Matplotlib入门 北理工嵩天老师python数据分析与展示 单元4随堂笔记

Matplotlib入门 北理工嵩天老师python数据分析与展示 单元4随堂笔记

Matplotlib库的使用

Matplotlib库由各种可视化类构成，内部结构复杂，受Matlab启发。
matplotlib.pyplot是绘制各类可视化图形的命令子库，相当于快捷方式。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt   #引入模块

plt.plot([3,1,4,5,2])
plt.ylabel('Grage')
plt.savefig('test',dpi=600) #默认输出PNG文件  dpi表示每一英寸包含点的数量，可通过dpi修改输出质量
plt.show()

plt.plot(x,y)当有两个以上参数时，按照X轴和Y轴顺序绘制数据点。

plt.plot([0,2,4,6,8],[3,1,4,5,2])
plt.ylabel('Grade')
plt.axis([-1,10,0,6])   #指x轴坐标起始于-1，终止于10. y轴坐标起始于0终止于6
plt.show()

pyplot的绘图区域

plt.subplot(nrows,ncols,plot_number)

subplot将一个绘制区域分割成了以第一个参数为横轴数量，以第二个参数为纵轴数量的子区域。plot_number为当前绘图在哪个区。

plt.subplot(3,2,1)
plt.subplot(3,2,4)

def f(t):
    return np.exp(-t)*np.cos(2*np.pi*t)

a=np.arange(0.0,5.0,0.02)
plt.subplot(211)
plt.plot(a,f(a))

plt.subplot(2,1,2) #'，'可省略
plt.plot(a,np.cos(2*np.pi*a),'r--')
plt.show()

pyplot的plot()函数

plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)
   x: X轴数据，列表或数组，可选。
   y: Y轴数据，列表或数组。
   format_string:控制曲线的格式字符串，可选。
   ** kwargs:第二组或更多(x,y,format_string) 即绘制多条曲线

当绘制多条曲线时，各条曲线的x不能省略。

a = np.arange(10)
plt.plot(a,a*1.5,a,a*2.5,a,a*3.5,a,a*4.5)
plt.show()

format_string：控制曲线的格式字符串，可选。由颜色字符、风格字符和标记字符组成。

   颜色字符      说明       颜色字符        说明
    'b'         蓝色        'm'        洋红色 magenta
    'g'         绿色        'y'        黄色
    'r'         红色        'k'        黑色
    'c'         青绿色 cyan   'w'        白色
   '#008000'     RGB某颜色    '0.8'       灰度值字符串

风格字符       说明         风格字符       说明
 '_'          实线           '--'        破折号
‘-.’       点画线          ‘’或 ' '     无线条

标记字符       说明         标记字符        说明
‘.’        点标记         ‘,’       像素标记(极小点）
‘o’        实心圈标记       ‘v’       倒三角标记
‘^’        上三角标记       ‘>’       右三角标记
‘<’        左三角标记       ‘1’       下花三角标记
‘2’       下花三角标记      ‘3’       左花三角标记
‘4’       右花三角标记       's'        实心方形标记
 'p’       实心五角标记      ‘*’       星形标记
‘h’       竖六边形标记      ‘H’       横六边形标记
‘+’       十字标记         ‘x’        x标记
‘D’        菱形标记         ‘d’        瘦菱形标记
‘\’       竖线是垂直线标记

a=np.arange(10)
plt.plot(a,a*1.5,"go-",a,a*2.5,'rx',a,a*3.5,'*',a,a*4.5,'b-.')   #颜色字符、风格字符、标记字符组合使用
plt.show()

参数 ** kwargs:第二组或更多（x,y,format_string）
    color:控制颜色，color='green'
    linestyle:线条风格，linestyle=‘dashed’
    marker:标记风格，marker=‘0’
    markerfacecolor:标记颜色，markerfacecolor='blue'
    markersize:标记尺寸，markersize=20

pyplot的中文显示方法

第一种方法 这种方法会使坐标轴中数字的字体等也随之改变

pyplot并不默认支持中文显示，需要rcParams修改字体实现。

import matplotlib
matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei'   #黑体
plt.plot([3,1,4,5,2])
plt.ylabel('纵轴（值）')
plt.savefig('test',dpi=600)
plt.show()

rcParams的属性

  属性                 说明
 ‘font.family’         用于显示字体的名字
 ‘font.style'          字体风格，正常'normal'或斜体'italic'
  'font.size'          字体太小，整数字号或者'large'、'x-small'

rcParams[‘font.family’]可以设置为以下几种字体

  中文字体                说明
  'SimHei'               中文黑体
   'Kaiti'               中文楷体 
   'LiSu'                中文隶书
  ‘FangSong’            中文仿宋
  ‘YouYuan’             中文幼圆
  ‘STSong’             华文宋体

