Python Matplotlib绘图知识总结

一、Pyplot子库绘制2D图表

1、Matplotlib Pyplot

Pyplot 是 Matplotlib 的子库，提供了和 MATLAB 类似的绘图 API。 Pyplot 是常用的绘图模块，能很方便让用户绘制 2D 图表。 Pyplot 包含一系列绘图函数的相关函数，每个函数会对当前的图像进行一些修改，例如：给图像加上标记，生新的图像，在图像中产生新的绘图区域等等。

使用的时候，我们可以使用 import 导入 pyplot 库，并设置一个别名 plt：

import matplotlib.pyplot as plt

就可以使用 plt 来引用 Pyplot 包的方法。

以下实例，我们通过两个坐标 (0,0) 到 (6,100) 来绘制一条线:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 使用 numpy 构造数组作为数据
x=np.array([0,6]) # x轴的数据
y=np.array([0,100]) # y轴的数据
plt.plot(x, y)
plt.show() # 让图形得到显示

plot() 用于画图它可以绘制点和线，语法格式如下：

# 画单条线
plot([x], y, [fmt], *, data=None, **kwargs)
# 画多条线
plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs)

• x, y：点或线的节点，x 为 x 轴数据，y 为 y 轴数据，数据可以列表或数组。
• fmt：可选，定义基本格式（如颜色、标记和线条样式）。
• **kwargs：可选，用在二维平面图上，设置指定属性，如标签，线的宽度等。

颜色字符：‘b’ 蓝色，‘m’ 洋红色，‘g’ 绿色，‘y’ 黄色，‘r’ 红色，‘k’ 黑色，‘w’ 白色，‘c’ 青绿色，‘#008000’ RGB 颜色符串。多条曲线不指定颜色时，会自动选择不同颜色。

线型参数：‘‐’ 实线，‘‐‐’ 破折线，‘‐.’ 点划线，‘:’ 虚线。

标记字符：‘.’ 点标记，‘,’ 像素标记(极小点)，‘o’ 实心圈标记，‘v’ 倒三角标记，‘^’ 上三角标记，‘>’ 右三角标记，‘<’ 左三角标记…等等。

2、实例：绘制sin、cos函数，并指定线型和颜色

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=np.arange(0,4*np.pi,0.1) # 0-4pi 每隔0.1取一个数
# 直接调用numpy里面的三角函数
y=np.sin(x)
z=np.cos(x)
plt.plot(x,y,'r-.',x,z,'b:')# 第一条线的参数、样式，第二条线的参数、样式
plt.show()

3、绘制散点图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=np.array([1,2,3,4,5,6])
y=np.array([1,2,3,4,5,6])
plt.plot(x,y,'o')#实心点，绘制散点图
plt.show()

以上只是简单的使用了pyplot库。

二、Matplotlib 绘图标记

绘图过程如果我们想要给坐标自定义一些不一样的标记，就可以使用 plot() 方法的 marker 参数来定义。 fmt 参数 fmt 参数定义了基本格式，如标记、线条样式和颜色。

fmt = '[marker][line][color]'

marker 可以定义的符号如下： 标记大小与颜色 我们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。

线的宽度 线的宽度可以使用 linewidth 参数来定义，简写为 lw，值可以是浮点数，如：1、2.0、5.67 等。

1、综合案例

（1）拐点带样式的散点图

y = np.array([1,5,3,54,6,3,67,4,23])
plt.plot(y,marker='o') # x轴参数不指定，则按0-n对应y轴参数

plt.show()   

（2）多参数

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
y=np.array([3,5,1,8,4])
plt.plot(y,'o-.b',ms=15,mfc='r',mec='g')# 线条的样式、标记的大小、标记内部填充的颜色、标记的边框颜色
plt.show()

三、Matplotlib 轴标签和标题

设置轴标签和标题时，如果使用中文，可能会出现乱码情况，可以使用以下两行代码解决

plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei'] # SimHei就是中文字体
# 因为设置了中文后，负号就乱码了，所以还要设置负号的编码
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 修改坐标轴中符号的编码

1、轴标签

可以使用 xlabel() 和 ylabel() 方法来设置 x 轴和 y 轴的标签。

2、标题

我们可以使用 title() 方法来设置标题。

案例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=np.array([1,2,3,4,5])
y=np.array([1,4,9,16,25])
plt.plot(x,y,'.-.',linewidth=1)