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Matplotlib介绍
Matplotlib是Python的绘图库，它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。Matplotlib可以用来绘制各种静态，动态，交互式的图表。Matplotlib是一个非常强大的Python画图工具，我们可以使用该工具将很多数据通过图表的形式更直观的呈现出来。Matplotlib可以绘制线图、散点图、等高线图、条形图、柱状图、3D图形、甚至是图形动画等等。

Matplotlib应用
Matplotlib通常与NumPy和SciPy（ScientificPython）一起使用，这种组合广泛用于替代MatLab，是一个强大的科学计算环境，有助于我们通过Python学习数据科学或者机器学习。SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包。SciPy包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算

Matplotlib 安装
升级 pip：

python3 -m pip install -U pip
安装 matplotlib 库：

python3 -m pip install -U matplotlib
安装完成后，我们就可以通过 import 来导入 matplotlib 库：

import matplotlib
以下实例，我们通过导入 matplotlib 库，然后查看 matplotlib 库的版本号：

实例
import matplotlib

print(matplotlib.version)
执行以上代码，输出结果如下：

3.4.2

Matplotlib Pyplot
Pyplot 是 Matplotlib 的子库，提供了和 MATLAB 类似的绘图 API。

Pyplot 是常用的绘图模块，能很方便让用户绘制 2D 图表。

Pyplot 包含一系列绘图函数的相关函数，每个函数会对当前的图像进行一些修改，例如：给图像加上标记，生新的图像，在图像中产生新的绘图区域等等。

使用的时候，我们可以使用 import 导入 pyplot 库，并设置一个别名 plt：

import matplotlib.pyplot as plt
这样我们就可以使用 plt 来引用 Pyplot 包的方法。

以下实例，我们通过两个坐标 (0,0) 到 (6,100) 来绘制一条线:

实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

xpoints = np.array([0, 6])
ypoints = np.array([0, 100])

plt.plot(xpoints, ypoints)
plt.show()
输出结果如下所示：

以上实例中我们使用了 Pyplot 的 plot() 函数， plot() 函数是绘制二维图形的最基本函数。

plot() 用于画图它可以绘制点和线，语法格式如下：

画单条线

plot([x], y, [fmt], *, data=None, **kwargs)# 画多条线
plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], …, **kwargs)
参数说明：

x, y：点或线的节点，x 为 x 轴数据，y 为 y 轴数据，数据可以列表或数组。
fmt：可选，定义基本格式（如颜色、标记和线条样式）。
**kwargs：可选，用在二维平面图上，设置指定属性，如标签，线的宽度等。

plot(x, y) # 创建 y 中数据与 x 中对应值的二维线图，使用默认样式
plot(x, y, ‘bo’) # 创建 y 中数据与 x 中对应值的二维线图，使用蓝色实心圈绘制
plot(y) # x 的值为 0…N-1
plot(y, ‘r+’) # 使用红色 + 号

颜色字符：‘b’ 蓝色，‘m’ 洋红色，‘g’ 绿色，‘y’ 黄色，‘r’ 红色，‘k’ 黑色，‘w’ 白色，‘c’ 青绿色，‘#008000’ RGB 颜色符串。多条曲线不指定颜色时，会自动选择不同颜色。

线型参数：‘‐’ 实线，‘‐‐’ 破折线，‘‐.’ 点划线，‘:’ 虚线。

标记字符：‘.’ 点标记，‘,’ 像素标记(极小点)，‘o’ 实心圈标记，‘v’ 倒三角标记，‘^’ 上三角标记，‘>’ 右三角标记，‘<’ 左三角标记…等等。

如果我们要绘制坐标 (1, 3) 到 (8, 10) 的线，我们就需要传递两个数组 [1, 8] 和 [3, 10] 给 plot 函数：

实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

xpoints = np.array([1, 8])
ypoints = np.array([3, 10])

plt.plot(xpoints, ypoints)
plt.show()
以上代码输出结果为：

如果我们只想绘制两个坐标点，而不是一条线，可以使用 o 参数，表示一个实心圈的标记：

绘制坐标 (1, 3) 和 (8, 10) 的两个点
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

xpoints = np.array([1, 8])
ypoints = np.array([3, 10])

plt.plot(xpoints, ypoints, ‘o’)
plt.show()

以上代码输出结果为：

我们也可以绘制任意数量的点，只需确保两个轴上的点数相同即可。

绘制一条不规则线，坐标为 (1, 3) 、 (2, 8) 、(6, 1) 、(8, 10)，对应的两个数组为：[1, 2, 6, 8] 与 [3, 8, 1, 10]。

实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

xpoints = np.array([1, 2, 6, 8])
ypoints = np.array([3, 8, 1, 10])

plt.plot(xpoints, ypoints)
plt.show()

