Python--matplotlib绘图可视化知识点整理

无论你工作在什么项目上，IPython都是值得推荐的。利用ipython --pylab，可以进入PyLab模式，已经导入了matplotlib库与相关软件包（例如Numpy和Scipy)，额可以直接使用相关库的功能。

本文作为学习过程中对matplotlib一些常用知识点的整理，方便查找。

这样IPython配置为使用你所指定的matplotlib GUI后端。对于大部分用户而言，默认的后端就已经够用了。Pylab模式还会向IPython引入一大堆模块和函数以提供一种更接近MATLAB的界面。

参考 

import matplotlib.pyplot as plt
labels='frogs','hogs','dogs','logs'
sizes=15,20,45,10
colors='yellowgreen','gold','lightskyblue','lightcoral'
explode=0,0.1,0,0
plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,colors=colors,autopct='%1.1f%%',shadow=True,startangle=50)
plt.axis('equal')
plt.show()

matplotlib图标正常显示中文

为了在图表中能够显示中文和负号等，需要下面一段设置：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sas-serig']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号

 

matplotlib inline和pylab inline

可以使用ipython --pylab打开ipython命名窗口。

%matplotlib inline  #notebook模式下
%pylab inline   #ipython模式下

 这两个命令都可以在绘图时，将图片内嵌在交互窗口，而不是弹出一个图片窗口，但是，有一个缺陷：除非将代码一次执行，否则，无法叠加绘图，因为在这两种模式下，是要有plt出现，图片会立马show出来，因此：

推荐在ipython notebook时使用，这样就能很方便的一次编辑完代码，绘图

为项目设置matplotlib参数

有什么疑问可以扫码咨询。

 

在代码执行过程中，有两种方式更改参数：

• 使用参数字典(rcParams)
• 调用matplotlib.rc()命令 通过传入关键字元祖，修改参数

如果不想每次使用matplotlib时都在代码部分进行配置，可以修改matplotlib的文件参数。可以用matplot.get_config()命令来找到当前用户的配置文件目录。

配置文件包括以下配置项：

axex: 设置坐标轴边界和表面的颜色、坐标刻度值大小和网格的显示
backend: 设置目标暑促TkAgg和GTKAgg
figure: 控制dpi、边界颜色、图形大小、和子区( subplot)设置
font: 字体集（font family）、字体大小和样式设置
grid: 设置网格颜色和线性
legend: 设置图例和其中的文本的显示
line: 设置线条（颜色、线型、宽度等）和标记
patch: 是填充2D空间的图形对象，如多边形和圆。控制线宽、颜色和抗锯齿设置等。
savefig: 可以对保存的图形进行单独设置。例如，设置渲染的文件的背景为白色。
verbose: 设置matplotlib在执行期间信息输出，如silent、helpful、debug和debug-annoying。
xticks和yticks: 为x,y轴的主刻度和次刻度设置颜色、大小、方向，以及标签大小。 

线条相关属性标记设置

用来该表线条的属性

线条风格linestyle或ls	描述	线条风格linestyle或ls	描述
‘-‘	实线	‘:’	虚线
‘–’	破折线	‘None’,’ ‘,’’	什么都不画
‘-.’	点划线

线条标记

标记maker	描述	标记	描述