matplotlib绘图实例：pyplot、pylab模块及作图参

Matplotlib.pyplot绘图实例

{使用pyplot模块}

matplotlib绘制直线、条形/矩形区域

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
t = np.arange(-1, 2, .01)
s = np.sin(2 * np.pi * t)

plt.plot(t,s)
# draw a thick red hline at y=0 that spans the xrange
l = plt.axhline(linewidth=4, color='r')
plt.axis([-1, 2, -1, 2])
plt.show()
plt.close()

# draw a default hline at y=1 that spans the xrange
plt.plot(t,s)
l = plt.axhline(y=1, color='b')
plt.axis([-1, 2, -1, 2])
plt.show()
plt.close()

# draw a thick blue vline at x=0 that spans the upper quadrant of the yrange
plt.plot(t,s)
l = plt.axvline(x=0, ymin=0, linewidth=4, color='b')
plt.axis([-1, 2, -1, 2])
plt.show()
plt.close()

# draw a default hline at y=.5 that spans the the middle half of the axes
plt.plot(t,s)
l = plt.axhline(y=.5, xmin=0.25, xmax=0.75)
plt.axis([-1, 2, -1, 2])
plt.show()
plt.close()

plt.plot(t,s)
p = plt.axhspan(0.25, 0.75, facecolor='0.5', alpha=0.5)
p = plt.axvspan(1.25, 1.55, facecolor='g', alpha=0.5)
plt.axis([-1, 2, -1, 2])
plt.show()

效果图展示

Note: 设置直线对应位置的值显示：plt.text(max_x, 0, str(round(max_x, 2)))，也就是直接在指定坐标写文字，不知道有没有其它方法？

[matplotlib.pyplot.axhline]

另一种绘制直线的方式

plt.hlines(hline, xmin=plt.gca().get_xlim()[0], xmax=plt.gca().get_xlim()[1], linestyles=line_style, colors=color)

直方图

plt.hist(songs_plays, bins=50,range=(0, 50000), color='lightblue',normed=True)

Note: normed是将y坐标按比例绘图，而不是数目。

hist转换成plot折线图

plt.hist直接绘制数据是hist图

plt.hist(z, bins=500, normed=True)

hist图转换成折线图

cnts, bins = np.histogram(z, bins=500, normed=True)
bins = (bins[:-1] + bins[1:]) / 2
plt.plot(bins, cnts)

[ numpy教程 - 统计函数 :histogram]

散点图、梯形图、柱状图、填充图

柱状图bar()

用每根柱子的长度表示值的大小，它们通常用来比较两组或多组值。
bar()的第一个参数为每根柱子左边缘的横坐标;第二个参数为每根柱子的高度;第三个参数指定所有柱子的宽度,当第三个参数为序列时，可以为每根柱子指定宽度。bar()不自动修改颜色。

n = np.array([0,1,2,3,4,5])
x = np.linspace(-0.75, 1., 100)

fig, axes = plt.subplots(1, 4, figsize=(12,3))

axes[0].scatter(x, x + 0.25*np.random.randn(len(x)))

axes[1].step(n, n**2, lw=2)

axes[2].bar(n, n**2, align="center", width=0.5, alpha=0.5)

axes[3].fill_between(x, x**2, x**3, color="green", alpha=0.5);

Note: axes子图设置title: axes.set_title("bar plot")

matplotlib 绘制盒状图（Boxplots）和小提琴图（Violinplots）

盒状图

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

all_data = [np.random.normal(0, std, 100) for std in range(1, 4)]

fig = plt.figure(figsize=(8,6))

plt.boxplot(all_data,
            notch=False, # box instead of notch shape
            sym='rs',    # red squares for outliers
            vert=True)   # vertical box aligmnent

plt.xticks([y+1 for y in range(len(all_data))], ['x1', 'x2', 'x3'])
plt.xlabel('measurement x')
t = plt.title('Box plot')
plt.show()

小提琴图

plt.violinplot(all_data,
               showmeans=False,
               showmedians=True
               )

[matplotlib 绘制盒状图（Boxplots）和小提琴图（Violinplots）]

散列图scatter()

