plt画图像图例的位置怎么写代码_送你16个matplotlib绘图实用小技巧（附代码）

原标题：送你16个matplotlib绘图实用小技巧(附代码)

1. 添加标题-title

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# 显示中文

plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

%matplotlib inline

x=np.arange(0,10)

plt.title('这是一个示例标题')

plt.plot(x,x*x)

plt.show

输出：

2. 添加文字-text

设置坐标和文字即可

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# 显示中文

plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

%matplotlib inline

x=np.arange(-10,11,1)

y=x*x

plt.plot(x,y)

plt.title('这是一个示例标题')

# 添加文字

plt.text(-2.5,30,'function y=x*x')

plt.show

输出：

3. 添加注释-annotate

xy：为备注的坐标点

xytext：备注文字的坐标(默认为xy的位置)

arrowprops：在xy和xytext之间绘制一个箭头

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# 显示中文

plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

%matplotlib inline

x=np.arange(-10,11,1)

y=x*x

plt.title('这是一个示例标题')

plt.plot(x,y)

# 添加注释

plt.annotate('这是一个示例注释',xy=(0,1),xytext=(-2,22),arrowprops={'headwidth':10,'facecolor':'r'})

plt.show

输出：

4. 设置坐标轴名称-xlabel/ylabel

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# 显示中文

plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

%matplotlib inline

x=np.arange(1,20)

plt.xlabel('示例x轴')

plt.ylabel('示例y轴')

plt.plot(x,x*x)

plt.show

输出：

5. 添加图例-legend

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# 显示中文

plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

%matplotlib inline

plt.plot(x,x)

plt.plot(x,x*2)

plt.plot(x,x*3)

plt.plot(x,x*4)

# 直接传入legend

plt.legend(['生活','颜值','工作','金钱'])

plt.show

输出：

6. 调整颜色-color

传颜色参数，支持以下几种方式

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

%matplotlib inline

x=np.arange(1,5)

#颜色的几种方式

plt.plot(x,color='g')

plt.plot(x+1,color='0.5')

plt.plot(x+2,color='#FF00FF')

plt.plot(x+3,color=(0.1,0.2,0.3))

plt.show

输出：

7. 切换线条样式-marker

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

%matplotlib inline

x=np.arange(1,5)

plt.plot(x,marker='o')

plt.plot(x+1,marker='>')

plt.plot(x+2,marker='s')

plt.show

输出：

8. 显示数学公式-mathtext

格式如下： omega $，中间的将解析出公式中的符号

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

%matplotlib inline

plt.title('chenqionghe')

plt.xlim([1,8])

plt.ylim([1,5])

plt.text(2,4,r'$ alpha beta pi lambda omega $',size=25)

plt.text(4,4,r'$ sin(0)=cos(frac{pi}{2}) $',size=25)

plt.text(2,2,r'$ lim_{x rightarrow y} frac{1}{x^3} $',size=25)

plt.text(4,2,r'$ sqrt[4]{x}=sqrt{y} $',size=25)

plt.show

输出：

9. 显示网格-grid

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

%matplotlib inline

x='a','b','c','d'

y=[15,30,45,10]

plt.grid

# 也可以设置颜色、线条宽度、线条样式

# plt.grid(color='g',linewidth='1',linestyle='-.')

plt.plot(x,y)

plt.show

输出：

10. 调整坐标轴刻度-locator_params

同时调整x轴和y轴：plt.locator_params(nbins=20)；

只调整x轴： plt.locator_params(‘'x',nbins=20)；

只调整y轴： plt.locator_params(‘'y',nbins=20)。

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

%matplotlib inline

x=np.arange(0,30,1)

plt.plot(x,x)

# x轴和y轴分别显示20个

plt.locator_params(nbins=20)

plt.show

输出：

11. 调整坐标轴范围-axis/xlim/ylim

axis：[0,5,0,10]，x从0到5，y从0到10

xlim：对应参数有xmin和xmax，分别能调整最大值最小值

ylim：同xlim用法

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

%matplotlib inline

x=np.arange(0,30,1)

plt.plot(x,x*x)

