大数据分析——Matplotlib入门教程

本教程只是带领读者体验一下Maplotlib使用的基本方法
下一章我们将进行进阶教程

1.问题区

1.为什么 使用 plt.gcf().set_facecolor(np.ones(3)* 240 / 255) 后 plt.figure 会失效。

2. matplotlib.pyplot简介

Matplotlib 是 Python 的绘图库。 它可与 NumPy 一起使用，提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案。 它也可以和图形工具包一起使用，如 PyQt 和 wxPython。

matplotlib.pyplot 是命令风格函数的集合，使 Matplotlib 像 MATLAB 一样工作。每个 Pyplot 函数对图形做一些修改，例如：创建一个图形，在图形中创建一个绘图区域，在绘图区域中回值一些线条，用标签装饰图形等等。
博主喜欢上来就看见学习结果，所以

看第一个程序：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import pyplot as plt

if __name__ == '__main__':
#定义两个列表分别作为X，Y轴
    x_data=['2011','2013','2015','2017','2019','2021']
    y_data=['1','2','3','4','5','6']
#第一个列表表示横坐标，第二个列表示纵坐标
    plt.plot(x_data,y_data)
#调用show()方法
    plt.show()

结果：

(如果在plot()中只传入一个list，则默认作为Y轴数据)

1.Pyplot中的基础函数解析

matplotlib.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs)[source]
plot([x], y, [fmt], *, data=None, **kwargs)
plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], …, **kwargs)

点或线节点的坐标由x，y给出。

可选参数fmt是定义颜色、标记和线型等基本格式的方便方法。这是一种快捷的字符串表示法，在下面的注释部分有描述。

3. 使用Matplotlib画图基本步骤

1.基础方法解析 ：

plot中的方法	作用
plt.xlabel(“发布日期”)	设置x轴名称
plt.ylabel(“小说数量”)	设置y轴名称
xticks()	设置x轴刻度
yticks()	设置y轴刻度
plt.title(“80小说网活跃度”)	设置图像标题
plt.legend(loc=“upper left”)	设置折线声明位置
plt.show()	将图像展示出来

plot中的方法	作用
plt.gcf().set_facecolor(np.ones(3)* 240 / 255)	生成画布的大小
plt.grid()	生成网格（可以设置线的格式）

plt.figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True)

plt.figure参数	作用
num	图像编号或名称，数字为编号 ，字符串为名称
figsize	指定figure的宽和高，单位为英寸figsize=(4,3)
dpi	参数指定绘图对象的分辨率，即每英寸多少个像素，缺省值为80
facecolor	背景颜色
edgecolor	边框颜色
frameon	是否显示边框

fig=plt.figure(figsize=(4,3),facecolor=‘blue')

2.基础参数解析：

函数中不同参数	作用
plot(x, y)	使用默认线型和颜色打印x和y
plot(x, y, ‘bo’)	使用蓝色圆圈标记绘制x和y
plot(y)	绘图y使用x作为索引数组0…N-1
plot(y, ‘r+’)	同上，但带有红色加号
linewidth=“ ”	设置线宽
linestyle=“ ”	设置线格式
color=“ ”
marker=" h / * / s / p "	用来设置节点样式
ms=1/5/10	设置节点大小
label=" 折线代表的对象 "	设置折线标题

（1）Line Styles线条形状：

character	description
‘-’	solid line style 实线样式
‘–’	dashed line style 虚线样式
‘-.’	dash-dot line style 点划线样式
‘:’	dotted line style 虚线样式

（2）Markers 折点形状选择:

character	description
‘.’	point marker 点标记
‘,’	pixel marker 像素标记
‘o’	circle marker o形圈标记
‘v’	triangle_down marker “v”形三角向下标记
‘^’	triangle_up marker “^”三角形向上标记
‘<’	triangle_left marker
‘>’	triangle_right marker '>'三角形\u右标记
‘1’	tri_down marker “1”三角向下标记
‘2’	tri_up marker “2”三角标记
‘3’	tri_left marker “3”左标记
‘4’	tri_right marker “4”tri\u右标记
‘s’	square marker “s”方形标记
‘p’	pentagon marker “p”五边形标记
‘*’	star marker “*”星形标记
‘h’	hexagon1 marker “h”六边形标记
‘H’	hexagon2 marker “H”六边形2标记
‘+’	plus marker “+”加号
‘x’	x marker “x”x标记
‘D’	diamond marker “D”菱形标记
‘d’	thin_diamond marker “d”细钻石标记
’	’
‘_’	hline marker ''线标记

（3）Colors

character	description
‘b’	blue
‘g’	green
‘r’	red
‘c’	cyan 青色
‘m’	magenta 洋红色
‘y’	yellow
‘k’	black
‘w’	white

Example format strings:

字母	作用
‘b’ blue markers with default shape 带默认形状的蓝色标记
‘or’ red circles 红圈
‘-g’ green solid line 绿色实线
‘–’ dashed line with default color 带默认颜色的虚线
‘^k:’ black triangle_up markers connected by a dotted line 黑色三角形#用虚线连接的标记

（4）管理多个子图

在一个数据图上包含多个子图

调用subplot()函数可以创建多个子图，然后程序就可以在子图上进行绘制
subplot(nrows,ncols,index,**kwargs）函数中的nrows参数指定将数据图域分为多少行；nclos参数指定将数据图域分为多少列；index参数指定获得第几个区域。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math
plt.figure(facecolor='green')

#生成sin和cos三角函数图像
#定义从-pi到pi之间的数据平均取640个数据
x1_data=np.linspace(-np.pi,np.pi,64,endpoint=True)
x=[-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5]
plt.subplot(2,2,1)
#将figure分为两行两列将该图形放入第一个网格中
plt.plot(x1_data,np.sin(x1_data),label='sin')
plt.grid(c='g',linestyle='-.')  # 生成网格
plt.plot(x1_data,np.cos(x1_data),label='cos')

plt.subplot(2,2,2)
plt.plot(x1_data,np.cos(x1_data),label='cos')
plt.legend('upperleft')
#生成网格便于观察
plt.grid(c='r',linestyle=':')  # 生成网格

plt.subplot(2,2,3)
plt.plot(x1_data,np.tan(x1_data))
plt.plot(x,x)

plt.plot(x1_data,np.cos(x1_data),label='cos')
plt.grid(c='m',linestyle='--')  # 生成网格



plt.subplot(2,2,4)
plt.grid(c='m',linestyle='--')  # 生成网格
plt.plot(x,x)



plt.show()

结果

加入plt.gcf().set_facecolor(np.ones(3)* 240 / 255)   # 生成画布的大小之后

经过我实际测试我发现这个方法加入后 plt.figure 函数失效了。

4. 实战

2.初级数据可视化——画图

解决中文乱码问题

# 处理乱码
matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用黑体显示中文

简单二维图

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import pyplot as plt

if __name__ == '__main__':

    x_data=['2011','2013','2015','2017','2019','2021']
    y_data=['1','3','9','27','81','243']
    plt.plot(x_data, y_data, 'go-', label='line 4', linewidth=1)
    plt.show()
    

linewidth=1


import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import pyplot as plt

if __name__ == '__main__':

    x_data=['2011','2013','2015','2017','2019','2021']
    y_data=['1','3','9','27','81','243']
    plt.plot(x_data, y_data, 'm--h',label='line 1', linewidth=1)
    plt.show()
plt.plot()

注意这里参数“go-”改为了“m–h”，“m–h其实是“m”,“–”，“h”组合而成，这验证了格式参数可以合并（具体参数上面的表格已经给出了一部分）

终极案例：

# -*- coding:utf-8 -*-
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
# 处理乱码
matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用黑体显示中文
x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 50, 20, 100]
# "r" 表示红色，ms用来设置*的大小
plt.plot(x, y, "r", marker='*', ms=10, label="小说1——我的兄弟之顺溜之一战")
# plt.plot([1, 2, 3, 4], [20, 30, 80, 40], label="b")
#label : 给所绘制的曲线一个名字，此名字在图示/图例(legend)中显示
plt.plot([1, 2, 3, 4], [20, 30, 80, 40], marker="h",ms=10,label="小说2——我的兄弟之顺溜之二战")
plt.plot([1, 2, 3, 4], [30, 10, 60, 200], marker="p",ms=10,label="小说2——我的兄弟之顺溜之三战")
plt.plot([1, 2, 3, 4], [0, 80, 50, 150], marker="p",ms=10,label="小说2——我的兄弟之顺溜之四战")
plt.xticks(rotation=20)
plt.xlabel("发布日期")
plt.ylabel("小说数量")
plt.title("80小说网活跃度")
# upper left 将图例a显示到左上角
plt.legend(loc="upper left")
# 在折线图上显示具体数值, ha参数控制水平对齐方式, va控制垂直对齐方式
for x1, y1 in zip(x, y):
    plt.text(x1, y1 + 1, str(y1), ha='center', va='bottom', fontsize=20, rotation=0)
plt.savefig("a.jpg")
plt.show()

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('数量')
x=[1,3,5,7]
x1=[2,4,6,8]
y=[12,32,54,3]
y1=[23,56,23,67]
plt.title("柱状图练习")
plt.bar(x,y,color='r',label="A")
plt.bar(x1,y1,color='g',label='B')
plt.legend('uppper.right')
plt.show()

下一章将讲解3D画图和画函数图像

大数据分析——Matplotlib进阶教程