Python-matplotlib设置

matplotlib库设置

整理下matplotlib常用绘图设置，以便后续使用。

导入库设置

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.family'] = 'Fangsong' #显示中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #显示符号
%matplotlib inline #魔法函数

绘图操作步骤（以点图、线图为例）

#使用numpy产生数据
x=np.arange(-5,5,0.1)
y=x*3

#创建窗口、子图
#方法1：先创建窗口，再创建子图。（一定绘制）
fig = plt.figure(num=1, figsize=(15, 8),dpi=80)     #开启一个窗口，同时设置大小，分辨率
ax1 = fig.add_subplot(2,1,1)  #通过fig添加子图，参数：行数，列数，第几个。
ax2 = fig.add_subplot(2,1,2)  #通过fig添加子图，参数：行数，列数，第几个。
print(fig,ax1,ax2)
#方法2：一次性创建窗口和多个子图。（空白不绘制）
fig,axarr = plt.subplots(4,1)  #开一个新窗口，并添加4个子图，返回子图数组
ax1 = axarr[0]    #通过子图数组获取一个子图
print(fig,ax1)
#方法3：一次性创建窗口和一个子图。（空白不绘制）
ax1 = plt.subplot(1,1,1,facecolor='white')      #开一个新窗口，创建1个子图。facecolor设置背景颜色
print(ax1)
#获取对窗口的引用，适用于上面三种方法
# fig = plt.gcf()   #获得当前figure
# fig=ax1.figure   #获得指定子图所属窗口

# fig.subplots_adjust(left=0)                         #设置窗口左内边距为0，即左边留白为0。

#设置子图的基本元素
ax1.set_title('python-drawing')            #设置图体，plt.title
ax1.set_xlabel('x-name')                    #设置x轴名称,plt.xlabel
ax1.set_ylabel('y-name')                    #设置y轴名称,plt.ylabel
plt.axis([-6,6,-10,10])                  #设置横纵坐标轴范围，这个在子图中被分解为下面两个函数
ax1.set_xlim(-5,5)                           #设置横轴范围，会覆盖上面的横坐标,plt.xlim
ax1.set_ylim(-10,10)                         #设置纵轴范围，会覆盖上面的纵坐标,plt.ylim

xmajorLocator = MultipleLocator(2)   #定义横向主刻度标签的刻度差为2的倍数。就是隔几个刻度才显示一个标签文本
ymajorLocator = MultipleLocator(3)   #定义纵向主刻度标签的刻度差为3的倍数。就是隔几个刻度才显示一个标签文本

ax1.xaxis.set_major_locator(xmajorLocator) #x轴 应用定义的横向主刻度格式。如果不应用将采用默认刻度格式
ax1.yaxis.set_major_locator(ymajorLocator) #y轴 应用定义的纵向主刻度格式。如果不应用将采用默认刻度格式

ax1.xaxis.grid(True, which='major')      #x坐标轴的网格使用定义的主刻度格式
ax1.yaxis.grid(True, which='major')      #x坐标轴的网格使用定义的主刻度格式

ax1.set_xticks([])     #去除坐标轴刻度
ax1.set_xticks((-5,-3,-1,1,3,5))  #设置坐标轴刻度
ax1.set_xticklabels(labels=['x1','x2','x3','x4','x5'],rotation=-30,fontsize='small')  #设置刻度的显示文本，rotation旋转角度，fontsize字体大小

plot1=ax1.plot(x,y,marker='o',color='g',label='legend1')   #点图：marker图标
plot2=ax1.plot(x,y,linestyle='--',alpha=0.5,color='r',label='legend2')   #线图：linestyle线性，alpha透明度，color颜色，label图例文本

ax1.legend(loc='upper left')            #显示图例,plt.legend()
ax1.text(2.8, 7, r'y=3*x')                #指定位置显示文字,plt.text()
ax1.annotate('important point', xy=(2, 6), xytext=(3, 1.5),  #添加标注，参数：注释文本、指向点、文字位置、箭头属性
            arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05),
            )
#显示网格。which参数的值为major(只绘制大刻度)、minor(只绘制小刻度)、both，默认值为major。axis为'x','y','both'
ax1.grid(b=True,which='major',axis='both',alpha= 0.5,color='skyblue',linestyle='--',linewidth=2)


axes1 = plt.axes([.2, .3, .1, .1], facecolor='y')       #在当前窗口添加一个子图，rect=[左, 下, 宽, 高]，是使用的绝对布局，不和以存在窗口挤占空间
axes1.plot(x,y)  #在子图上画图
plt.savefig('aa.jpg',dpi=400,bbox_inches='tight')   #savefig保存图片，dpi分辨率，bbox_inches子图周边白色空间的大小
plt.show()    #打开窗口，对于方法1创建在窗口一定绘制，对于方法2方法3创建的窗口，若坐标系全部空白，则不绘制

一个窗口多个图

#一个窗口，多个图，多条数据
sub1=plt.subplot(211,facecolor=(0.1843,0.3098,0.3098))  #将窗口分成2行1列，在第1个作图，并设置背景色
sub2=plt.subplot(212)   #将窗口分成2行1列，在第2个作图
sub1.plot(x,y)          #绘制子图
sub2.plot(x,y)          #绘制子图

axes1 = plt.axes([.2, .3, .1, .1], facecolor='y')  #添加一个子坐标系，rect=[左, 下, 宽, 高]
plt.plot(x,y)           #绘制子坐标系，
axes2 = plt.axes([0.7, .2, .1, .1], facecolor='y')  #添加一个子坐标系，rect=[左, 下, 宽, 高]
plt.plot(x,y)
plt.show()

颜色

别名		  **颜色**	
b				蓝色	
g				绿色
r				红色	
y				黄色
c				青色
k				黑色	 
m				洋红色	
w				白色

示例

折线图示例

import matplotlib.pyplot as plt #导入Matplotlib

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Fangsong'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号

x  =['1','2','3','4','5'] #此处也可数字
y1 =[0.16,0.2,0.3,0.2,0.1]
y2 =[0.2,0.3,0.1,0.1,0.2]
y3 =[0.12,0.2,0.1,0.2,0.3]
y4 =[0.08,0.03,0.03,0.2,0.2]

plt.figure(figsize = (16, 8)) #设置图像大小，当然可以设成方形（12,8）挺合适
plt.plot(x, y1, 'r-',label = '图例1',  linewidth = 2.5) #作图，设置标签、线条颜色、线条大小
plt.plot(x, y2, 'g--', label = '图例2', linewidth = 2.5) 
plt.plot(x, y3, 'b-.', label = '图例3', linewidth = 2.5)  
plt.plot(x, y4, 'k:', label = '图例4', linewidth = 2.5) 

plt.plot(x, y1, 'or',markersize = 8) #作图，设置标签、线条颜色、线条大小
plt.plot(x, y2, '*g',markersize = 8)
plt.plot(x, y3, 'Db',markersize = 8)  
plt.plot(x, y4, '^k',markersize = 8)  

ax = plt.subplot(111) #这是画布哦，说明只在一张图显示，也可分割多图
plt.xticks(fontsize=20)#字体设置
plt.yticks(fontsize=20)

plt.xlabel('x图例 ', fontsize=25) # x轴名称
plt.ylabel('y图例', fontsize=25) # y轴名称
# plt.title('A Simple Example') #标题
plt.ylim(0, 0.5) #显示的y轴范围
plt.legend(fontsize=20) #显示图例
plt.show() 

保存图片时减少图片空白

去除图片的空白区域

plt.savefig('图片名',dpi=300,bbox_inches='tight')