第二种方法

在有中文输出的地方，增加一个属性：fontproperties.这种方法能有效的在特定需要输入中文地方确定中文的字体和字号。

a=np.arange(0.0,5.0,0.02)
plt.xlabel('横轴：时间',fontproperties='SimHei',fontsize=20)
plt.ylabel('纵轴：振幅',fontproperties='SimHei',fontsize=20)
plt.plot(a,np.cos(2*np.pi*a),'r--')
plt.show()

D:\PYTHON\anaconda\lib\site-packages\matplotlib\backends\backend_agg.py:211: RuntimeWarning: Glyph 8722 missing from current font.
  font.set_text(s, 0.0, flags=flags)
D:\PYTHON\anaconda\lib\site-packages\matplotlib\backends\backend_agg.py:180: RuntimeWarning: Glyph 8722 missing from current font.
  font.set_text(s, 0, flags=flags)

pyplot的文本显示方法

pyplot的文本显示函数

   函数                       说明
   plt.xlabel()               对X轴增加文本标签
   plt.ylabel()               对y轴增加文本标签
   plt.title()                对图形整体增加文本标签
   plt.text()                 在任意位置增加文本         
   plt.annolate()              在图形中增加带箭头的注释

a=np.arange(0.0,5.0,0.02)   #起 0.0   止  5.0  步长 0.02
plt.plot(a,np.cos(2*np.pi*a),'r--')

plt.xlabel('横轴：时间',fontproperties='SimHei',fontsize=15,color='green')
plt.ylabel('纵轴：振幅',fontproperties='SimHei',fontsize=15)
plt.title(r'正弦波实例 $y=cos(2\pi x)$',fontproperties='SimHei',fontsize=25)   ##  $ Latex文本 $
plt.text(2,1,r'$\mu=100$',fontsize=15)

plt.axis([-1,6,-2,2])  #横纵坐标范围
plt.grid(True)   #加入网格曲线
plt.show()

plt.annotate(s,xy=arrow_crd,xytext=text_crd,arrowprops=dict)
参数：
s: 要注解的字符串
xy:箭头所在的位置
xy_text：表示文本显示的位置
arrowprops:是一个字典类型，定义了整个箭头的一些属性

a=np.arange(0.0,5.0,0.02)   #起 0.0   止  5.0  步长 0.02
plt.plot(a,np.cos(2*np.pi*a),'r--')

plt.xlabel('横轴：时间',fontproperties='SimHei',fontsize=15,color='green')
plt.ylabel('纵轴：振幅',fontproperties='SimHei',fontsize=15)
plt.title(r'正弦波实例 $y=cos(2\pi x)$',fontproperties='SimHei',fontsize=25)   ##  $ Latex文本 $
plt.annotate(r'$\mu=100$',xy=(2,1),xytext=(3,1.5),
             arrowprops=dict(facecolor='black',shrink=0.1,width=2))
# width表示箭头的宽度为2   
#shrink表示从箭头的起始到结束按照0.1的比例箭头的两侧会缩进，使箭头里这个位置留有
#一小块空白

plt.axis([-1,6,-2,2])  #横纵坐标范围
plt.grid(True)   #加入网格曲线
plt.show()

pyplot的子绘图区域

 plt.subplot2grid(GridSpec,CurSpec,colspan=1,rowspan=1)

理念：设定网路，选中网络，确定选中行列区域数量，编号从0开始。
plt.subplot2grid((3,3),(1,0),colspan=2)
(3,3)表示把一个区域分成3行3列，9块区域的基本类型
(1,0)表示当前选定的位置为第1行第0列
colspan=2表示列的延伸，及选定的单元格及列延伸一个单元格共两个单元格的长度

plt.subplot2grid((3,3),(0,0),colspan=3)
plt.subplot2grid((3,3),(1,0),colspan=2)
plt.subplot2grid((3,3),(1,2),rowspan=2)
plt.subplot2grid((3,3),(2,0))
plt.subplot2grid((3,3),(2,1))

这个方法每次调用都要重新对图形的设计做一个约束，可以用GradSpec类来简化其中的设计

import matplotlib.gridspec as gridspec

gs=gridspec.GridSpec(3,3)

ax1 = plt.subplot(gs[0,:])
ax2= plt.subplot(gs[1,:-1]) # 0:-1 简写为  :-1
ax3=plt.subplot(gs[1:,-1])  # 1:最后  简写为 1：
ax4=plt.subplot(gs[2,0])
ax5=plt.subplot(gs[2,1])