Matplotlib 使用笔记（一）——基本用法

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#matplotlib

1、基础用法

plt.plot(x, y，color=' ', linewidth=1.0, linestyle=' ')
plt.show()

2、figure

plt.figure(num=2, figuresize = (3,9))
plt.plot(x,y)
#一张图内可绘制多个曲线
plt.show()

3、设置坐标轴

    #坐标轴取值范围
    plt.xlim()
    plt.ylim()
    #坐标轴名称
    plt.xlabel()
    plt.ylabel()
    #修改坐标刻度
    plt.xticks()
    plt.yticks()          Eg: plt.yticks([-2,-1.8,-1,1.22,3],
                                         ['really bad', 'bad', 'normal', 'good', 'really good'])  #修改刻度及名称
                                         //修改字体[r'$really\ bad$', r'$bad$', r'$normal$', r'$good$', r'$really\ good$']      \ 转字符    \\alpha---> α

    ###gac= 'get current axis'   获取当前坐标轴信息
    ax = plt.gca()
    ax.spines['right'].set_color('none')
    ax.spines['top'].set_color('none')
    ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')    #设置x坐标刻度数字或名称的位置
    ax.yaxis.set_ticks_position('left')
    ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))    #设置边框及位置 
    ax.spines['left'].set_position(('data',0))

.spines设置边框
.set_position设置边框位置
所有位置： top, bottom, both, default, none
位置所有属性：outward，axes（百分比），data（具体数字）

Code：

    import matplotlib.pyplot as plt
    import  numpy as np

    x = np.linspace(-3,3,50)
    y1 = 4*x+1
    y2 = x**3

    plt.figure()
    plt.plot(x,y1)
    plt.plot(x,y2, color = 'red', linewidth = 1.0, linestyle = '--')
    plt.xlim((-1,2))
    plt.ylim((-2,3))

    new_ticks = np.linspace(-1,2,5)
    plt.xticks(new_ticks)
    plt.yticks([-2,-1.8,-1,1.22,3],[r'$really\ bad$', r'$bad$', r'$normal$', r'$good$', r'$really\ good$',])

    ax = plt.gca()
    ax.spines['right'].set_color('none')
    ax.spines['top'].set_color('none')
    ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
    ax.yaxis.set_ticks_position('left')
    ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
    ax.spines['left'].set_position(('data',0))

    plt.show()

这里写图片描述

4、legend 图例

第一种：

    plt.plot(x,y1, label = 'linear line')
    plt.plot(x,y2,color = 'red', linewidth = 1.0, linestyle = '--',label = 'triple line')
    plt.legend()

第二种：

    l1, = plt.plot(x,y1, label = 'linear line')   #用变量存储，注意以逗号结尾
    l2, =plt.plot(x,y2, color = 'red', linewidth = 1.0, linestyle = '--',label = 'triple line')
    plt.legend(loc = 'upper right')
  或 plt.legend(handles = [l1,l2], labels = ['up', 'down'], loc = 'best')

loc 参数：'best', 'upper right','upper left', 'lower left','lower right', 'right','center left', 'center right', 'lower center', 'upper center','center'
这里写图片描述

5、Annotation 标注

第一种：.annotate

"""method 1"""
######################################
x0=2
y0=x0**3
plt.scatter(x0, y0, s=50, color = 'b')                 #设置散点
plt.plot([x0,x0],[0,y0], 'k--', linewidth = 2.5)       #绘制虚线
plt.annotate(r'$x^3=%s$'%y0,                           #标注内容
                     xy=(x0,y0),                       #标注点
                     xycoords = 'data',                #基于数据的值来选位置
                     xytext = (+30,-30),
                     textcoords = 'offset points',     #标注位置
                     fontsize = 16,
                     arrowprops = dict(arrowstyle ='->', connectionstyle = "arc3, rad = .2"))         #对标注箭头的设置

第二种：.text

"""method 2"""
########################################
plt.text(-3,10,                                     #标注位置
         r'$This\ is\ an\ example.$',               #标注内容
         fontdict = {'size':16, 'color':'g'})       #设置文本

这里写图片描述

6、tick能见度

for label in ax.get_xticklabels()+ax.get_yticklabels():
    label.set_fontsize(12)                         #重新调节字体大小
    label.set_bbox(dict(facecolor = 'white',       #调节box前景色
                         edgecolor = 'None',       #设置边框
                        alpha = 0.7,               #alpha设置透明度
                        zorder = 2)