Matplotlib绘图指南-优快云博客

Matplotlib使用

简介
pyplot

简介

每次使用到，都要网上查一下相关的例子，所以在这里摘录一些做一下总结。

Matplotlib 是一个用于在 Python 中绘制数组的 2D 图形库。虽然它起源于模仿 MATLAB图形命令，但它独立于 MATLAB，可以以 Pythonic 和面向对象的方式使用。虽然 Matplotlib 主要是在纯 Python 中编写的，但它大量使用 NumPy 和其他扩展代码，即使对于大型数组也能提供良好的性能。

pyplot

plt.plot（）

matplotlib.pyplot是一个命令风格函数的集合，使matplotlib的机制更像 MATLAB。

#最简单的使用
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([0,1,2,3,4])
plt.ylabel('demo')
plt.show()

此时，只有一个数组，所以matplotlib认定其是y值序列，并自动生成一个x序列,默认从0开始。
相对的，也可以指定x,y两个数组。

plt.plot([0,1,2,3,4],[0,1,2,3,4])

对于每个x,y参数对，有一个可选的第三个参数，它是指示图形颜色和线条类型的格式字符串。格式字符串的字母和符号来自 MATLAB，并且将颜色字符串与线型字符串连接在一起。默认格式字符串为"b-"，它是一条蓝色实线。
有关线型和格式字符串的完整列表：

符号	描述
‘-’	实线
‘–’	长虚线
‘-.’	点划线
‘:’	点线
‘.’	点标记
‘v’	倒三角标记
‘^’	正三角标记
‘<’	左三角标记
‘>’	右三角标记
‘s’	矩形标记
…	…

更多见文档pyplot文档

plt.axis()参数为一个列表[xmin，xmax，ymin，ymax]，指定轴域的可视区域。

plt.plot([0,1,2,3,4],[0,1,2,3,4],'b-')
plt.axis([0,5,0,5])

此外，为丰富数据处理，常与numpy一起使用，将列表转化为numpy数组。

控制线条属性

线条有许多你可以设置的属性，设置方法如下

使用关键字参数：

plt.plot(x, y, linewidth=2.0)

setp()命令

lines = plt.plot(x1, y1, x2, y2)
# 使用关键字参数
plt.setp(lines, color='r', linewidth=2.0)
# 或者 MATLAB 风格的字符串值对
plt.setp(lines, 'color', 'r', 'linewidth', 2.0)

属性	值类型
alpha	浮点值
animated	[True / False]
antialiased or aa	[True / False]
clip_box	matplotlib.transform.Bbox 实例
clip_on	[True / False]
clip_path	Path 实例， Transform，以及Patch实例
color or c	任何 matplotlib 颜色
contains	命中测试函数
dash_capstyle	[‘butt’ / ‘round’ / ‘projecting’]
dash_joinstyle	[‘miter’ / ‘round’ / ‘bevel’]
dashes	以点为单位的连接/断开墨水序列
data	(np.array xdata, np.array ydata)
figure	matplotlib.figure.Figure 实例
label	任何字符串
linestyle or ls	[ ‘-’ / ‘–’ / ‘-.’ / ‘:’ / ‘steps’ / …]
linewidth or lw	以点为单位的浮点值
lod	[True / False]
marker	[ ‘+’ / ‘,’ / ‘.’ / ‘1’ / ‘2’ / ‘3’ / ‘4’ ]
markeredgecolor or mec	任何 matplotlib 颜色
markeredgewidth or mew	以点为单位的浮点值
markerfacecolor or mfc	任何 matplotlib 颜色
markersize or ms	浮点值
markevery	[ None / 整数值 / (startind, stride) ]
picker	用于交互式线条选择
pickradius	线条的拾取选择半径
solid_capstyle	[‘butt’ / ‘round’ / ‘projecting’]
solid_joinstyle	[‘miter’ / ‘round’ / ‘bevel’]
transform	matplotlib.transforms.Transform 实例
visible	[True / False]
xdata	np.array
ydata	np.array
zorder	任何数值