使用plot()绘图时，如果指定样式参数为仅绘制数据点，那么所绘制的就是一幅散列图。但是这种方法所绘制的点无法单独指定颜色和大小。
scatter()所绘制的散列图却可以指定每个点的颜色和大小。
scatter()的前两个参数是数组，分别指定每个点的X轴和Y轴的坐标。
s参数指定点的大 小，值和点的面积成正比。它可以是一个数，指定所有点的大小；也可以是数组，分别对每个点指定大小。
c参数指定每个点的颜色，可以是数值或数组。这里使用一维数组为每个点指定了一个数值。通过颜色映射表，每个数值都会与一个颜色相对应。默认的颜色映射表中蓝色与最小值对应，红色与最大值对应。当c参数是形状为(N,3)或(N,4)的二维数组时，则直接表示每个点的RGB颜色。
marker参数设置点的形状，可以是个表示形状的字符串，也可以是表示多边形的两个元素的元组，第一个元素表示多边形的边数，第二个元素表示多边形的样式，取值范围为0、1、2、3。0表示多边形，1表示星形，2表示放射形，3表示忽略边数而显示为圆形。
alpha参数设置点的透明度。
lw参数设置线宽，lw是line width的缩写。
facecolors参数为“none”时，表示散列点没有填充色。

散点图（改变颜色，大小）

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt

N = 50
x = np.random.rand(N)
y = np.random.rand(N)
area = np.pi * (15 * np.random.rand(N))**2 # 0 to 15 point radiuses
color = 2 * np.pi * np.random.rand(N)
plt.scatter(x, y, s=area, c=color, alpha=0.5, cmap=plt.cm.hsv)
plt.show()

matplotlib绘制散点图给点加上注释

plt.scatter(data_arr[:, 0], data_arr[:, 1], c=class_labels)
for i, class_label in enumerate(class_labels):
    plt.annotate(class_label, (data_arr[:, 0][i], data_arr[:, 1][i]))

[ matplotlib scatter plot with different text at each data point ]

[matplotlib.pyplot.scatter]

对数坐标图

plot()所绘制图表的X-Y轴坐标都是算术坐标。
绘制对数坐标图的函数有三个：semilogx()、semilogy()和loglog(),它们分别绘制X轴为对数坐标、Y轴为对数坐标以及两个轴都为对数坐标时的图表。
下面的程序使用4种不同的坐标系绘制低通滤波器的频率响应曲线。
其中，左上图为plot()绘制的算术坐标系，右上图为semilogx()绘制的X轴对数坐标系，左下图 为semilogy()绘制的Y轴对数坐标系，右下图为loglog()绘制的双对数坐标系。使用双对数坐标系表示的频率响应曲线通常被称为波特图。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

w = np.linspace(0.1, 1000, 1000)
p = np.abs(1/(1+0.1j*w)) # 计算低通滤波器的频率响应
plt.subplot(221)
plt.plot(w, p, linewidth=2)
plt.ylim(0,1.5)

plt.subplot(222)
plt.semilogx(w, p, linewidth=2)
plt.ylim(0,1.5)

plt.subplot(223)
plt.semilogy(w, p, linewidth=2)
plt.ylim(0,1.5)

plt.subplot(224)
plt.loglog(w, p, linewidth=2)
plt.ylim(0,1.5)

plt.show()

极坐标图

极坐标系是和笛卡尔(X-Y)坐标系完全不同的坐标系，极坐标系中的点由一个夹角和一段相对中心点的距离来表示。polar(theta, r, **kwargs)
可以polar()直接创建极坐标子图并在其中绘制曲线。也可以使用程序中调用subplot()创建子图时通过设 polar参数为True,创建一个极坐标子图，然后调用plot()在极坐标子图中绘图。

示例1

fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0.0, 0.0, .6, .6], polar=True)
t = linspace(0, 2 * pi, 100)
ax.plot(t, t, color='blue', lw=3);