以上代码输出结果为：

如果我们不指定 x 轴上的点，则 x 会根据 y 的值来设置为 0, 1, 2, 3…N-1。

实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

ypoints = np.array([3, 10])

plt.plot(ypoints)
plt.show()
以上代码输出结果为：

从上图可以看出 x 的值默认设置为 [0, 1]。

再看一个有更多值的实例：

实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

ypoints = np.array([3, 8, 1, 10, 5, 7])

plt.plot(ypoints)
plt.show()
以上代码输出结果为：

从上图可以看出 x 的值默认设置为 [0, 1, 2, 3, 4, 5]。

以下实例我们绘制一个正弦和余弦图，在 plt.plot() 参数中包含两对 x,y 值，第一对是 x,y，这对应于正弦函数，第二对是 x,z，这对应于余弦函数。

实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(0,4*np.pi,0.1) # start,stop,step
y = np.sin(x)
z = np.cos(x)
plt.plot(x,y,x,z)
plt.show()
以上代码输出结果为：

Matplotlib 绘图标记
绘图过程如果我们想要给坐标自定义一些不一样的标记，就可以使用 plot() 方法的 marker 参数来定义。

以下实例定义了实心圆标记：

实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

ypoints = np.array([1,3,4,5,8,9,6,1,3,4,5,2,4])

plt.plot(ypoints, marker = ‘o’)
plt.show()
显示结果如下：

marker 可以定义的符号如下：

标记

符号

描述

“.”

点

“,”

像素点

“o”

实心圆

“v”

下三角

“^”

上三角

“<”

左三角

“>”

右三角

“1”

下三叉

“2”

上三叉

“3”

左三叉

“4”

右三叉

“8”

八角形

“s”

正方形

“p”

五边形

“P”

加号（填充）

“*”

星号

“h”

六边形 1

“H”

六边形 2

“+”

加号

“x”

乘号 x

“X”

乘号 x (填充)

“D”

菱形

“d”

瘦菱形

“|”

竖线

“_”

横线

0 (TICKLEFT)

左横线

1 (TICKRIGHT)

右横线

2 (TICKUP)

上竖线

3 (TICKDOWN)

下竖线

4 (CARETLEFT)

左箭头

5 (CARETRIGHT)

右箭头

6 (CARETUP)

上箭头

7 (CARETDOWN)

下箭头

8 (CARETLEFTBASE)

左箭头 (中间点为基准)

9 (CARETRIGHTBASE)

右箭头 (中间点为基准)

10 (CARETUPBASE)

上箭头 (中间点为基准)

11 (CARETDOWNBASE)

下箭头 (中间点为基准)

“None”, " " or “”

没有任何标记

‘$...$’

渲染指定的字符。例如 “$f$” 以字母 f 为标记。

以下实例定义了 * 标记：

实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

ypoints = np.array([1,3,4,5,8,9,6,1,3,4,5,2,4])

plt.plot(ypoints, marker = ‘*’)
plt.show()
显示结果如下：

以下实例定义了下箭头：

实例
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.markers

plt.plot([1, 2, 3], marker=matplotlib.markers.CARETDOWNBASE)
plt.show()
显示结果如下：

fmt 参数
fmt 参数定义了基本格式，如标记、线条样式和颜色。

fmt = ‘[marker][line][color]’
例如 o:r，o 表示实心圆标记，: 表示虚线，r 表示颜色为红色。

实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

ypoints = np.array([6, 2, 13, 10])

plt.plot(ypoints, ‘o:r’)
plt.show()
显示结果如下：

线类型：

线类型标记

描述

‘-’

实线

‘:’

虚线

‘–’

破折线

‘-.’

点划线

颜色类型：

颜色标记

描述

‘r’

红色

‘g’

绿色

‘b’

蓝色

‘c’

青色

‘m’

品红

‘y’

黄色

‘k’

黑色

‘w’

白色

标记大小与颜色
我们可以自定义标记的大小与颜色，使用的参数分别是：

markersize，简写为 ms：定义标记的大小。
markerfacecolor，简写为 mfc：定义标记内部的颜色。
markeredgecolor，简写为 mec：定义标记边框的颜色。
设置标记大小：

实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

ypoints = np.array([6, 2, 13, 10])

plt.plot(ypoints, marker = ‘o’, ms = 20)
plt.show()
显示结果如下：

设置标记外边框颜色：

实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

ypoints = np.array([6, 2, 13, 10])

plt.plot(ypoints, marker = ‘o’, ms = 20, mec = ‘r’)
plt.show()
显示结果如下：

设置标记内部颜色：

实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

ypoints = np.array([6, 2, 13, 10])

plt.plot(ypoints, marker = ‘o’, ms = 20, mfc = ‘r’)
plt.show()
显示结果如下：

自定义标记内部与边框的颜色：

实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

ypoints = np.array([6, 2, 13, 10])
plt.plot(ypoints, marker = ‘o’, ms = 20, mec = ‘#4CAF50’, mfc = ‘#4CAF50’)
plt.show()
显示结果如下：

Matplotlib 绘图线
绘图过程如果我们自定义线的样式，包括线的类型、颜色和大小等。

线的类型
线的类型可以使用 linestyle 参数来定义，简写为 ls。

类型

简写

说明

‘solid’ (默认)

‘-’

实线

‘dotted’

‘:’

点虚线

‘dashed’

‘–’

破折线

‘dashdot’

‘-.’

