python数据可视化第三章

辅助元素

图表的辅助元素是指除了根据数据绘制的图形之外的元素，常用的辅助元素包括坐标轴、标题、图例、网格、参考线、参考区域、注释文本和表格，它们都可以对图形进行补充说明。

常用辅助元素

坐标轴：分为单坐标轴和双坐标轴，单坐标轴按不同的方向又可分为水平坐标轴（又称x轴）和垂直坐标轴（又称y轴）。

标题：表示图表的说明性文本。 图例：用于指出图表中各组图形采用的标识方式。

网格：从坐标轴刻度开始的、贯穿绘图区域的若干条线，用于作为估算图形所示值的标准。

参考线：标记坐标轴上特殊值的一条直线。

参考区域：标记坐标轴上特殊范围的一块区域。 注释文本：表示对图形的一些注释和说明。

表格：用于强调比较难理解数据的表格。

设置标签

使用pyplot模块的xlabel()函数可以设置x轴的标签。

语法：xlabel(xlabel, fontdict=None, labelpad=None, **kwargs)

注意：xlabel：表示x轴标签的文本。

          fontdict：表示控制标签文本样式的字典。

          labelpad：表示标签与x轴轴脊间的距离。

设置刻度范围和刻度标签

使用pyplot模块的xlim()和ylim()函数分别可以设置或获取x轴和y轴的刻度范围

语法：xlim(left=None, right=None, emit=True, auto=False, *, xmin=None, xmax=None) 

注意：Axes对象可以使用set_xlim()或set_ylim()方法设置x轴或y轴的刻度范围

设置刻度范围和刻度标签

使用pyplot模块的xticks()或yticks()函数可以设置x轴或y轴的刻度线位置和刻度标签。 

语法：xticks(ticks=None, labels=None, **kwargs) 

注意：ticks：表示刻度显示的位置列表，该参数可以设置为空列表，以此禁用x轴的刻度。

          labels：表示指定位置刻度的标签列表。

此外，Axes对象可以使用set_xticks()或set_yticks()方法设置x轴或y轴的刻度线位置，使用set_xticklabels()或set_yticklabels()方法设置x轴或y轴的刻度标签。

添加标题

使用pyplot模块的title()函数可以添加图表标题。

语法：title(label, fontdict=None, loc=‘center’, pad=None, **kwargs)

注意：Axes对象还可以使用set_title()方法为图表添加标题。

添加图例

使用pyplot模块的legend()函数可以为图表添加图例。

语法：legend(handles, labels, loc, bbox_to_anchor, ncol, title, shadow, fancybox,

           *args, **kwargs)

注意：在使用pyplot的绘图函数绘图时，若已经预先通过label参数指定了显示于图例的标签，则后续可以直接调用legend()函数添加图例。 若未预先指定应用于图例的标签，则后续在调用legend()函数时为handles和labels参数传值即可。

 显示指定样式的网格

使用pyplot模块的grid()函数可以显示图表中的网格

语法：grid(b=None, which='major', axis='both', **kwargs)

注意：还可以使用Axes对象的grid()方法显示网格。 

添加参考线

使用pyplot模块的axhline()函数可以为图表添加水平参考线。

语法：axhline(y=0, xmin=0, xmax=1, linestyle='-', **kwargs)

注意：y:表示水平参考线的纵坐标。

          xmin:表示水平参考线的起始位置，默认为0。

         xmax:表示水平参考线的终止位置，默认为1。

添加参考线

使用pyplot模块的axvline()函数可以为图表添加垂直参考线

语法：axvline(x=0, ymin=0, ymax=1, linestyle='-', **kwargs)

注意：x:表示垂直参考线的横坐标。

          ymin:表示垂直参考线的起始位置，默认为0。

          ymax:表示垂直参考线的终止位置，默认为1。

添加参考区域

1.使用pyplot模块的axhspan()函数可以为图表添加水平参考区域。

  语法：axhspan(ymin, ymax, xmin=0, xmax=1, **kwargs)

  注意：ymin:表示水平跨度的下限，以数据为单位。

             ymax:表示水平跨度的上限，以数据为单位。

2.使用pyplot模块的axvspan()函数可以为图表添加垂直参考区域。

  语法：axvspan(xmin, xmax, ymin=0, ymax=1, **kwargs)

  注意：xmin:表示垂直跨度的下限。

            xmax:表示垂直跨度的上限

添加指向型注释文本

使用pyplot模块的annotate()函数可以为图表添加指向型注释文本。

语法：annotate(s, xy, *args, **kwargs)

注意：s：表示注释文本的内容。

          xy：表示被注释的点的坐标位置，接收元组（x,y）。

         xytext ：表示注释文本所在的坐标位置，接收元组（x,y）。

        arrowprops 参数接收一个包含若干键的字典，通过向字典中添加键值对以控制箭头的显示。常见的控制箭头的键包括width、headwidth、headlength、shrink、arrowstyle等。

添加无指向型注释文本

使用pyplot模块的text()函数可以为图表添加无指向型注释文本。

语法：text(x, y, s, fontdict=None, withdash=<deprecated parameter>, **kwargs)

注意：x, y:表示注释文本的位置。

           s:表示注释文本的内容。

添加自定义样式的表格

使用pyplot模块的table()函数可以为图表添加数据表格。

语法：table(cellText=None, cellColours=None, cellLoc='right', colWidths=None, …, **kwargs)

注意：cellText：表示表格单元格中的数据，可以是一个二维列表。

          cellColours：表示单元格的背景颜色。

          cellLoc：表示单元格文本的对齐方式，支持'left'、'center'、'right'三种取值，默认值为'right'。

          colWidths：表示每列的宽度。

         rowLabels：表示行标题的文本。

小结

1.图表的辅助元素是指除了根据数据绘制的图形之外的元素

2.图例是一个例举图表中各组图形数据标识方式的方框图

3.指向型注释文本是通过指示箭头的注释方式对图形进行解释的文本

4.参考线是标记坐标轴上特殊值的一条直线

5.matplotlib自带的引擎可以自动识别数学字符串，并将该数学字符串解析成相应的数学公式