示例2

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

theta = np.arange(0, 2*np.pi, 0.02)
plt.subplot(121, polar=True) 
plt.plot(theta, 1.6*np.ones_like(theta), linewidth=2) #绘制同心圆
plt.plot(3*theta, theta/3, "--", linewidth=2)

plt.subplot(122, polar=True)
plt.plot(theta, 1.4*np.cos(5*theta), "--", linewidth=2)
plt.plot(theta, 1.8*np.cos(4*theta), linewidth=2)
plt.rgrids(np.arange(0.5, 2, 0.5), angle=45) 
plt.thetagrids([0, 45])

plt.show()
Note:rgrids()设置同心圆栅格的半径大小和文字标注的角度。因此右图中的虚线圆圈有三个， 半径分别为0.5、1.0和1.5,这些文字沿着45°线排列。
Thetagrids()设置放射线栅格的角度， 因此右图中只有两条放射线，角度分别为0°和45°。 

[matplotlib.pyplot.polar(*args, **kwargs)]

等值线图

使用等值线图表示二元函数z=f(x,y)

所谓等值线，是指由函数值相等的各点连成的平滑曲线。等值线可以直观地表示二元函数值的变化趋势，例如等值线密集的地方表示函数值在此处的变化较大。
matplotlib中可以使用contour()和contourf()描绘等值线，它们的区别是：contourf()所得到的是带填充效果的等值线。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

y, x = np.ogrid[-2:2:200j, -3:3:300j] 
z = x * np.exp( - x**2 - y**2) 

extent = [np.min(x), np.max(x), np.min(y), np.max(y)]

plt.figure(figsize=(10,4))
plt.subplot(121)
cs = plt.contour(z, 10, extent=extent) 
plt.clabel(cs) 
plt.subplot(122)
plt.contourf(x.reshape(-1), y.reshape(-1), z, 20) 
plt.show()
为了更淸楚地区分X轴和Y轴，这里让它们的取值范围和等分次数均不相同.这样得 到的数组z的形状为(200, 300),它的第0轴对应Y轴、第1轴对应X轴。
调用contour()绘制数组z的等值线图，第二个参数为10,表示将整个函数的取值范围等分为10个区间,即显示的等值线图中将有9条等值线。可以使用extent参数指定等值线图的X轴和Y轴的数据范围。
contour()所返回的是一个QuadContourSet对象， 将它传递给clabel(),为其中的等值线标上对应的值。
调用contourf(),绘制将取值范围等分为20份、带填充效果的等值线图。这里演示了另外一种设置X、Y轴取值范围的方法，它的前两个参数分别是计算数组z时所使用的X轴和Y轴上的取样点,这两个数组必须是一维的。

使用等值线绘制隐函数f(x,y)=0曲线

显然，无法像绘制一般函数那样，先创建一个等差数组表示变量的取值点，然后计算出数组中每个x所对应的y值。

可以使用等值线解决这个问题，显然隐函数的曲线就是值等于0的那条等值线。
程序绘制函数在f(x,y)=0和 f(x,y)-0.1 = 0时的曲线。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

y, x = np.ogrid[-1.5:1.5:200j, -1.5:1.5:200j]
f = (x**2 + y**2)**4 - (x**2 - y**2)**2
plt.figure(figsize=(9,4))
plt.subplot(121)
extent = [np.min(x), np.max(x), np.min(y), np.max(y)]
cs = plt.contour(f, extent=extent, levels=[0, 0.1], colors=["b", "r"], linestyles=["solid", "dashed"], linewidths=[2, 2])
plt.subplot(122)
for c in cs.collections:
    data = c.get_paths()[0].vertices
    plt.plot(data[:,0], data[:,1], color=c.get_color()[0], linewidth=c.get_linewidth()[0])

plt.show()

contour() levels参数指定所绘制等值线对应的函数值，这里设置levels参数为[0，0.1],因此最终将绘制两条等值线。
观察图会发现，表示隐函数f(x)=0蓝色实线并不是完全连续的，在图的中间部分它由许多孤立的小段构成。因为等值线在原点附近无限靠近，因此无论对函数f的取值空间如何进行细分，总是会有无法分开的地方，最终造成了图中的那些孤立的细小区域。

而表示隐函数f(x,y)=0的红色虚线则是闭合且连续的。

contour()返回对象QuadContourSet

可以通过contour()返回对象获得等值线上每点的数据，下面我们在IPython中观察变量cs,它是一个 QuadContourSet 对象：
cs对象的collections属性是一个等值线列表，每条等值线用一个LineCollection对象表示：
>>> cs.collections 