点划线

‘None’

‘’ 或 ’ ’

不画线

实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

ypoints = np.array([6, 2, 13, 10])

plt.plot(ypoints, linestyle = ‘dotted’)
plt.show()
显示结果如下：

使用简写：

实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

ypoints = np.array([6, 2, 13, 10])

plt.plot(ypoints, ls = ‘-.’)
plt.show()
显示结果如下：

线的颜色
线的颜色可以使用 color 参数来定义，简写为 c。

颜色类型：

颜色标记

描述

‘r’

红色

‘g’

绿色

‘b’

蓝色

‘c’

青色

‘m’

品红

‘y’

黄色

‘k’

黑色

‘w’

白色

当然也可以自定义颜色类型，例如：SeaGreen、#8FBC8F 等，完整样式可以参考 HTML 颜色值。

实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

ypoints = np.array([6, 2, 13, 10])

plt.plot(ypoints, color = ‘r’)
plt.show()
显示结果如下：

实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

ypoints = np.array([6, 2, 13, 10])

plt.plot(ypoints, c = ‘#8FBC8F’)
plt.show()
显示结果如下：

实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

ypoints = np.array([6, 2, 13, 10])

plt.plot(ypoints, c = ‘SeaGreen’)
plt.show()
显示结果如下：

线的宽度
线的宽度可以使用 linewidth 参数来定义，简写为 lw，值可以是浮点数，如：1、2.0、5.67 等。

实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

ypoints = np.array([6, 2, 13, 10])

plt.plot(ypoints, linewidth = ‘12.5’)
plt.show()
显示结果如下：

多条线
plot() 方法中可以包含多对 x,y 值来绘制多条线。

实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

y1 = np.array([3, 7, 5, 9])
y2 = np.array([6, 2, 13, 10])

plt.plot(y1)
plt.plot(y2)

plt.show()
从上图可以看出 x 的值默认设置为 [0, 1, 2, 3]。

显示结果如下：

我们也可以自己设置 x 坐标等值：

实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x1 = np.array([0, 1, 2, 3])
y1 = np.array([3, 7, 5, 9])
x2 = np.array([0, 1, 2, 3])
y2 = np.array([6, 2, 13, 10])

plt.plot(x1, y1, x2, y2)
plt.show()

显示结果如下：

Matplotlib 轴标签和标题
我们可以使用 xlabel() 和 ylabel() 方法来设置 x 轴和 y 轴的标签。

实例
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.array([1, 4, 9, 16])
plt.plot(x, y)

plt.xlabel(“x - label”)
plt.ylabel(“y - label”)

plt.show()
显示结果如下：

标题
我们可以使用 title() 方法来设置标题。

实例
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.array([1, 4, 9, 16])
plt.plot(x, y)

plt.title(“RUNOOB TEST TITLE”)
plt.xlabel(“x - label”)
plt.ylabel(“y - label”)

plt.show()
显示结果如下：

图形中文显示
Matplotlib 默认情况不支持中文，我们可以使用以下简单的方法来解决。

这里我们使用思源黑体，思源黑体是 Adobe 与 Google 推出的一款开源字体。

官网：思源宋体

GitHub 地址：source-han-sans/OTF/SimplifiedChinese at release · adobe-fonts/source-han-sans · GitHub

打开链接后，在里面选一个就好了：

你也可以在网盘下载: 百度网盘 请输入提取码，提取码：yxqu。

可以下载个 OTF 字体，比如 SourceHanSansSC-Bold.otf，将该文件文件放在当前执行的代码文件中：

SourceHanSansSC-Bold.otf 文件放在当前执行的代码文件中：

实例
import numpy as np from matplotlib
import pyplot as plt
import matplotlib

fname 为 你下载的字体库路径，注意 SourceHanSansSC-Bold.otf 字体的路径

zhfont1 = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname=“SourceHanSansSC-Bold.otf”) x = np.arange(1,11)
y = 2 * x + 5
plt.title(“菜鸟教程 - 测试”, fontproperties=zhfont1)

fontproperties 设置中文显示，fontsize 设置字体大小

plt.xlabel(“x 轴”, fontproperties=zhfont1)
plt.ylabel(“y 轴”, fontproperties=zhfont1)
plt.plot(x,y) plt.show()
执行输出结果如下图：

