matplotlib绘图

这一块主要用于记录自己利用这段空闲时间，进一步提高自己matplotlib画图能力，对一些模糊问题进行重新学习及强化。

一、概念问题

二、细节问题

绘制折线图过程中的细节问题

1、画图中文显示问题

共有两种方法：

1）使用matplotlib.rc

在代码前面添加

font = {'family': 'MicroSoft YaHei',
        'weight': 'bold',
        }
matplotlib.rc('font',**font)

2）使用font_manager

from matplotlib import pyplot as plt
# 先使用fc-list :lang=zh 命令在终端查看，中文字体在电脑中的位置。
my_font=font_manager.FontProperties(fname='C:/Windows/fonts/HGZY_CNKI.TTF')
plt.xticks(fontproperties=my_font)

2、一张图显示多组数据

（1）在一种图中显示多条曲线

from matplotlib import pyplot as plt
x=[1,2,3,4,5]
y1=[1,1,1,2,3]
y2=[2,2,5,6,8]
plt.plot(x,y1,label='第一代')
plt.plot(x,y2,label='第二代')

（2）设置曲线图例：运行上面的代码会发现，曲线的含义即图例，并没有显示出来，还需要做如下处理：

plt.plot(x,y1,label='第一代')
plt.plot(x,y2,label='第二代')
plt.legend()

（3）曲线图例中文显示：运行上述代码会发现，图例可以显示，但是中文含义却不能正常显示，于是需要对图例的字体进行处理：

# my_font上面的代码定义过
plt.legend(prop=my_font)

（4）曲线图例位置设置：loc是对图例的位置进行设置，有多个位置可以选择。
‘best’：0---- “upper right”：1----“upper left”：2------“lower left”：3---------“lower right”：4
“right”：5----“center left”：6-----“center right”：7----“lower center”：8----“upper center”：9
“center”：10

# my_font上面的代码定义过
plt.legend(prop=my_font,loc='upper right')
# plt.legend(prop=my_font,loc=1)

（5）曲线颜色更改：red、white、green、blue等
线条格式更改：“—.”、“–”等
线条粗细更改：如linewidth=5
透明度更改：alpha=0…2

plt.plot(x,y1,label='第一代',color='red',linestyle='--'，linewidth=5,alpha=0.2)

补充：
（1）在图中设置网格，可以使用：plt.grid()
（2）对图中网格的清晰度进行设置，可以使用alpha，alpha最大值为1，最小值为0，值越大越清晰，如：plt.grid(alpha=0.1)
（3）设置图片大小和分辨率：plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)
（4）保存图片：plt.savefig('./result.png').将文件保存到当前文件夹中。
（5）设置x轴、y轴、title的总的含义：plt.xlabel('时间')、plt.ylabel('个数')、plt.title('对应时间的个数')
（6）设置x轴、y轴的刻度：plt.xticks(x,x_lable,rotation=45,fontproperties=my_font)

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除了折线图之外，matplotlib还可以绘制散点图、柱状图、直方图、饼图、箱线图等

二、新内容新知识

1、绘制散点图

使用scatter函数

plt.scatter(x,y,label='第一代')

其余地方与plt.plot()一样。

2、绘制条形图

# 竖着的条形图
plt.bar(x,y,width=0.5,color='orange')
# 横着的条形图
plt.barh(x,y,height=0.2,color='orange')

3、绘制直方图

组数：将数据分组，分组的个数。
组距：每个小组的两个端点的距离。
组数 = 极差 / 组距 =（最大值 - 最小值）/ 组距

x=[1,5,2,6,4,9,45,64,2]		# 原始数据
# 计算组数
d=5   # 组距
num_bins=(max(x)-min(x))//d		# 组数
plt.hist(x,num_bins)

频率直方图

plt.hist(a,num_bins,density=True)

4、其他绘制工具

plotly：https://plotly.com/python/
matplotlib其他示例：https://matplotlib.org/stable/gallery/index.html
seaborn：http://seaborn.pydata.org/

参考资料

1、学习视频