每个LineCollection对象都有它自己的颜色、线型、线宽等属性，注意这些属性所获得的结果外面还有一层封装，要获得其第0个元素才是真正的配置：
>>> c0.get_color()[0] 
array([ 0., 0., 1., 1.]) 
>>> c0.get_linewidth()[0]
2
由类名可知，LineCollection对象是一组曲线的集合，因此它可以表示像蓝色实线那样由多条线构成的等值线。它的get_paths()方法获得构成等值线的所有路径，本例中蓝色实线
所表示的等值线由42条路径构成：
>>> len(cs.collections[0].get_paths())
42
路径是一个Path对象，通过它的vertices属性可以获得路径上所有点的坐标:
>>> path = cs.collections[0].get_paths()[0]
>>> type(path)

>>> path.vertices
array([[-0.08291457, -0.98938936],
[-0.09039269, -0.98743719],
…,
[-0.08291457, -0.98938936]])
上面的程序plt.subplot(122)就是从等值线集合cs中找到表示等值线的路径，并使用plot()将其绘制出来。

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Matplotlib.pylab绘图实例

{使用pylab模块}

matplotlib还提供了一个名为pylab的模块，其中包括了许多NumPy和pyplot模块中常用的函数，方便用户快速进行计算和绘图，十分适合在IPython交互式环境中使用。这里使用下面的方式载入pylab模块：

>>> import pylab as pl

Note :import pyplot as plt也同样可以
两种常用图类型
Line and scatter plots(使用plot()命令), histogram(使用hist()命令)

1 折线图&散点图 Line and scatter plots

折线图 Line plots(关联一组x和y值的直线)

import numpy as np

import pylab as pl

x = [1, 2, 3, 4, 5]# Make an array of x values

y = [1, 4, 9, 16, 25]# Make an array of y values for each x value

pl.plot(x, y)# use pylab to plot x and y

pl.show()# show the plot on the screen

plot(x, y)        # plot x and y using default line style and color
plot(x, y, 'bo')  # plot x and y using blue circle markers
plot(y)           # plot y using x as index array 0..N-1
plot(y, 'r+')     # ditto, but with red plusses

plt.plot(ks, wssses, marker='*', markerfacecolor='r', linestyle='-', color='b')

 散点图 Scatter plots

把pl.plot(x, y)改成pl.plot(x, y, 'o')

美化 Making things look pretty

线条颜色 Changing the line color

红色：把pl.plot(x, y, 'o')改成pl.plot(x, y, ’or’)

线条样式 Changing the line style

虚线:plot(x,y, '--')

marker样式 Changing the marker style

蓝色星型markers：plot(x,y, ’b*’)

具体见附录 - matplotlib中的作图参数

图和轴标题以及轴坐标限度 Plot and axis titles and limits

import numpy as np

import pylab as pl

x = [1, 2, 3, 4, 5]# Make an array of x values

y = [1, 4, 9, 16, 25]# Make an array of y values for each x value

pl.plot(x, y)# use pylab to plot x and y

pl.title(’Plot of y vs. x’)# give plot a title

pl.xlabel(’x axis’)# make axis labels

pl.ylabel(’y axis’)

pl.xlim(0.0, 7.0)# set axis limits

pl.ylim(0.0, 30.)

pl.show()# show the plot on the screen

 一个坐标系上绘制多个图 Plotting more than one plot on the same set of axes

依次作图即可

import numpy as np

import pylab as pl 

x1 = [1, 2, 3, 4, 5]# Make x, y arrays for each graph

y1 = [1, 4, 9, 16, 25]

x2 = [1, 2, 4, 6, 8]

y2 = [2, 4, 8, 12, 16]

pl.plot(x1, y1, ’r’)# use pylab to plot x and y

pl.plot(x2, y2, ’g’)

pl.title(’Plot of y vs. x’)# give plot a title

pl.xlabel(’x axis’)# make axis labels

pl.ylabel(’y axis’) 

pl.xlim(0.0, 9.0)# set axis limits

pl.ylim(0.0, 30.) 

pl.show()# show the plot on the screen

图例 Figure legends

pl.legend((plot1, plot2), (’label1, label2’),loc='best’, numpoints=1)

第三个参数loc=表示图例放置的位置:'best’‘upper right’, ‘upper left’, ‘center’, ‘lower left’, ‘lower right’.