此外，我们还可以使用系统的字体：

from matplotlib import pyplot as pltimport matplotlib
a=sorted([f.name for f in matplotlib.font_manager.fontManager.ttflist])
for i in a:
print(i)
打印出你的 font_manager 的 ttflist 中所有注册的名字，找一个看中文字体例如：STFangsong(仿宋）,然后添加以下代码即可：

plt.rcParams[‘font.family’]=[‘STFangsong’]
此外我们还可以自定义字体的样式：

实例
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib

fname 为 你下载的字体库路径，注意 SourceHanSansSC-Bold.otf 字体的路径，size 参数设置字体大小

zhfont1 = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname=“SourceHanSansSC-Bold.otf”, size=18)
font1 = {‘color’:‘blue’,‘size’:20}
font2 = {‘color’:‘darkred’,‘size’:15}
x = np.arange(1,11)
y = 2 * x + 5

fontdict 可以使用 css 来设置字体样式

plt.title(“菜鸟教程 - 测试”, fontproperties=zhfont1, fontdict = font1)

fontproperties 设置中文显示，fontsize 设置字体大小

plt.xlabel(“x 轴”, fontproperties=zhfont1)
plt.ylabel(“y 轴”, fontproperties=zhfont1)
plt.plot(x,y)
plt.show()
输出结果如下：

标题与标签的定位
title() 方法提供了 loc 参数来设置标题显示的位置，可以设置为: ‘left’, ‘right’, 和 ‘center’， 默认值为 ‘center’。

xlabel() 方法提供了 loc 参数来设置 x 轴显示的位置，可以设置为: ‘left’, ‘right’, 和 ‘center’， 默认值为 ‘center’。

ylabel() 方法提供了 loc 参数来设置 y 轴显示的位置，可以设置为: ‘bottom’, ‘top’, 和 ‘center’， 默认值为 ‘center’。

实例
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib

fname 为 你下载的字体库路径，注意 SourceHanSansSC-Bold.otf 字体的路径，size 参数设置字体大小

zhfont1 = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname=“SourceHanSansSC-Bold.otf”, size=18)
font1 = {‘color’:‘blue’,‘size’:20}
font2 = {‘color’:‘darkred’,‘size’:15}
x = np.arange(1,11)
y = 2 * x + 5

fontdict 可以使用 css 来设置字体样式

plt.title(“菜鸟教程 - 测试”, fontproperties=zhfont1, fontdict = font1, loc=“left”)

fontproperties 设置中文显示，fontsize 设置字体大小

plt.xlabel(“x 轴”, fontproperties=zhfont1, loc=“left”)
plt.ylabel(“y 轴”, fontproperties=zhfont1, loc=“top”)
plt.plot(x,y)
plt.show()
输出结果如下：

Matplotlib 网格线
我们可以使用 pyplot 中的 grid() 方法来设置图表中的网格线。

grid() 方法语法格式如下：

matplotlib.pyplot.grid(b=None, which=‘major’, axis=‘both’, )
参数说明：

b：可选，默认为 None，可以设置布尔值，true 为显示网格线，false 为不显示，如果设置 **kwargs 参数，则值为 true。
which：可选，可选值有 ‘major’、‘minor’ 和 ‘both’，默认为 ‘major’，表示应用更改的网格线。
axis：可选，设置显示哪个方向的网格线，可以是取 ‘both’（默认），‘x’ 或 ‘y’，分别表示两个方向，x 轴方向或 y 轴方向。
**kwargs：可选，设置网格样式，可以是 color=‘r’, linestyle=‘-’ 和 linewidth=2，分别表示网格线的颜色，样式和宽度。
以下实例添加一个简单的网格线，参数使用默认值：

实例
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.array([1, 4, 9, 16])

plt.title(“RUNOOB grid() Test”)
plt.xlabel(“x - label”)
plt.ylabel(“y - label”)

plt.plot(x, y)

plt.grid()

plt.show()
显示结果如下：

以下实例添加一个简单的网格线，axis 参数使用 x，设置 x 轴方向显示网格线：

实例
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.array([1, 4, 9, 16])

plt.title(“RUNOOB grid() Test”)
plt.xlabel(“x - label”)
plt.ylabel(“y - label”)

plt.plot(x, y)

plt.grid(axis=‘x’) # 设置 y 就在轴方向显示网格线

plt.show()

显示结果如下：

以下实例添加一个简单的网格线，并设置网格线的样式，格式如下：

grid(color = ‘color’, linestyle = ‘linestyle’, linewidth = number)
参数说明：

color：‘b’ 蓝色，‘m’ 洋红色，‘g’ 绿色，‘y’ 黄色，‘r’ 红色，‘k’ 黑色，‘w’ 白色，‘c’ 青绿色，‘#008000’ RGB 颜色符串。

linestyle：‘‐’ 实线，‘‐‐’ 破折线，‘‐.’ 点划线，‘:’ 虚线。

linewidth：设置线的宽度，可以设置一个数字。

实例
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.array([1, 4, 9, 16])

plt.title(“RUNOOB grid() Test”)
plt.xlabel(“x - label”)
plt.ylabel(“y - label”)

plt.plot(x, y)

plt.grid(color = ‘r’, linestyle = ‘–’, linewidth = 0.5)

plt.show()
显示结果如下：

Matplotlib 绘制多图
我们可以使用 pyplot 中的 subplot() 和 subplots() 方法来绘制多个子图。

subplot() 方法在绘图时需要指定位置，subplots() 方法可以一次生成多个，在调用时只需要调用生成对象的 ax 即可。

subplot
subplot(nrows, ncols, index, **kwargs)
subplot(pos, **kwargs)
subplot(**kwargs)
subplot(ax)
以上函数将整个绘图区域分成 nrows 行和 ncols 列，然后从左到右，从上到下的顺序对每个子区域进行编号 1…N ，左上的子区域的编号为 1、右下的区域编号为 N，编号可以通过参数 index 来设置。