#显示坐标轴，plt.axis,4个数字分别代表x轴和y轴的最小坐标，最大坐标

#调整x为10到25

plt.xlim(xmin=10,xmax=25)

plt.plot(x,x*x)

plt.show

输出：

12. 调整日期自适应-autofmt_xdate

有时候显示日期会重叠在一起，非常不友好，调用plt.gcf.autofmt_xdate，将自动调整角度

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

%matplotlib inline

x=pd.date_range('2020/01/01',periods=30)

y=np.arange(0,30,1)

plt.plot(x,y)

plt.gcf.autofmt_xdate

plt.show

输出：

13. 添加双坐标轴-twinx

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

%matplotlib inline

x=np.arange(1,20)

y1=x*x

y2=np.log(x)

plt.plot(x,y1)

# 添加一个坐标轴，默认0到1

plt.twinx

plt.plot(x,y2,'r')

plt.show

输出：

14. 填充区域-fill/fill_beween

fill填充函数区域

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# 显示中文

plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

%matplotlib inline

x=np.linspace(0,5*np.pi,1000)

y1=np.sin(x)

y2=np.sin(2*x)

plt.plot(x,y1)

plt.plot(x,y2)

# 填充

plt.fill(x,y1,'g')

plt.fill(x,y2,'r')

plt.title('这是一个示例标题')

plt.show

输出：

fill_beween填充函数交叉区域

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# 显示中文

plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

%matplotlib inline

plt.title('这是一个示例标题')

x=np.linspace(0,5*np.pi,1000)

y1=np.sin(x)

y2=np.sin(2*x)

plt.plot(x,y1)

plt.plot(x,y2)

# 填充

plt.fill_between(x,y1,y2,where=y1>y2,interpolate=True)

plt.show

输出：

15. 画一个填充好的形状-matplotlib.patche

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib.patches as mptaches

%matplotlib inline

xy1=np.array([0.2,0.2])

xy2=np.array([0.2,0.8])

xy3=np.array([0.8,0.2])

xy4=np.array([0.8,0.8])

fig,ax=plt.subplots

#圆形,指定坐标和半径

circle=mptaches.Circle(xy1,0.15)

ax.add_patch(circle)

#长方形

rect=mptaches.Rectangle(xy2,0.2,0.1,color='r')

ax.add_patch(rect)

#多边形

polygon=mptaches.RegularPolygon(xy3,6,0.1,color='g')

ax.add_patch(polygon)

# 椭圆

ellipse=mptaches.Ellipse(xy4,0.4,0.2,color='c')

ax.add_patch(ellipse)

ax.axis('equal')

plt.show

输出：

16. 切换样式-plt.style.use

matplotlib支持多种样式，可以通过plt.style.use切换样式，例如：plt.style.use('ggplot')输入 plt.style.available 可以查看所有的样式:

import matplotlib.pyplot as plt

plt.style.available

输出：

示例代码，ggplot样式：

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib.patches as mptaches

%matplotlib inline

plt.style.use('ggplot')

# 新建4个子图

fig,axes=plt.subplots(2,2)

ax1,ax2,ax3,ax4=axes.ravel

# 第一个图

x,y=np.random.normal(size=(2,100))

ax1.plot(x,y,'o')

# 第二个图

x=np.arange(0,10)

y=np.arange(0,10)

colors=plt.rcParams['axes.prop_cycle']

length=np.linspace(0,10,len(colors))

for s in length:

ax2.plot(x,y+s,'-')

# 第三个图

x=np.arange(5)

y1,y2,y3=np.random.randint(1,25,size=(3,5))

width=0.25

ax3.bar(x,y1,width)

ax3.bar(x+width,y2,width)

ax3.bar(x+2*width,y3,width)

# 第四个图

for i,color in enumerate(colors):

xy=np.random.normal(size=2)

ax4.add_patch(plt.Circle(xy,radius=0.3,color=color['color']))

ax4.axis('equal')

plt.show

输出：