基于matplotlib的数据可视化

1.  plt.figure（） 函数

使用 plt.figure （）函数创建一个全局绘图区域，其中可包含如下参数：

  num ：设置图像编号 

  figsize ：设置图像的宽度和高度，单位为英寸

  facecolor ：设置图像背景颜色

  dpi ：设置绘图对象的分辨率

  edgecolor ：设置图像边框颜色

   import matplotlib.pyplot as plt
   plt.figure(figsize=(6,4),facecolor=‘#ccc’)
   plt.show()

该代码创建了一个空白区域，大小为6*4,背景颜色为灰色。

2.plt.subplot（）函数

用于在全局绘图区域中创建自绘图区域，其中可包含如下参数：

  nrows ： subplot 的行数

  ncols ： subplot 的列数

  sharex ： x 轴刻度

  sharey ： y 轴刻度

  使用 subplot 可以规划 figure 划分为 n 个子图，但每条 subplot 命令只会创建一个子图 。

    import matplotlib.pyplot as plt
    fig=plt.figure()
    fig1=fig.add_subplot(3,3,1)
    fig2=fig.add_subplot(3,3,2)
    fig3=fig.add_subplot(3,3,3)
    fig4=fig.add_subplot(3,3,4)
    fig5=fig.add_subplot(3,3,5)
    fig6=fig.add_subplot(3,3,6)
    fig7=fig.add_subplot(3,3,7)
    fig8=fig.add_subplot(3,3,8)
    fig9=fig.add_subplot(3,3,9)
    plt.show()

改代码用subplot划分子区域并显示所有子图：

3.plt.axes（）函数：plt.axes(rect)创建一个坐标系风格的子绘图区域。默认创建一个subplot(111) 坐标系，参数rect=[left,bottom,width,height]中4个变量的范围都是[0,1]

import matplotlib.pyplot as plt
#创建一个宽12，高6的空白图像区域
fig=plt.figure(figsize=(12,6))

##rect可以设置子图的位置与大小
rect1 = [0.10, 0.55, 0.65, 0.35] # [左, 下, 宽, 高] 规定的矩形区域 （全部是0~1之间的数，表示比例）
rect2 = [0.10, 0.10, 0.65, 0.35]
rect3 = [0.80, 0.10, 0.15, 0.80]

#在fig中添加子图ax，并赋值位置rect
ax1 = plt.axes(rect1)
ax2 = plt.axes(rect2)
ax3 = plt.axes(rect3)

plt.show()
plt.close()

4.plt.subplots_adjust()：用于调整子绘图区域的布局。常见语法如下：

 plt.subplots_adjust(left=,bottom=,right=,top=, hspace=)

   left: 画布中子图左边离 y 轴距离

   bottom: 画布中子图下边离 x 轴距离

   right: 画布中子图右边离 y 轴距离

   top: 画布中子图上边离 x 轴距离

   hspace: 子图之间的距离

 例如：plt.subplots_adjust(left=0.2,bottom=0.1,right=0.8,top=0.8, hspace=0.5)

5.plot相关函数

（1）绘制基本图表

代码如下： 

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()

（2）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：

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：

（3）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]。

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()

 输出结果：

（4）绘制一个正弦和余弦图，代码如下：

6.绘图标记：使用 plot() 方法的 marker 参数来定义：

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')#marker值还可以是'*'，"H"六边形，"_"横线等
plt.show()

 

此外，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。

• 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 = 'r')#定义标记的样式，大小，边                    框颜色，内部颜色
  plt.show()

  

  7.绘图线：线的类型可以使用 linestyle 参数来定义，简写为 ls；线的颜色可以使用 color 参数来定义，可以简写为 c,线的宽度可以用linestyle表示

• 

  import matplotlib.pyplot as plt
  import numpy as np
  
  ypoints = np.array([6, 2, 13, 10])
  
  plt.plot(ypoints, linestyle = 'dotted')#也可简写为：linestyle = '·'
  plt.show()

   

  

  7.绘制多条线

• 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()

  

  8.可以使用 xlabel() 和 ylabel() 方法来设置 x 轴和 y 轴的标签，使用 title() 方法来设置标题 ，loc 参数来表示定位

• 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("TEST TITLE")
  plt.xlabel("x - label",loc="left")
  plt.ylabel("y - label",loc="top")
  
  plt.show()

  

  8.网格线：使用 pyplot 中的 grid() 方法来设置图表中的网格线。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。

• 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()

  

   

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