Matplotlib笔记2----------绘图属性

1.图例：legend

• 参数fontsize：图例大小
• 参数loc：图例位置(best,upper right,upper left,lower left,lower right,right,center left,center right,lower center,upper center,center)
• 参数ncol：显示成几列，默认一列
• 参数bbox_to_anchor(x,y,width,height)：图例具体位置

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(6,4))
x = np.linspace(0,2*np.pi)
plt.plot(x,np.sin(x),label='Sin')
plt.plot(x,np.cos(x),label='Cos')
#图例
plt.legend(
    fontsize=10,
    loc='center',
    ncol=2,
    bbox_to_anchor=[0,1,1,0.2]
)

2.线条属性

• 颜色：c(color)
• 样式：ls(line style)
• 宽度：lw(line width)
• 透明度：alpha(0~1)
• 标签：label
• 标记：marker
• 标记的背景颜色：mfc(marker face color) 
• 标记大小：markersize
• 标记(点)的边缘颜色：markered
• 标记(点)的边缘宽度：markeredgewidth

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(6,4))
x = np.linspace(0,2*np.pi,20)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
plt.plot(x,y1,c='r',marker='o',ls='--',lw=1,label='sinx',mfc='y')
plt.plot(x,y2,c='b',marker='*',ls='-',lw=2,label='cosx',mfc='w',markersize=10)
plt.plot(x,y1-y2,c='y',marker='^',ls='-',lw=3,label='sinx-cosx',mfc='b',markersize=10,alpha=0.5)
plt.plot(x,y1+y2,c='orange',marker='>',ls='-.',lw=4,label='sinx+cosx',mfc='y',markersize=10,markeredgecolor='green',markeredgewidth=2)
plt.legend()

3. 坐标轴

• 坐标轴刻度
  • xticks
  • yticks

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(5,3))
x = np.linspace(0,10)
y = np.sin(x)
plt.plot(x,y)
plt.xticks(np.arange(0,11,1),fontsize=10,c='r')
plt.yticks([-1,0,1],labels=['min','0','max'],fontsize=10,c='b',ha='right') #ha:水平对齐方式
plt.show()

• 坐标轴范围
  • xlim
  • ylim

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(5,3))
x = np.linspace(0,2*np.pi)
y = np.sin(x)
plt.plot(x,y,c='r')
plt.xlim(-2,8)
plt.ylim(-2,2)

• 坐标轴配置（axis）
  • off：不显示坐标轴
  • equal：让x轴和y轴刻度距离相同
  • scaled：自动缩放坐标轴和图片匹配
  • tight：紧凑型自动适配图片
  • square：让画布呈现正方形

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(5,3))
x = np.linspace(0,2*np.pi)
y = np.sin(x)
plt.plot(x,y,c='r')
plt.axis([-2,8,-2,2])
# 以square为例
plt.axis('square')
plt.show()

 4.标题和网格

• title
• grid
  • 参数ls，lw，c同之前
  • 参数axis：选择显示哪个网格线

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(5,3))
x = np.linspace(0,10)
y = np.sin(x)
plt.plot(x,y)
#图的标题
plt.title('sin Picture',fontsize=20,loc='left')
#父标题,参数y为位置
plt.suptitle('title',y=1.1,fontsize=25)
#网格线
plt.grid(ls='-.',lw=0.5,c='r',axis='x')

5.标签

• xlabel、ylabel 
• 参数fontsize：字体大小
• 参数rotation：旋转角度，x轴默认0度，y轴默认90度
• 参数horizontalalignment：对齐方式

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(5,3))
x = np.linspace(0,10)
y = np.sin(x)
plt.plot(x,y)
#坐标轴的标签
plt.xlabel('y=sin(x)',fontsize=20,rotation=45,horizontalalignment='left')
plt.ylabel('y=sin(x)',fontsize=20,rotation=45,horizontalalignment='right')

6.文本

• text 
• 参数x：文本x轴坐标值
• 参数y：文本y轴坐标值
• 参数s：文本内容
• 参数fontsize：文本字体大小
• 参数color：文本颜色
• 参数ha：文本水平对齐方式
• 参数va：文本垂直对齐方式

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(5,3))
x = np.linspace(1,10,10)
y = np.array([60,30,20,90,40,60,50,80,70,30])
plt.plot(x,y,ls='--',marker='o')
for a,b in zip(x,y):
    plt.text(
        x=a,
        y=b,
        s=b,
        fontsize=10,
        color='r',
        ha='center',
        va='center'
    )

7.注释

• annotate
• 参数text：注释内容
• 参数xy：需要注释数据点的坐标值，即箭头指向的位置
• 参数xytext：注释内容的位置
• 参数arrowprops：箭头样式
  • 参数width：箭头线的宽度
  • 参数headwidth：箭头头部的宽度
  • 参数facecolor：箭头的背景颜色

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(5,3))
x = np.linspace(1,10,10)
y = np.array([60,30,20,90,40,60,50,80,70,30])
plt.plot(x,y,ls='--',marker='o')
plt.annotate(
    text='Max Value',
    xy=(4,90),
    xytext=(1,80),
    arrowprops={
        'width':2,
        'headwidth':8,
        'facecolor':'red'
    }
)

8. 图片保存

• savefig

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(figsize=(5,3))
x = np.linspace(0,2*np.pi)
plt.plot(x,np.sin(x))
plt.plot(x,np.cos(x))
#方式1
plt.savefig('sincos.png')
#方式2
fig.savefig(
    fname='sincos2.png', #文件名称，扩展名支持：png,jpg
    dpi=100, #保存图片的像素密度
    facecolor='pink', #背景颜色
    pad_inches=1, #内边距
)

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