Python matplotlib 图像可视化

import matplotlib.pyplot as plt #plt 用于显示图片
import matplotlib.image as mpimg #mpimg 用于读取图片

plot()函数–绘制坐标图

展现变量的趋势变化，基本绘图函数

• 函数原型

plt.plot(x, y, ls='xxx', lw=, label=)

• 参数：

1. x: 位置参数，点的横坐标，可迭代对象

2. y: 位置参数，点的纵坐标，可迭代对象

3. ls: 位置参数，点和线的样式，字符串 ('ls='可省略)
   (此参数分三部分，点线的颜色、点的形状、线的形状)
   点线的颜色：g | green；b | blue；c | cyan 蓝绿色；m | magenta 品红色 …
   点的形状：. | 点儿；v | 实心倒三角；o | 实心圆；* | 实心五角星；+ | 加号 …
   线的形状：- | 实线；-- | 虚线；-. 点划线

4. lw: linewidth关键字参数，设置线的粗细,

5. label：label 关键字参数，设置图例，需要调用 plt 或子图的 legend 方法

样例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0.05, 10, 1000)
y = np.cos(x)

plt.plot(x, y, ls="-", lw=2, label="plot figure")

plt.legend()

plt.show()

pie()函数–绘制饼图

• 函数原型：

def 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)

• 参数：
  x :(每一块)的比例，如果sum(x) > 1会使用sum(x)归一化；
  labels :(每一块)饼图外侧显示的说明文字；
  explode :(每一块)离开中心距离；
  startangle :起始绘制角度,默认图是从x轴正方向逆时针画起,如设定=90则从y轴正方向画起；
  shadow :在饼图下面画一个阴影。默认值：False，即不画阴影；
  labeldistance :label标记的绘制位置,相对于半径的比例，默认值为1.1, 如<1则绘制在饼图内侧；
  autopct :控制饼图内百分比设置,可以使用format字符串或者format function
  '%1.1f’指小数点前后位数(没有用空格补齐)；
  pctdistance :类似于labeldistance,指定autopct的位置刻度,默认值为0.6；
  radius :控制饼图半径，默认值为1；
  counterclock ：指定指针方向；布尔值，可选参数，默认为：True，即逆时针。将值改为False即可改为顺时针。
  wedgeprops ：字典类型，可选参数，默认值：None。参数字典传递给wedge对象用来画一个饼图。例如：wedgeprops={‘linewidth’:3}设置wedge线宽为3。
  textprops ：设置标签（labels）和比例文字的格式；字典类型，可选参数，默认值为：None。传递给text对象的字典参数。
  center ：浮点类型的列表，可选参数，默认值：(0,0)。图标中心位置。
  frame ：布尔类型，可选参数，默认值：False。如果是true，绘制带有表的轴框架。
  rotatelabels ：布尔类型，可选参数，默认为：False。如果为True，旋转每个label到指定的角度。
• 样例：
  参考: https://www.cnblogs.com/biyoulin/p/9565350.html

hist()函数–绘制直方图

• 函数原型：

hist(x, bins=None, density=None,……*kwargs)

• 参数：太多了…
  参考官方文档
  -样例：

np.random.seed(0)
mu,sigma=100,20
a=np.random.normal(mu,sigma,size=100)
 
plt.hist(a,10,normed=1,histtype='stepfilled',
         facecolor='b',alpha=1)%原始数据，直方图分块个数，类型，颜色，颜色显示比例
 
plt.title('Histogram')
plt.show()

matplotlib.pyplot其他常见函数

• plt.title(“xxx”)
  为图片设置title
• plt.savefig(“xxx.jpg”)
  将图片保存至源码目录下
• plt.show()
  显示图片
• plt.rcParams[‘font.sans-serif’]=[‘simhei’]
  用来正常显示中文标签（因为matplotlib默认为英文字体，汉字会使其乱码）
• plt.rcParams[‘axes.unicode_minus’]=False
  可显示‘-’负号
  fig = plt.figure(0)
  新图0
  plt. close(0)
  关闭图 0

pyplot的基础图标函数