多个图形或轴域

这里的figure()命令是可选的，因为默认情况下将创建figure(1)，如果不手动指定任何轴域，则默认创建subplot(111)。subplot()命令指定numrows，numcols，fignum，其中fignum的范围是从1到numrows * numcols。如果numrows * numcols <10，则subplot命令中的逗号是可选的。因此，子图subplot(211)与subplot(2, 1, 1)相同。你可以创建任意数量的子图和轴域。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(1)                # 第一个图形
plt.subplot(211)             # 第一个图形的第一个子图
plt.plot([1, 2, 3])
plt.subplot(212)             # 第一个图形的第二个子图
plt.plot([4, 5, 6])

plt.figure(2)                # 第二个图形
plt.plot([4, 5, 6])          # 默认创建 subplot(111)

plt.figure(1)                # 当前是图形 1，subplot(212)
plt.subplot(211)             # 将第一个图形的 subplot(211) 设为当前子图
plt.title('1, 2, 3') # 子图 211 的标题
plt.show()

此外，函数subplots_adjust支持对figure的一些边界空白进行修改，默认为(left=None, bottom=None, right=None, top=None, wspace=None, hspace=None)

left = 0.125 　　　# the left side of the subplots of the figure
right = 0.9 　　　 # the right side of the subplots of the figure
bottom = 0.1 　　# the bottom of the subplots of the figure
top = 0.9 　　　　# the top of the subplots of the figure
wspace = 0.2 　　# the amount of width reserved for space between subplots,
　　　　　　　　 # expressed as a fraction of the average axis width
hspace = 0.2 　　# the amount of height reserved for space between subplots,
　　　　　　　　# expressed as a fraction of the average axis height

fig = plt.figure()
#为figure设置标题
fig.suptitle('TEST', fontsize=14, fontweight='bold')#大小14，加粗

ax = fig.add_subplot(121)
fig.subplots_adjust(top=0.85, wspace = 0.25 )
ax.set_title('axes1 title')
ax.set_xlabel('xlabel')
ax.set_ylabel('ylabel')
ax.plot([1,2,3,4])

#子图加标题
ax2 = fig.add_subplot(122)
ax2.set_title('axes2 title')
ax2.plot([1,2,1,4])
#坐标轴加标签
ax2.set_xlabel('xlabel')
ax2.set_ylabel('ylabel')

plt.show()

运行效果图

处理文本

text()----在任意位置添加文本；
xlabel()----将标签添加到x轴；
ylabel()----将标签添加到y轴；
title()----将标题添加到Axes；
figtext()-在任意位置添加文本Figure；
suptitle()-添加标题到Figure;
annotate() - 添加注释，用可选箭头，向Axes。

import matplotlib.pyplot as plt

fig = plt.figure()
#为figure设置标题
fig.suptitle('bold figure suptitle', fontsize=14, fontweight='bold')#大小14，加粗

ax = fig.add_subplot(111)
fig.subplots_adjust(top=0.85)
#子图加标题
ax.set_title('axes title')

#坐标轴加标签
ax.set_xlabel('xlabel')
ax.set_ylabel('ylabel')

#3，8位置加标签，斜体，背景色红色，透明度0.5，
ax.text(3, 8, 'boxed italics text in data coords', style='italic',
        bbox={'facecolor':'red', 'alpha':0.5, 'pad':10})

#公示支持latex 
ax.text(2, 6, r'an equation: $E=mc^2$', fontsize=15)

ax.text(3, 2, u'unicode: Institut f\374r Festk\366rperphysik')

ax.text(0.95, 0.01, 'colored text in axes coords',
        verticalalignment='bottom', horizontalalignment='right',
        transform=ax.transAxes,
        color='green', fontsize=15)

#划线做标签
ax.plot([2], [1], 'o')
ax.annotate('annotate', xy=(2, 1), xytext=(3, 4),
            arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))

ax.axis([0, 10, 0, 10])

plt.show()