python学习笔记——matplotlib包的使用 绘制散点图、折线图、subplot、title、text、xlabel等函数的使用

import相关模块

在python中使用，首先导入模块

import matplotlib.pyplot as plt

创建一张画布

用函数figure（num，figsize，dpi，facecolor，edgecolor，frameon）
num为图形编号或名称 取值为数字/字符串
figsize为绘图对象的宽和高 单位为英寸
dpi为绘图对象的分辨率 缺省值为80
facecolor为背景颜色
edgecolor为边框颜色
frameon表示是否显示边框

plt.figure(figsize=(4,3),facecolor='g')
plt.plot()
plt.show()

output:

颜色缩写

颜色缩写

颜色	缩写
blue	b
black	k
green	g
white	w
red	r
cyan青色	c
yellow	y
magenta品红色	m

划分子图 用subplot（行数，列数，子图序号）

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(4,3),facecolor='g')
plt.subplot(2,2,1)
plt.subplot(2,2,2)
plt.subplot(2,2,3)
plt.subplot(2,2,4)
plt.show()

output：

添加标题

用title（）来添加子标题，用suptitle（）来添加全局标题
注：是suptitle而不是subtitle

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.family"] = "SimHei"#添加了这句话可在图中显示中文
plt.figure(figsize=(4,3),facecolor='g')
plt.subplot(2,2,1)
plt.title('子标题1')
plt.subplot(2,2,2)
plt.title('子标题2',loc='left',color='b')
plt.subplot(2,2,3)
plt.title('子标题3',color='y',rotation=30)
plt.subplot(2,2,4)
plt.title('子标题4',color='w',backgroundcolor="black")
plt.suptitle('全局标题')
plt.show()

output：

绘制散点图

函数：scatter(x,y,scale,color,marker,label)

参数	说明
x	数据点的x坐标
y	数据点的y坐标
scale	数据点的大小
color	数据点的颜色
marker	数据点的样式
label	图例文字

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams["font.family"] = "SimHei" # 添加了这句话可在图中显示中文
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 添加了这一行使得负号可以显示
x = np.random.uniform(-4,4,(1,100))
y = np.random.uniform(-4,4,(1,100))
plt.scatter(x,y,color='r')
plt.show()

output：

绘制折线图和柱状图

绘制折线图用plot函数： plot（x,y,color,marker,label,linewidth,markersize）

参数	说明
x	数据点的x坐标
y	数据点的y坐标
color	数据点的颜色
marker	数据点的样式
label	图例文字
linewidth	折线的宽度
marketsize	数据点的大小

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams["font.family"] = "SimHei" # 添加了这句话可在图中显示中文
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 添加了这一行使得负号可以显示
plt.figure(figsize=(3,3))
x = np.arange(1,25)
y1 = np.random.randint(27,40,24)
y2 = np.random.randint(40,60,24)
plt.plot(x,y1,label='温度')
plt.plot(x,y2,label='湿度')
plt.xlabel('x') # 注意这里不要忘记加上单引号
plt.ylabel('y')
plt.legend() # 加上这一行，使得label可以显示出来，并且自动放置在最合适位置
plt.show()

output：

绘制柱状图函数： bar(left,height,width,facecolor,edgecolor,label)

在指定位置输入文字

函数：text（x,y,s,fontsize,color）

参数	说明
x	文字的x坐标
y	文字的y坐标
s	显示的文字
fontsize	文字的大小，默认是12
color	文字的颜色，默认是黑色

plt.text(-3.8,3.8,'散点图')

output：

其他常用函数

函数	说明
xlabel(x,y,s,fontsize,color)	设置x轴坐标
ylabel(x,y,s,fontsize,color)	设置y轴坐标
xlim(xmin,xmax)	设置x轴坐标的范围
ylim(ymin,ymax)	设置y轴坐标的范围
tick_parame(labelsize)	设置刻度文字的字号

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams["font.family"] = "SimHei" # 添加了这句话可在图中显示中文
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 添加了这一行使得负号可以显示
plt.figure(figsize=(3,3))
x = np.random.uniform(-4,4,(1,100))
y = np.random.uniform(-4,4,(1,100))
plt.scatter(x,y,color='r',marker="*",label='均匀分布')
x1 = np.random.normal(0,1,100)
y1 = np.random.normal(0,1,100)
plt.scatter(x1,y1,color='g',marker="o",label='正态分布')
plt.xlabel('x') # 注意这里不要忘记加上单引号
plt.ylabel('y')
plt.xlim(-5,5)
plt.ylim(-5,5)
plt.legend() # 加上这一行，使得label可以显示出来，并且自动放置在最合适位置
plt.show()

output：