python数据分析与展示--Matplotlib库入门
目录
一.Matplotlib库的使用
1.plot()函数
2.savefig()函数
3.绘图区域subplot()
二.pylot的中文显示
1.pylot的中文显示：第一种方法
（1）rcParams的属性
（2）中文字体的种类
2.pyplot的中文显示：第二种方法
三.pyplot的文本显示
四.pyplot的子绘图区域
一.Matplotlib库的使用
Matplotlib库由各种可视化类构成，内部结构复杂，受Matlab启发，matplotlib.pyplot是绘制各类可视化图形的命令子库
导入：
import matplotlib.pyplot as plt1.plot()函数
是pyplot中的一个功能强大的函数，plot()函数可以对一般的简单数据进行绘制
直接使用plot()画图的语法：
plt.plot(x,y,fmt='xxx',linestyle=,marker=,color=,linewidth=,markersize=,label=)·linestyle：表示线段的样式，参数为字符串
| linestyle参数 | 线型 |
| '-' | 实线 |
| '--' | 虚线 |
| '-.' | 点划线 |
| ':' | 点虚线 |
| ' ' | 无线 |
·linewidth：线的粗细，参数形式：数值
·marker：点的样式，参数形式：字符串
| marker | 标记点 |
| '.' | 点 |
| ',' | 像素 |
| '^' 'v' '>' '<' | 上下左右的三角形 |
| '1' '2' '3' '4' | 上下左右的三叉线 |
| 'o' | 圆形 |
| 's' 'D' | 方形 |
| 'p' | 五角形 |
| 'h' 'H' |
六边形 |
| '*' | 五角星 |
| '+' 'x' | 十字交叉 |
| '-' | 横线 |
| ' | ' |
·markersize：点的大小，参数形式：数值
·color：调节线条和点的颜色，参数形式：字符串
| 字符串 | 颜色 |
| 'r' | 红色 |
| 'g' | 绿色 |
| 'b' | 蓝色 |
| 'y' | 黄色 |
| 'c' | 青色 |
| 'm' | 品红 |
| 'k' | 黑色 |
| 'w' | 白色 |
·lable：legend文字
2.savefig()函数
savefig()函数用于保存当前图形为png，jpg格式的图像，默认PNG格式，可以通过dpi修改输出的质量
Matplotlib库测试
ylable()和xlable()函数数值y轴和x轴标签
plt.show():无标签显示
plt.legend():为图大标签
代码实例：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([3,1,4,5,2])
plt.ylabel("Grade")
plt.legend()
plt.show()绘图：
注：当plt.plot()只有一个输入列表时，参数被当做y轴，以x轴为索引自动生成
代码：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([0,2,4,6,8],[3,1,4,5,2])
plt.ylabel("Grade")
plt.legend("Grade")
plt.savefig('test',dpi=600)
plt.show()图：
注：plt.plot(x,y)当有两个参数时，按照x轴和y轴的顺序来绘制数据点
3.绘图区域subplot()
subplot是一个将多个图像画到一个平面上的工具，参数n，m类似于矩阵的n行m列，第三个参数表示绘图在第几张图
使用方法：
subplot(m,n,p)或者subplot(m n p)绘图实例：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def f(t):
return np.exp(-t) * np.cos(2 * np.pi * t)
a=np.arange(0.0,5.0,0.02)
plt.subplot(211) #2张图，绘第一张图
plt.plot(a,f(a))
plt.subplot(2,1,2) #绘第二张
plt.plot((3,5,2,6),'r--')
plt.show()
效果图：
二.pylot的中文显示
1.pylot的中文显示：第一种方法
pyplot并不默认中文显示，需要rcParams修改字体
例如：
（1）rcParams的属性
| 属性 | 说明 |
| 'font.family' | 用于显示字体的名称 |
| 'font.style' | 字体风格，正常‘normal’或斜体‘italic’ |
| 'font.size' | 字体大小，整数字号或者'large'，'x-small' |
（2）中文字体的种类
| 中文字体 | 说明 |
| 'SimHei' | 中文黑体 |
| 'Kaiti' | 中文楷体 |
| 'LiSu' | 中文隶书 |
| 'FangSong' | 中文仿宋 |
| 'YouYuan' | 中文幼圆 |
| 'STSong' | 华文宋体 |
代码实例：
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
import numpy as np
matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei'
matplotlib.rcParams['font.size']=10
a=np.arange(0.0,5.0,0.02)
plt.xlabel('横轴:时间')
plt.ylabel('纵轴:振幅')
plt.plot(a,np.cos(2*np.pi*a),'r--')
plt.show()效果图：
2.pyplot的中文显示：第二种方法
在有中文输出的地方，增加一个属性：fontproperties
代码实例：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
a=np.arange(0.0,5.0,0.02)
plt.xlabel('横轴:时间',fontproperties='SimHei',fontsize=10)
plt.ylabel('纵轴:振幅',fontproperties='SimHei',fontsize=10)
plt.plot(a,np.cos(2*np.pi*a),'r--')
plt.show()
效果图：
三.pyplot的文本显示
| 函数 | 说明 |
| plt.xlable() | 对x轴增加文本标签 |
| plt.ylable() | 对y轴增加文本标签 |
| plt.title() | 对图形整体增加文本标签 |
| plt.text() | 在任意位置增加文本 |
| plt.annotate() | 在图形中增加带箭头的注解 |
代码实例：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
a=np.arange(0.0,5.0,0.02)
plt.xlabel('横轴:时间',fontproperties='SimHei',fontsize=10,color='green')
plt.ylabel('纵轴:振幅',fontproperties='SimHei',fontsize=10,color='blue')
plt.plot(a,np.cos(2*np.pi*a),'r--')
plt.title(r'正弦函数实例$y=cos(2\pi x)$',fontproperties='SimHei',fontsize=25)
plt.text(2,1,r'$\mu=100$',fontsize=15)
plt.axis([-1,6,-2,2])
plt.grid(True)
plt.show()
效果图：
四.pyplot的子绘图区域
·GridSpec：表示创建的网格区域，参数表示矩阵的n行m列
·CurSpec：表示选中的网格区域
·colspan：表示横向合并网格，参数表示合并的个数
·rowspan：表示纵向合并网格，参数表示合并的个数
