Python Matplotlib Rugular Function

仅供个人参考
参考网站：w3schools_matplotlib

导入

import matplotlib.pyplot as plt

Markers

markers：
Markers就是(x,y)点处的标记
plt.plot(x,y,marker='o') 或 plt.plot(x,y,m='o')

markersize 或 ms：
标记大小
plt.plot(x,y,m='o',ms=20)

markeredgecolor或mec：
标记边缘颜色
plt.plot(x,y,m='o',mec='green')

markerfacecolor或mfc:
标记内部颜色
plt.plot(x,y,m='o',mfc='green')

参考图：

color

线的颜色

plt.plot(x,y,color='green')或plt.plot(x,y,c='green')

Line

linestyle或ls:
plt.plot(ypoints, linestyle = 'dotted')

linewidth或lw:
plt.plot(ypoints, linewidth = '20.5')

多条线：
plt.plot(x1, y1, x2, y2)

参考图

可以直接连着使用,marker|line|color,比如
plt.plot(ypoints, 'o:r')

Label

x和y轴的label以及title:
plt.xlabel("Average Pulse")
plt.ylabel("Calorie Burnage")
plt.title("Sports Watch Data")

fontdict:
改变label字体大小颜色等

font1 = {'family':'serif','color':'blue','size':20}
font2 = {'family':'serif','color':'darkred','size':15}

plt.title("Sports Watch Data", fontdict = font1)
plt.xlabel("Average Pulse", fontdict = font2)
plt.ylabel("Calorie Burnage", fontdict = font2)

loc:
参数为left、right、center(default)

plt.title("Sports Watch Data", loc = 'left')

Grid

十字格子:
plt.grid()

竖着的格子:
plt.grid(axis = 'x')

格式样式：
plt.grid(color = 'green', linestyle = '--', linewidth = 0.5)

Subplot

可以在每个subplot下单独操作

plt.subplot(row,col,number)

总标题：
plt.suptitle("MY SHOP")

Scatter

散点图

x = np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6])
y = np.array([99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86])
plt.scatter(x, y, color = 'hotpink')

x = np.array([2,2,8,1,15,8,12,9,7,3,11,4,7,14,12])
y = np.array([100,105,84,105,90,99,90,95,94,100,79,112,91,80,85])
plt.scatter(x, y, color = '#88c999')

colormap:
colormap有很多种，自行查看（参考链接）

x = np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6])
y = np.array([99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86])
colors = np.array([0, 10, 20, 30, 40, 45, 50, 55, 60, 70, 80, 90, 100])

plt.scatter(x, y, c=colors, cmap='viridis') # cmap='viridis'使用colormap

plt.colorbar() # 显示colorbar

size：
plt.scatter(x, y, s=[100,200,300,80])

alpha：
透明度

plt.scatter(x, y, s=sizes, alpha=0.5)

Bar

柱状图
plt.bar(x, y)

转置柱状图：
plt.barh(x, y)
plt.barh(x, y, height = 0.1)

histograms

plt.hist(x)

Pie chart

plt.pie(y, labels = mylabels, startangle = 90)

legend

解释每个组件的列表

plt.legend()
plt.legend(title = "Four Fruits:")