设置 numRows ＝ 1，numCols ＝ 2，就是将图表绘制成 1x2 的图片区域, 对应的坐标为：

(1, 1), (1, 2)
plotNum ＝ 1, 表示的坐标为(1, 1), 即第一行第一列的子图。

plotNum ＝ 2, 表示的坐标为(1, 2), 即第一行第二列的子图。

实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#plot 1:
xpoints = np.array([0, 6])
ypoints = np.array([0, 100])

plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(xpoints,ypoints)
plt.title(“plot 1”)

#plot 2:
x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.array([1, 4, 9, 16])

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(x,y)
plt.title(“plot 2”)

plt.suptitle(“RUNOOB subplot Test”)
plt.show()
显示结果如下：

设置 numRows ＝ 2，numCols ＝ 2，就是将图表绘制成 2x2 的图片区域, 对应的坐标为：

(1, 1), (1, 2)(2, 1), (2, 2)
plotNum ＝ 1, 表示的坐标为(1, 1), 即第一行第一列的子图。

plotNum ＝ 2, 表示的坐标为(1, 2), 即第一行第二列的子图。

plotNum ＝ 3, 表示的坐标为(2, 1), 即第二行第一列的子图。

plotNum ＝ 4, 表示的坐标为(2, 2), 即第二行第二列的子图。

实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#plot 1:
x = np.array([0, 6])
y = np.array([0, 100])

plt.subplot(2, 2, 1)
plt.plot(x,y)
plt.title(“plot 1”)

#plot 2:
x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.array([1, 4, 9, 16])

plt.subplot(2, 2, 2)
plt.plot(x,y)
plt.title(“plot 2”)

#plot 3:
x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.array([3, 5, 7, 9])

plt.subplot(2, 2, 3)
plt.plot(x,y)
plt.title(“plot 3”)

#plot 4:
x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.array([4, 5, 6, 7])

plt.subplot(2, 2, 4)
plt.plot(x,y)
plt.title(“plot 4”)

plt.suptitle(“RUNOOB subplot Test”)
plt.show()
显示结果如下：

subplots()
subplots() 方法语法格式如下：

matplotlib.pyplot.subplots(nrows=1, ncols=1, *, sharex=False, sharey=False, squeeze=True, subplot_kw=None, gridspec_kw=None, **fig_kw)
参数说明：

nrows：默认为 1，设置图表的行数。
ncols：默认为 1，设置图表的列数。
sharex、sharey：设置 x、y 轴是否共享属性，默认为 false，可设置为 ‘none’、‘all’、‘row’ 或 ‘col’。 False 或 none 每个子图的 x 轴或 y 轴都是独立的，True 或 ‘all’：所有子图共享 x 轴或 y 轴，‘row’ 设置每个子图行共享一个 x 轴或 y 轴，‘col’：设置每个子图列共享一个 x 轴或 y 轴。
squeeze：布尔值，默认为 True，表示额外的维度从返回的 Axes(轴)对象中挤出，对于 N1 或 1N 个子图，返回一个 1 维数组，对于 N*M，N>1 和 M>1 返回一个 2 维数组。如果设置为 False，则不进行挤压操作，返回一个元素为 Axes 实例的2维数组，即使它最终是1x1。
subplot_kw：可选，字典类型。把字典的关键字传递给 add_subplot() 来创建每个子图。
gridspec_kw：可选，字典类型。把字典的关键字传递给 GridSpec 构造函数创建子图放在网格里(grid)。
**fig_kw：把详细的关键字参数传给 figure() 函数。
实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

创建一些测试数据 – 图1

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 400)
y = np.sin(x**2)

创建一个画像和子图 – 图2

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
ax.set_title(‘Simple plot’)

创建两个子图 – 图3

f, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, sharey=True)
ax1.plot(x, y)
ax1.set_title(‘Sharing Y axis’)
ax2.scatter(x, y)

创建四个子图 – 图4

fig, axs = plt.subplots(2, 2, subplot_kw=dict(projection=“polar”))
axs[0, 0].plot(x, y)
axs[1, 1].scatter(x, y)

共享 x 轴

plt.subplots(2, 2, sharex=‘col’)

共享 y 轴

plt.subplots(2, 2, sharey=‘row’)

共享 x 轴和 y 轴

plt.subplots(2, 2, sharex=‘all’, sharey=‘all’)

这个也是共享 x 轴和 y 轴

plt.subplots(2, 2, sharex=True, sharey=True)

