python之Matplotlib绘制图表笔记

前言：Matplotlib 是一个广泛使用的 Python 数据可视化库，提供了多种图表类型。

1.对常用的matplotlib图表调用不同的方法

引入matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt

---

1. 折线图： plt.plot()

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.plot(x, y)
plt.show()

---

2. 散点图：plt.scatter()

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.scatter(x, y)
plt.show()

---

3. 柱状图：plt.bar()

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.bar(x, y)
plt.show()

---

3. 条形图：plt.barh()

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.barh(x, y)
plt.show()

---

4. 直方图：plt.hist()

data = [1, 1, 2, 3, 4, 4, 4, 5, 6, 6, 7]

plt.hist(data)
plt.show()

---

5. 饼图：plt.pie()

sizes = [15, 30, 45, 10]
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']

plt.pie(sizes, labels=labels)
plt.show()   显示图像

---

6.热力图 imshow

plt.imshow(data, cmap='hot', interpolation='nearest')
plt.colorbar()  # 添加颜色条
plt.show()

二 方法中的 常用设置参数

例如：Plot(x,y,’类型’，’参数1=xx’，’参数2=xx’...)    

1 . X:用列表表示x轴集合

2 . Y:用列表表示y轴集合

3 . 类型： 颜色 + 符号

例： plot([1,2,4],[4,1,3],’go’)

绘制类型

符号	类型	符号	类型
‘-’	实线	‘-.’	虚点线
‘--’	虚线	‘o’	圆点
‘p’	五角点	‘_’	横线点

   颜色类型

蓝色‘b’	黑色 'c'
品红'm'	青色 'w'
绿色 'y'	红色 'k'
黄色 'r'	白色‘g’

                                     

                                         

                                                                                                                                                                                                                                                                          

4 . 参数 :

Figsize : 调整画布大小

三 常用的方法设置

3.1 设置x ，y轴的名称

        xlabel()   设置x轴名称

        ylable()   设置y轴名称

3.2 设置x,y轴范围

       Plt.axis([xmin.xmax,ymin,ymax])   设置x,y轴的范围

3.3 设置数据标签

        #设置每个条形的数值，用for循环遍历数据次数，为每个条形都分别设置值
        #用text方法，定位x,y坐标，将str(xdata[i])数据填入，ha水平向左，va垂直向下

      for i in range(len(xdata)):
            plt.text(xdata[i], ydata[i], str(xdata[i]), ha='left', va='bottom')
 

四  对图表的通用设置

下面是对于图表区、网格线、绘图区、轴标题、坐标轴、图表标题、数据标签、图例、误差线、趋势线和涨/跌柱线的通用设置：

1. 图表区（画图）和绘图区：
   - 图表区（画图）指的是整个绘图的区域，包括绘图区、坐标轴、轴标题、图表标题等。
   - 绘图区指的是具体用于绘制图形的区域。

2. 网格线：
   - 可以通过 `plt.grid()` 方法来添加网格线。
   - 例如，`plt.grid(True)` 添加默认样式的网格线，

                `plt.grid(color='r', linestyle='--', linewidth=0.5)` 添加红色虚线样式的网格线。

3. 轴标题：
   - 可以通过 `plt.xlabel()` 和 `plt.ylabel()` 方法来添加 x 轴和 y 轴的标题。
   - 例如，`plt.xlabel('X Label')` 添加 x 轴标题为 "X Label"。

4. 坐标轴：
   - 可以通过 `plt.xticks()` 和 `plt.yticks()` 方法来自定义坐标轴刻度。
   - 例如，`plt.xticks([1, 2, 3], ['A', 'B', 'C'])` 将 x 轴的刻度设置为 [1, 2, 3]，并对应的标签设置为 ['A', 'B', 'C']。

5. 图表标题：
   - 可以通过 `plt.title()` 方法来添加图表标题。
   - 例如，`plt.title('Chart Title')` 添加图表标题为 "Chart Title"。

6. 数据标签：
   - 可以通过 `plt.text()` 方法在图表中添加数据标签。
   - 例如，`plt.text(x, y, 'Label')` 在坐标 (x, y) 处添加一个标签为 "Label" 的数据标签。

7. 图例：
   - 可以通过 `plt.legend()` 方法来添加图例。
   - 例如，在绘制图形时，使用 `label` 参数指定每个图形的标签，然后调用 `plt.legend()` 方法来显示图例。8. 误差线：
   - 可以通过 `plt.errorbar()` 方法来添加误差线。
   - 例如，`plt.errorbar(x, y, yerr=error)` 在坐标 (x, y) 处绘制一个带有误差线的数据点。

9. 趋势线：
   - 可以通过 `plt.plot()` 方法绘制趋势线。
   - 例如，使用线性回归等方法计算趋势线的斜率和截距，然后使用 `plt.plot()` 方法绘制趋势线。

10. 涨/跌柱线的通用设置：
    - 对于柱状图中的涨/跌柱线，可以设置不同的颜色或者样式来区分。
    - 例如，在使用 `plt.bar()` 方法绘制柱状图时，可以根据数据的正负值设置不同的颜色或样式。

五.各个图表的配置项说明：

1.柱状图

2.折线图

plt.plot(x,y,color=,alpha=)

2.1绘制多个子图

1.subplot()  每个子图的间距

plt.subplots_adjust(left=None, bottom=None, right=None, top=None, wspace=None, hspace=0.5)

2.subplot()  绘制多个折线图

plt.subplot('图表总个数','该图表列数','当前是第几个图表’）；

 

3.面积图

4.饼图

---

其他问题

1.关于绘图时显示中文效果不全问题，类似于这种！

解决方法：

 # 设置全局字体样式font.sans-serif或font.family
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
# plt.rcParams['font.family']=['SimHei']
# 解决中文字体下坐标轴负数的负号显示问题
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False