python出图

最新推荐文章于 2025-01-21 09:36:24 发布

TyuansushiT

最新推荐文章于 2025-01-21 09:36:24 发布

阅读量7.1k

点赞数 4

分类专栏： python工具

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TyuansushiT/article/details/119696917

版权

python工具专栏收录该内容

1 篇文章

订阅专栏

本文详细介绍了如何使用Python的matplotlib库进行基本的绘图操作，包括绘制散点图、子图以及设置图元属性。通过实例展示了如何创建多个子图，设置坐标轴范围、标签、刻度间隔和自定义文字，并提供了调整图像分辨率和保存图片的方法。此外，还提及了gridspec属性用于更高级的布局调整。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

最近的工作中一直在用python，不过都是一些比较简单没有啥技术含量的东西，搬砖工作。不过有的时候会遇到用python画一些散点图，下面关于出图的内容，我想跟大家分享分享。
以下内容将按照 “绘图”–>“绘制子图”–>“绘图元素的设置”–>“出图” 的顺序，进行简单讲解。统一使用的是python的中的 matplotlib.pyplot 工具。

1、“绘图”

我原本在使用python的时候，发现绘图还是挺简单的，把两组数据准备好，使用pyplot工具中的scatter()，或者plot()，然后 show()一下就好了。例子如下：

import matplotlib.pyplot as plt
a=[]
b=[]
def initNumb():
    for i in range(0,100):
        a.append(i*0.1)
    for j in range(0,100):
        b.append(math.sin(j*0.1))

def plotShow1():
    plt.scatter(a,b)
    plt.show()
    
initNumb()
plotShow1()

输出效果

2、“绘制子图”

如果你想要两个或者多个图同时出现在一个图片上，变成一个文件。你就可以是用这部分的功能。当然，你也可以另辟蹊径，比如先把每个图片生成好，然后放到PS等工具中进行处理也是可以的。这里使用了add_subplot() 方法。例子如下：

import matplotlib.pyplot as plt
a=[]
b=[]
def initNumb():
    for i in range(0,100):
        a.append(i*0.1)
    for j in range(0,100):
        b.append(math.sin(j*0.1))

def plotShow2():
    fig=plt.figure()
    ax1 = fig.add_subplot(221)
    ax1.scatter(a,b)
    ax2 = fig.add_subplot(222)
    ax2.plot(a,b)
    ax3 = fig.add_subplot(224)
    ax3.fill(a,b)
    plt.show()

initNumb()
plotShow2()

输出效果

3、“绘图标题元素的设置”

上面的两种方法虽然把图都输出了，但是存在一个问题，没有坐标轴的其他信息。横轴是啥，纵轴是啥，这个刻度间隔能不能调，字体字号能不能调。为了解决这个问题，就需要对这些图中的元素进行设置。例子如下：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.pyplot import MultipleLocator
a=[]
b=[]
def initNumb():
    for i in range(0,100):
        a.append(i*0.1)
    for j in range(0,100):
        b.append(math.sin(j*0.1))

def plotShow2():
    reload(sys)
    sys.setdefaultencoding('utf-8')
    # fm.FontProperties(fname=r'C:\Windows\Fonts\SimHei.ttf')  # 设置字体
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #设置中文字体，不然中文会显示为乱码
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

    fig=plt.figure(figsize=(10,10)) # 设置显示图片的大小
    ax1 = fig.add_subplot(221)
    ax1.scatter(a,b)
    ax1.set_xlim(0, 5) #设置上下界
    ax1.set_ylim(-2, 2) #设置上下界
    x_major_locator = MultipleLocator(1)
    ax1.xaxis.set_major_locator(x_major_locator) #设置坐标轴间隔
    ax1.set_ylabel("b",labelpad=5) #设置坐标轴的名称，和距离坐标轴的距离
    ax1.set_xlabel(u"横坐标信息  abcdee",labelpad=1) #设置中文信息
    ax1.text(2.3, 1.5, "$A^{RMSE}$" + " $A_{RMSE}$" , fontsize=10) #给图片添加文字,并设置为斜体，上下标

    ax2 = fig.add_subplot(222)
    ax2.plot(a,b)
    ax3 = fig.add_subplot(224)
    ax3.fill(a,b)
    plt.show()

initNumb()
plotShow2()

在这里插入图片描述

4、“出图”

这是属于最后一步了，刚开始的时候，我都是选择简单的使用QQ或者微信的截图功能，把这个图片裁剪下来，如果给别人一个示意图的时候可以使用。但是分辨率不太高，然后我又通过上图中，左下方的保存按钮，出来的图片分辨率也不太高。现在提供一个简单，而且输出分辨率还能自己定义的方法。例子如下：

plt.savefig(r"E:\OUTFile\abc.jpg", dpi=500, bbox_inches='tight') #设置输出位置，输出分辨率，是否需要图片外的空白部分
plt.show()

在这里插入图片描述
到这里在python中进行图的显示和输出，就基本上能够满足需求了。颜色、字号大小之类的大家可以根据自己的需求修改。还有一些特殊的设置，如每个子图占的位置能不能自己调节和设置，也是可以的，参考gridspec属性设置。
好了，如果大家在画图方面，有好的建议和教程，欢迎在评论区留言推荐，大家共同进步。（转载请注明出处）