创建10 张图，已经存在的则删除

fig, ax = plt.subplots(num=10, clear=True)

plt.show()
部分图表显示结果如下：

图1

图2

图3

图4

Matplotlib 散点图
我们可以使用 pyplot 中的 scatter() 方法来绘制散点图。

scatter() 方法语法格式如下：

matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, *, edgecolors=None, plotnonfinite=False, data=None, **kwargs)
参数说明：

x，y：长度相同的数组，也就是我们即将绘制散点图的数据点，输入数据。

s：点的大小，默认 20，也可以是个数组，数组每个参数为对应点的大小。

c：点的颜色，默认蓝色 ‘b’，也可以是个 RGB 或 RGBA 二维行数组。

marker：点的样式，默认小圆圈 ‘o’。

cmap：Colormap，默认 None，标量或者是一个 colormap 的名字，只有 c 是一个浮点数数组的时才使用。如果没有申明就是 image.cmap。

norm：Normalize，默认 None，数据亮度在 0-1 之间，只有 c 是一个浮点数的数组的时才使用。

vmin，vmax：：亮度设置，在 norm 参数存在时会忽略。

alpha：：透明度设置，0-1 之间，默认 None，即不透明。

linewidths：：标记点的长度。

edgecolors：：颜色或颜色序列，默认为 ‘face’，可选值有 ‘face’, ‘none’, None。

plotnonfinite：：布尔值，设置是否使用非限定的 c ( inf, -inf 或 nan) 绘制点。

**kwargs：：其他参数。

以下实例 scatter() 函数接收长度相同的数组参数，一个用于 x 轴的值，另一个用于 y 轴上的值：

实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
y = np.array([1, 4, 9, 16, 7, 11, 23, 18])

plt.scatter(x, y)
plt.show()
显示结果如下：

设置图标大小：

实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
y = np.array([1, 4, 9, 16, 7, 11, 23, 18])
sizes = np.array([20,50,100,200,500,1000,60,90])
plt.scatter(x, y, s=sizes)
plt.show()
显示结果如下：

自定义点的颜色：

实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
y = np.array([1, 4, 9, 16, 7, 11, 23, 18])
colors = np.array([“red”,“green”,“black”,“orange”,“purple”,“beige”,“cyan”,“magenta”])

plt.scatter(x, y, c=colors)
plt.show()
显示结果如下：

设置两组散点图：

实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

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’)

plt.show()
显示结果如下：

使用随机数来设置散点图：

实例
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

随机数生成器的种子

np.random.seed(19680801)

N = 50
x = np.random.rand(N)
y = np.random.rand(N)
colors = np.random.rand(N)
area = (30 * np.random.rand(N))**2 # 0 to 15 point radii

plt.scatter(x, y, s=area, c=colors, alpha=0.5) # 设置颜色及透明度

plt.title(“RUNOOB Scatter Test”) # 设置标题

plt.show()
显示结果如下：

颜色条 Colormap
Matplotlib 模块提供了很多可用的颜色条。

颜色条就像一个颜色列表，其中每种颜色都有一个范围从 0 到 100 的值。

下面是一个颜色条的例子：

设置颜色条需要使用 cmap 参数，默认值为 ‘viridis’，之后颜色值设置为 0 到 100 的数组。

实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

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’)

plt.show()
显示结果如下：

如果要显示颜色条，需要使用 plt.colorbar() 方法：

实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

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’)

plt.colorbar()

plt.show()

显示结果如下：

换个颜色条参数， cmap 设置为 afmhot_r：

实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

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=‘afmhot_r’)
plt.colorbar()
plt.show()
显示结果如下：