如果在当前figure里plot的时候已经指定了label，如plt.plot(x,z,label="")，直接调用plt.legend()就可以了。

import numpy as np

import pylab as pl

x1 = [1, 2, 3, 4, 5]# Make x, y arrays for each graph

y1 = [1, 4, 9, 16, 25]

x2 = [1, 2, 4, 6, 8]

y2 = [2, 4, 8, 12, 16]

plot1 = pl.plot(x1, y1, ’r’)# use pylab to plot x and y : Give your plots names

plot2 = pl.plot(x2, y2, ’go’)

pl.title(’Plot of y vs. x’)# give plot a title

pl.xlabel(’x axis’)# make axis labels

pl.ylabel(’y axis’)

pl.xlim(0.0, 9.0)# set axis limits

pl.ylim(0.0, 30.)

pl.legend([plot1, plot2], (’red line’, ’green circles’), ’best’, numpoints=1)# make legend

pl.show()# show the plot on the screen

2 直方图 Histograms

import numpy as np

import pylab as pl

# make an array of random numbers with a gaussian distribution with

# mean = 5.0

# rms = 3.0

# number of points = 1000

data = np.random.normal(5.0, 3.0, 1000)

# make a histogram of the data array

pl.hist(data)

# make plot labels

pl.xlabel(’data’)

pl.show()

如果不想要黑色轮廓可以改为pl.hist(data, histtype=’stepfilled’)

 

自定义直方图bin宽度 Setting the width of the histogram bins manually

增加两行

bins = np.arange(-5., 16., 1.) #浮点数版本的range
pl.hist(data, bins, histtype=’stepfilled’)

 

同一画板上绘制多幅子图 Plotting more than one axis per canvas

如果需要同时绘制多幅图表的话，可以是给figure传递一个整数参数指定图标的序号，如果所指定
序号的绘图对象已经存在的话，将不创建新的对象，而只是让它成为当前绘图对象。

fig1 = pl.figure(1)
pl.subplot(211)
subplot(211)把绘图区域等分为2行*1列共两个区域, 然后在区域1(上区域)中创建一个轴对象. pl.subplot(212)在区域2(下区域)创建一个轴对象。

You can play around with plotting a variety of layouts. For example, Fig. 11 is created using the following commands:

f1 = pl.figure(1)
pl.subplot(221)
pl.subplot(222)
pl.subplot(212)

当绘图对象中有多个轴的时候，可以通过工具栏中的Configure Subplots按钮，交互式地调节轴之间的间距和轴与边框之间的距离。如果希望在程序中调节的话，可以调用subplots_adjust函数，它有left, right, bottom, top, wspace, hspace等几个关键字参数，这些参数的值都是0到1之间的小数，它们是以绘图区域的宽高为1进行正规化之后的坐标或者长度。

pl.subplots_adjust(left=0.08, right=0.95, wspace=0.25, hspace=0.45)

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绘制圆形Circle和椭圆Ellipse

1. 调用包函数

###################################
#   coding=utf-8
#   !/usr/bin/env python
#   __author__ = 'pipi'
#   ctime 2014.10.11
#   绘制椭圆和圆形
###################################
from matplotlib.patches import Ellipse, Circle
import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)

ell1 = Ellipse(xy = (0.0, 0.0), width = 4, height = 8, angle = 30.0, facecolor= 'yellow', alpha=0.3)
cir1 = Circle(xy = (0.0, 0.0), radius=2, alpha=0.5)
ax.add_patch(ell1)
ax.add_patch(cir1)

x, y = 0, 0
ax.plot(x, y, 'ro')

plt.axis('scaled')
# ax.set_xlim(-4, 4)
# ax.set_ylim(-4, 4)
plt.axis('equal')   #changes limits of x or y axis so that equal increments of x and y have the same length

plt.show()

