python 画图工具——matplotlib命令式函数
1. 概述
Matplotlib是python的一个绘图库，是数据科学的的必备库，更是很多高级可视化库的底层基础，matplotlib与numpy、pandas被誉为数据科学三剑客。Python与matplotlib是替代matlab软件的免费方案，matplotlib.pyplot画图方式与matlab高度相似。
matplotlib的的使用方法有3种：
1.pylot API，直接调用pylot API函数，pylot API是一组命令样式函数，每个pylot函数对图形进行一些更改：例如，创建图形、在图形中创建绘图区域、在绘图区域中绘制一些线、使用标签装饰绘图等。这种工作方式类似于MATLAB。
2.面向对象式，Matplotlib的核心是面向对象的。如果需要对 plots 进行更多控制和自定义，建议直接使用对象。
3.pylab接口，官网强烈不建议使用。
本文介绍matplotlib的命令式使用方法实践，这种方法使用简单。
2. matplotlib的pylot API使用
matplotlib是第三方库，使用前需要先安装，安装方法与其他库一样，输入命令即可
pip install matplotlib
我们主要使用matplotlib.pyplot模块，通常导入时写
import matplotlib.pyplot as plt，因此后续用plt指代matplotlib.pyplot模块
plt常用功能：
plt.plot() : 绘制折线图形；金融分析极其常用的图形
plt.scatter()：绘制散点图；
plt.bar()：绘制柱状图；
plt.show()：图形显示；IDE,pycharm是一定要加这句话的；jupyter notebook中不用加也可以直接显示图形
plt.figure()：类似画布，在figure上画图
plt.title()：确定图片标题；
plt.xlabel()：确定图片x轴的名字；
plt.legend()：显示图例；
plt.grid(True)：出现网格；
plt.subplot()：绘制子图；
2.1简单图形画法
画折线图
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3,4,5],[3,5,6,2,4])
plt.show()
画散点图
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter([1,2,3,4,5],[3,5,6,2,4])
plt.show()
画柱状图
import matplotlib.pyplot as plt
plt.bar([1,2,3,4,5],[3,5,6,2,4])
plt.show()
2.2 x轴y轴设置
plt.plot([1,2,3,4,5],[3,5,6,2,4])
plt.xlabel('data1') # 添加x轴标签
plt.ylabel('data2') # 添加y轴标签
plt.xlim(0,6) # x轴的数值显示范围
plt.ylim(0,8) # y轴的数值显示范围
plt.show()
2.3 图形常用参数
plt.plot([1,2,3,4],[2,4,6,8], c='r', ls='--',linewidth=1.0, label = 'Line')
c表示颜色常见的颜色为 ['r','y','g','b'] , linewidths为线宽, 线条风格linestyle或ls:
- -：实线
- --：虚线
- -.：点划线
- :：点线
label代表图例名称, 颜色和标记线可以联合使用，如：'r--','go-'
plt.plot([1,2,3,4],[2,4,6,8], 'r--',linewidth=1.0, label = 'Line')
2.4 设置坐标轴大小和标题
import numpy as np
l = np.arange(0, 5, 1)
plt.figure(figsize =(5,5)) #图像大小
plt.plot(l,2*l)
plt.title('picture1')
plt.show()
2.5 显示网格
l = np.arange(0, 5, 1)
plt.plot(l,l)
plt.title('picture1')
plt.grid(True)
plt.show()
2.6 一个坐标轴绘制多个图
import numpy as np
l = np.arange(0, 5, 1)
plt.figure(figsize =(5,5))
plt.plot(l,l) # 画第一个图
plt.plot(l,2*l) # 画第二个图
plt.title('picture2')
plt.legend() #显示图例
plt.show()
2.7 画子图
import numpy as np
l = np.arange(0, 5, 1)
plt.figure(figsize=(8,6))
plt.subplot(2,1,1) # 子图，三个参数分别代表一共2行,一共1列，第1个子图
plt.plot(l, label='1st')
plt.legend(loc=0)
plt.title('Sub Plot')
plt.subplot(212) # 子图，三个参数分别代表一行2个，一共1行，第2个子图
plt.plot(2*l, label='2nd')
plt.legend(loc=0)
plt.show()