颜色条参数值可以是以下值：

颜色名称

保留关键字

Accent

Accent_r

Blues

Blues_r

BrBG

BrBG_r

BuGn

BuGn_r

BuPu

BuPu_r

CMRmap

CMRmap_r

Dark2

Dark2_r

GnBu

GnBu_r

Greens

Greens_r

Greys

Greys_r

OrRd

OrRd_r

Oranges

Oranges_r

PRGn

PRGn_r

Paired

Paired_r

Pastel1

Pastel1_r

Pastel2

Pastel2_r

PiYG

PiYG_r

PuBu

PuBu_r

PuBuGn

PuBuGn_r

PuOr

PuOr_r

PuRd

PuRd_r

Purples

Purples_r

RdBu

RdBu_r

RdGy

RdGy_r

RdPu

RdPu_r

RdYlBu

RdYlBu_r

RdYlGn

RdYlGn_r

Reds

Reds_r

Set1

Set1_r

Set2

Set2_r

Set3

Set3_r

Spectral

Spectral_r

Wistia

Wistia_r

YlGn

YlGn_r

YlGnBu

YlGnBu_r

YlOrBr

YlOrBr_r

YlOrRd

YlOrRd_r

afmhot

afmhot_r

autumn

autumn_r

binary

binary_r

bone

bone_r

brg

brg_r

bwr

bwr_r

cividis

cividis_r

cool

cool_r

coolwarm

coolwarm_r

copper

copper_r

cubehelix

cubehelix_r

flag

flag_r

gist_earth

gist_earth_r

gist_gray

gist_gray_r

gist_heat

gist_heat_r

gist_ncar

gist_ncar_r

gist_rainbow

gist_rainbow_r

gist_stern

gist_stern_r

gist_yarg

gist_yarg_r

gnuplot

gnuplot_r

gnuplot2

gnuplot2_r

gray

gray_r

hot

hot_r

hsv

hsv_r

inferno

inferno_r

jet

jet_r

magma

magma_r

nipy_spectral

nipy_spectral_r

ocean

ocean_r

pink

pink_r

plasma

plasma_r

prism

prism_r

rainbow

rainbow_r

seismic

seismic_r

spring

spring_r

summer

summer_r

tab10

tab10_r

tab20

tab20_r

tab20b

tab20b_r

tab20c

tab20c_r

terrain

terrain_r

twilight

twilight_r

twilight_shifted

twilight_shifted_r

viridis

viridis_r

winter

winter_r

Matplotlib 柱形图
我们可以使用 pyplot 中的 bar() 方法来绘制柱形图。

bar() 方法语法格式如下：

matplotlib.pyplot.bar(x, height, width=0.8, bottom=None, *, align=‘center’, data=None, **kwargs)
参数说明：

x：浮点型数组，柱形图的 x 轴数据。

height：浮点型数组，柱形图的高度。

width：浮点型数组，柱形图的宽度。

bottom：浮点型数组，底座的 y 坐标，默认 0。

align：柱形图与 x 坐标的对齐方式，‘center’ 以 x 位置为中心，这是默认值。 ‘edge’：将柱形图的左边缘与 x 位置对齐。要对齐右边缘的条形，可以传递负数的宽度值及 align=‘edge’。

**kwargs：：其他参数。

以下实例我们简单实用 bar() 来创建一个柱形图:

实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array([“Runoob-1”, “Runoob-2”, “Runoob-3”, “C-RUNOOB”])
y = np.array([12, 22, 6, 18])

plt.bar(x,y)
plt.show()
显示结果如下：

垂直方向的柱形图可以使用 barh() 方法来设置：

实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array([“Runoob-1”, “Runoob-2”, “Runoob-3”, “C-RUNOOB”])
y = np.array([12, 22, 6, 18])

plt.barh(x,y)
plt.show()
显示结果如下：

设置柱形图颜色：

实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array([“Runoob-1”, “Runoob-2”, “Runoob-3”, “C-RUNOOB”])
y = np.array([12, 22, 6, 18])

plt.bar(x, y, color = “#4CAF50”)
plt.show()
显示结果如下：

自定义各个柱形的颜色：

实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array([“Runoob-1”, “Runoob-2”, “Runoob-3”, “C-RUNOOB”])
y = np.array([12, 22, 6, 18])

plt.bar(x, y, color = [“#4CAF50”,“red”,“hotpink”,“#556B2F”])
plt.show()
显示结果如下：

设置柱形图宽度，bar() 方法使用 width 设置，barh() 方法使用 height 设置 height

实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array([“Runoob-1”, “Runoob-2”, “Runoob-3”, “C-RUNOOB”])
y = np.array([12, 22, 6, 18])

plt.bar(x, y, width = 0.1)
plt.show()
显示结果如下：

实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array([“Runoob-1”, “Runoob-2”, “Runoob-3”, “C-RUNOOB”])
y = np.array([12, 22, 6, 18])

plt.barh(x, y, height = 0.1)
plt.show()
显示结果如下：

Matplotlib 饼图
我们可以使用 pyplot 中的 pie() 方法来绘制饼图。

pie() 方法语法格式如下：

matplotlib.pyplot.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=0, radius=1, counterclock=True, wedgeprops=None, textprops=None, center=0, 0, frame=False, rotatelabels=False, *, normalize=None, data=None)[source]
参数说明：

x：浮点型数组，表示每个扇形的面积。

explode：数组，表示各个扇形之间的间隔，默认值为0。

labels：列表，各个扇形的标签，默认值为 None。

colors：数组，表示各个扇形的颜色，默认值为 None。

autopct：设置饼图内各个扇形百分比显示格式，%d%% 整数百分比，%0.1f 一位小数， %0.1f%% 一位小数百分比， %0.2f%% 两位小数百分比。

labeldistance：标签标记的绘制位置，相对于半径的比例，默认值为 1.1，如 <1则绘制在饼图内侧。

pctdistance：：类似于 labeldistance，指定 autopct 的位置刻度，默认值为 0.6。

shadow：：布尔值 True 或 False，设置饼图的阴影，默认为 False，不设置阴影。

radius：：设置饼图的半径，默认为 1。

startangle：：起始绘制饼图的角度，默认为从 x 轴正方向逆时针画起，如设定 =90 则从 y 轴正方向画起。

counterclock：布尔值，设置指针方向，默认为 True，即逆时针，False 为顺时针。

wedgeprops ：字典类型，默认值 None。参数字典传递给 wedge 对象用来画一个饼图。例如：wedgeprops={‘linewidth’:5} 设置 wedge 线宽为5。

textprops ：字典类型，默认值为：None。传递给 text 对象的字典参数，用于设置标签（labels）和比例文字的格式。

center ：浮点类型的列表，默认值：(0,0)。用于设置图标中心位置。

frame ：布尔类型，默认值：False。如果是 True，绘制带有表的轴框架。

rotatelabels ：布尔类型，默认为 False。如果为 True，旋转每个 label 到指定的角度。

以下实例我们简单实用 pie() 来创建一个柱形图:

实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

y = np.array([35, 25, 25, 15])

plt.pie(y)
plt.show()
显示结果如下：

设置饼图各个扇形的标签与颜色：

实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

y = np.array([35, 25, 25, 15])

plt.pie(y,
labels=[‘A’,‘B’,‘C’,‘D’], # 设置饼图标签
colors=[“#d5695d”, “#5d8ca8”, “#65a479”, “#a564c9”], # 设置饼图颜色
)
plt.title(“RUNOOB Pie Test”) # 设置标题
plt.show()
显示结果如下：

突出显示第二个扇形，并格式化输出百分比：

实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

y = np.array([35, 25, 25, 15])

plt.pie(y,
labels=[‘A’,‘B’,‘C’,‘D’], # 设置饼图标签
colors=[“#d5695d”, “#5d8ca8”, “#65a479”, “#a564c9”], # 设置饼图颜色
explode=(0, 0.2, 0, 0), # 第二部分突出显示，值越大，距离中心越远
autopct=‘%.2f%%’, # 格式化输出百分比
)
plt.title(“RUNOOB Pie Test”)
plt.show()

Matplotlib 饼图
我们可以使用 pyplot 中的 pie() 方法来绘制饼图。

pie() 方法语法格式如下：

matplotlib.pyplot.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=0, radius=1, counterclock=True, wedgeprops=None, textprops=None, center=0, 0, frame=False, rotatelabels=False, *, normalize=None, data=None)[source]
参数说明：

x：浮点型数组，表示每个扇形的面积。

explode：数组，表示各个扇形之间的间隔，默认值为0。

labels：列表，各个扇形的标签，默认值为 None。

colors：数组，表示各个扇形的颜色，默认值为 None。

autopct：设置饼图内各个扇形百分比显示格式，%d%% 整数百分比，%0.1f 一位小数， %0.1f%% 一位小数百分比， %0.2f%% 两位小数百分比。

labeldistance：标签标记的绘制位置，相对于半径的比例，默认值为 1.1，如 <1则绘制在饼图内侧。

pctdistance：：类似于 labeldistance，指定 autopct 的位置刻度，默认值为 0.6。

shadow：：布尔值 True 或 False，设置饼图的阴影，默认为 False，不设置阴影。

radius：：设置饼图的半径，默认为 1。

startangle：：起始绘制饼图的角度，默认为从 x 轴正方向逆时针画起，如设定 =90 则从 y 轴正方向画起。

counterclock：布尔值，设置指针方向，默认为 True，即逆时针，False 为顺时针。

wedgeprops ：字典类型，默认值 None。参数字典传递给 wedge 对象用来画一个饼图。例如：wedgeprops={‘linewidth’:5} 设置 wedge 线宽为5。

textprops ：字典类型，默认值为：None。传递给 text 对象的字典参数，用于设置标签（labels）和比例文字的格式。

center ：浮点类型的列表，默认值：(0,0)。用于设置图标中心位置。

frame ：布尔类型，默认值：False。如果是 True，绘制带有表的轴框架。

rotatelabels ：布尔类型，默认为 False。如果为 True，旋转每个 label 到指定的角度。

以下实例我们简单实用 pie() 来创建一个柱形图:

实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

y = np.array([35, 25, 25, 15])

plt.pie(y)
plt.show()
显示结果如下：

设置饼图各个扇形的标签与颜色：

实例
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

y = np.array([35, 25, 25, 15])

plt.pie(y,
labels=[‘A’,‘B’,‘C’,‘D’], # 设置饼图标签
colors=[“#d5695d”, “#5d8ca8”, “#65a479”, “#a564c9”], # 设置饼图颜色
)
plt.title(“RUNOOB Pie Test”) # 设置标题
plt.show()
显示结果如下：

突出显示第二个扇形，并格式化输出百分比：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

y = np.array([35, 25, 25, 15])

plt.pie(y,
labels=[‘A’,‘B’,‘C’,‘D’], # 设置饼图标签
colors=[“#d5695d”, “#5d8ca8”, “#65a479”, “#a564c9”], # 设置饼图颜色
explode=(0, 0.2, 0, 0), # 第二部分突出显示，值越大，距离中心越远
autopct=‘%.2f%%’, # 格式化输出百分比
)
plt.title(“RUNOOB Pie Test”)
plt.show()