参见Matplotlib.pdf Release 1.3.1文档

p187

18.7 Ellipses (see arc)

p631class matplotlib.patches.Ellipse(xy, width, height, angle=0.0, **kwargs)Bases: matplotlib.patches.PatchA scale-free ellipse.xy center of ellipsewidth total length (diameter) of horizontal axisheight total length (diameter) of vertical axisangle rotation in degrees (anti-clockwise)p626class matplotlib.patches.Circle(xy, radius=5, **kwargs)

或者参见Matplotlib.pdf Release 1.3.1文档contour绘制圆

#coding=utf-8
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = y = np.arange(-4, 4, 0.1)
x, y = np.meshgrid(x,y)
plt.contour(x, y, x**2 + y**2, [9])     #x**2 + y**2 = 9 的圆形

plt.axis('scaled')
plt.show()

p478
Axes3D. contour (X, Y, Z, *args, **kwargs)
Create a 3D contour plot.
Argument Description
X, Y, Data values as numpy.arrays
Z 
extend3d 
stride 
zdir 
offset 
Whether to extend contour in 3D (default: False)
Stride (step size) for extending contour
The direction to use: x, y or z (default)
If specified plot a projection of the contour lines on this position in plane normal to zdir
The positional and other

p1025

matplotlib.pyplot.axis(*v, **kwargs)Convenience method to get or set axis properties.

或者参见demo【pylab_examples example code: ellipse_demo.py】

2. 直接绘制

#coding=utf-8
'''''
Created on Jul 14, 2014
@author: pipi
'''
from math import pi
from numpy import cos, sin
from matplotlib import pyplot as plt

if __name__ == '__main__':
    '''''plot data margin'''
    angles_circle = [i*pi/180 for i in range(0,360)]                 #i先转换成double
    #angles_circle = [i/np.pi for i in np.arange(0,360)]             # <=>
    # angles_circle = [i/180*pi for i in np.arange(0,360)]    X
    x = cos(angles_circle)
    y = sin(angles_circle)
    plt.plot(x, y, 'r')

    plt.axis('equal')
    plt.axis('scaled')
    plt.show()

[http://www.zhihu.com/question/25273956/answer/30466961?group_id=897309766#comment-61590570]

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绘图小技巧

控制坐标轴的显示——使x轴显示名称字符串而不是数字的两种方法

plt.xticks(range(len(list)), x, rotation='vertical')

Note:x代表一个字符串列表，如x轴上要显示的名称。

axes.set_xticklabels(x, rotation='horizontal', lod=True)

Note:这里axes是plot的一个subplot()

[控制坐标轴的显示——set_xticklabels]

获取x轴上坐标最小最大值

xmin， xmax = plt.gca().get_xlim()

在指定坐标写文字

plt.text(max_x, 0, str(round(max_x, 2)))

其他进阶[matplotlib绘图进阶]

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from:http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/40005163

ref:matplotlib Plotting commands summary*

matplotlib下载及API手册地址

Screenshots:example figures

Gallery:Click on any image to see full size image and source code

用Python做科学计算-基础篇——matplotlib-绘制精美的图表

Matplotlib 教程

matplotlib绘图手册  /subplot

matplotlib画等高线的问题

matplotlib - 2D and 3D plotting in Python

matplotlib绘图库入门
绘制精美的图表
使用 python Matplotlib 库绘图
barChart:http://www.cnblogs.com/qianlifeng/archive/2012/02/13/2350086.html
matplotlib--python绘制图表 | PIL--python图像处理
魔法(Magic)命令%magic -%matplotlibinline

Gnuplot的介绍

• Gnuplot简介
• IBM:gnuplot 让您的数据可视化,Linux 上的数据可视化工具
• 利用Python绘制论文图片: Gnuplot,pylab

IBM: 基于 Python Matplotlib 模块的高质量图形输出 (2005年的文章有点旧)

matplotlib技巧集(绘制不连续函数的不连续点；参数曲线上绘制方向箭头；修改缺省刻度数目；Y轴不同区间使用不同颜色填充的曲线区域。)

Python:使用matp绘制不连续函数的不连续点；参数曲线上绘制方向箭头；修改缺省刻度数目；Y轴不同区间使用不同颜色填充的曲线区域。lotlib绘制图表

matplotlib图表中图例大小及字体相关问题