib.tight_layout

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(num=4)
ax1 = plt.subplot2grid((3, 3), (0, 0), colspan=3, rowspan=1)
ax1.plot([1,2],[1,2])
ax1.set_title('ax1_title')

ax2 = plt.subplot2grid((3, 3), (1, 0), colspan=2, rowspan=1)
ax3 = plt.subplot2grid((3, 3), (1, 2), colspan=1, rowspan=2)
ax4 = plt.subplot2grid((3, 3), (2, 0), colspan=1, rowspan=1)
ax5 = plt.subplot2grid((3, 3), (2, 1), colspan=1, rowspan=1)

plt.tight_layout()
plt.show()

plt.subplots()
创建一个图和一组子图
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.subplots.html#matplotlib.pyplot.subplots

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(num=6)
f, ((ax11, ax12), (ax21, ax22)) = plt.subplots(2, 2, sharex=True, sharey=True)
ax11.scatter([1,2], [1,2])

plt.tight_layout()
plt.show()

plt.figure.Figure.add_subplot
添加一个子图
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.figure.Figure.html#matplotlib.figure.Figure.add_subplot

plt.xscale
plt.yscale
设置x轴、y轴比例
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.xscale.html#matplotlib.pyplot.xscale
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.yscale.html#matplotlib.pyplot.yscale

plt.grid()
配置网格线
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.grid.html#matplotlib.pyplot.grid

plt.subplots_adjust
调整子图布局
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.subplots_adjust.html#matplotlib.pyplot.subplots_adjust

以下代码引用自
https://blog.csdn.net/claroja/article/details/70898253
感谢该作者

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import NullFormatter
# 固定随机数种子
np.random.seed(64)

y = np.random.normal(loc=0.5, scale=0.4, size=1000)
y = y[(y > 0) & (y < 1)]
y.sort()
x = np.arange(len(y))

plt.figure(num=1)

# linear
plt.subplot(221)
plt.plot(x, y)
plt.yscale('linear')
plt.title('linear')
plt.grid(True)

# log
plt.subplot(222)
plt.plot(x, y)
plt.yscale('log')
plt.title('log')
plt.grid(True)

# symmetric log
plt.subplot(223)
plt.plot(x, y - y.mean())
plt.yscale('symlog', linthreshy=0.01)
plt.title('symlog')
plt.grid(True)

# logit
plt.subplot(224)
plt.plot(x, y)
plt.yscale('logit')
plt.title('logit')
plt.grid(True)

# Format the minor tick labels of the y-axis into empty strings with
# `NullFormatter`, to avoid cumbering the axis with too many labels.
plt.gca().yaxis.set_minor_formatter(NullFormatter())
# Adjust the subplot layout, because the logit one may take more space
# than usual, due to y-tick labels like "1 - 10^{-3}"
plt.subplots_adjust(top=0.92, bottom=0.08, left=0.10, right=0.95, hspace=0.25,
wspace=0.35)

plt.tight_layout()
plt.show()

图中图

plt.figure.Figure.add_axes
在图中添加轴
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.figure.Figure.html?highlight=add_axes#matplotlib.figure.Figure.add_axes

plt.axes.Axes.set_xlabel()
plt.axes.Axes.set_ylabel()
设置x轴，y轴的标签
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.set_xlabel.html?highlight=set_xlabel#matplotlib.axes.Axes.set_xlabel
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.set_ylabel.html?highlight=set_ylabel#matplotlib.axes.Axes.set_ylabel

plt.axes.Axes.set_title()
为轴设置标题
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.set_title.html?highlight=set_title#matplotlib.axes.Axes.set_title

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
y = [1, 3, 4, 2, 5, 8, 6]

left, bottom, width, height = 0.1, 0.1, 1, 1
# 设置距离左，下的百分比距离，和宽、高相对于主图的比例
ax1 = fig.add_axes([left, bottom, width, height])
ax1.plot(x, y, 'r')
ax1.set_xlabel('x')
ax1.set_ylabel('y')
ax1.set_title('outside')

# 方式1
left, bottom, width, height = 0.2, 0.7, 0.25, 0.25
ax2 = fig.add_axes([left, bottom, width, height])
ax2.plot(y, x, 'b')
ax2.set_xlabel('x')
ax2.set_ylabel('y')
ax2.set_title('inside1')

# 方式2
plt.axes([.8, 0.25, 0.25, 0.25])
plt.plot(y[::-1], x, 'g')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('inside 2')

plt.show()

次坐标轴

plt.axes.Axes.twinx()
创建共享X轴的双轴
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.twinx.html?highlight=twinx#matplotlib.axes.Axes.twinx

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(0, 10, 0.1)
y1 = 0.05 * x ** 2
y2 = -1 * y1

fig, ax1 = plt.subplots()
ax2 = ax1.twinx()
ax1.plot(x, y1, 'g-')
ax2.plot(x, y2, 'b--')

ax1.set_xlabel('X data')
ax1.set_ylabel('Y1', color='g', fontsize=20)
ax2.set_ylabel('Y2', color='b', fontsize=20)

plt.show()

动画

matplotlib.animation.FuncAnimation
通过重复调用func函数来制作动画
https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.animation.FuncAnimation.html#matplotlib.animation.FuncAnimation

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import animation

f, ax = plt.subplots()
x = np.arange(0, 2*np.pi, 0.01)
line, = ax.plot(x, np.sin(x))

def animate(i):
    line.set_ydata(np.sin(x+i/8))
    return line,

def init():
    line.set_ydata(np.sin(x))
    return line,
    

ani = animation.FuncAnimation(fig=f, func=animate, frames=100,
                              init_func=init, interval=20, blit=False)
plt.show()

参数大致解析：
fig：传入我们需要绘制的图像
frames：这里设置为100
func：这里的func是函数animate(i)
将0——100(即frames的值)不断地传入animate(i)，作为这个函数里的i，超过100后从0开始继续传入，不断循环。函数animate(i)不断地返回更新后的line，绘制在图上。
init_func：设置初始时图的状态
interval：每一帧动画间隔20毫秒

写在最后

这里是文章的结尾，文章会不定时修改更新。如果大家觉得文章不错，不妨给我点个赞；或者你觉得这篇文章对你身边的人有帮助，不妨分享给TA；如果有什么问题，欢迎在评论提出或者给我发私信。
最后再次感谢莫烦老师，也谢谢大家对本文的支持。