python绘图——matplotlib

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简单绘图

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建画布
plt.figure(figsize=(10, 10), dpi=100)
# 绘制图像 此处绘制折线图
plt.plot([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], [17, 17, 18, 15, 11, 11, 13])
# 保存图像
plt.savefig("./plt1.png")
# 显示图像
plt.show()

注意：plt.show()会释放figure资源，如果在显示图像之后保存图片将只能保存空图片。

进阶绘图

import matplotlib.pyplot as plt
import random
from pylab import mpl

# 设置显示中文字体
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
# 设置正常显示符号
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

# 0.准备数据
x = range(60)
y_shanghai = [random.uniform(15, 18) for i in x]

# 1.创建画布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100)

# 2.绘制图像
plt.plot(x, y_shanghai)
# 2.1 添加x,y轴刻度
# 构造x,y轴刻度标签
x_ticks_label = ["11点{}分".format(i) for i in x]
y_ticks = range(40)
# 刻度显示
plt.xticks(x[::5], x_ticks_label[::5])
plt.yticks(y_ticks[::5])
# 2.2 添加网格显示
plt.grid(True, linestyle="--", alpha=0.5)
# 2.3 添加描述信息
plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("温度")
plt.title("中午11点--12点某城市温度变化图", fontsize=20)

# 图像保存
plt.savefig("./plt2.png")
# 图像显示
plt.show()

中文字体显示问题

解决方法1

下载中文字体（黑体，看准系统版本）

1. 步骤一：下载 SimHei 字体（或者其他的支持中文显示的字体也行）
2. 步骤二：安装字体
   linux下：拷贝字体到 usr/share/fonts 下：

   sudo cp ~/SimHei.ttf /usr/share/fonts/SimHei.ttf
   

   windows和mac下：双击安装
3. 步骤三：删除~/.matplotlib中的缓存文件

   cd ~/.matplotlib
   rm -r *
   

4. 步骤四：修改配置文件matplotlibrc

   vi ~/.matplotlib/matplotlibrc
   

   将文件内容修改为：

   font.family         : sans-serif
   font.sans-serif         : SimHei
   axes.unicode_minus  : False
   

解决方法2

在Python脚本中动态设置matplotlibrc,这样也可以避免由于更改配置文件而造成的麻烦，具体代码如下：

from pylab import mpl
# 设置显示中文字体
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]

有时候，字体更改后，会导致坐标轴中的部分字符无法正常显示，此时需要更改axes.unicode_minus参数：

# 设置正常显示符号
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

多条线绘制

使用多次plot可以画多个折线

plt.plot(x, y2, color='r', linestyle='--')

颜色、线型表

color	linestyle
r 红色	- 实线
g 绿色	- - 虚线
b 蓝色	-. 点划线
w 白色	: 点虚线
c 青色	’ ’ 留空、空格
m 洋红
y 黄色
k 黑色

图例显示

plt.legend(loc="best")
plt.legend(loc=0)

Location String	Location Code
‘best’	0
‘upper right’	1
‘upper left’	2
‘lower left’	3
‘lower right’	4
‘right’	5
‘center left’	6
‘center right’	7
‘lower center’	8
‘upper center’	9
‘center’	10

多个坐标系显示

import matplotlib.pyplot as plt
import random
from pylab import mpl

# 设置显示中文字体
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
# 设置正常显示符号
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

# 0.准备数据
x = range(60)
y_shanghai = [random.uniform(15, 18) for i in x]
y_beijing = [random.uniform(1, 5) for i in x]

# 1.创建画布
fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(20, 8), dpi=100)

# 2.绘制图像
axes[0].plot(x, y_shanghai, label="上海")
axes[1].plot(x, y_beijing, color="r", linestyle="--", label="北京")

# 2.1 添加x,y轴刻度
# 构造x,y轴刻度标签
x_ticks_label = ["11点{}分".format(i) for i in x]
y_ticks = range(40)

# 刻度显示
axes[0].set_xticks(x[::5])
axes[0].set_yticks(y_ticks[::5])
axes[0].set_xticklabels(x_ticks_label[::5])
axes[1].set_xticks(x[::5])
axes[1].set_yticks(y_ticks[::5])
axes[1].set_xticklabels(x_ticks_label[::5])

# 2.2 添加网格显示
axes[0].grid(True, linestyle="--", alpha=0.5)
axes[1].grid(True, linestyle="--", alpha=0.5)

# 2.3 添加描述信息
axes[0].set_xlabel("时间")
axes[0].set_ylabel("温度")
axes[0].set_title("中午11点--12点某城市温度变化图", fontsize=20)
axes[1].set_xlabel("时间")
axes[1].set_ylabel("温度")
axes[1].set_title("中午11点--12点某城市温度变化图", fontsize=20)

# 2.4 图像保存
plt.savefig("./plt3.png")

# 2.5 添加图例
axes[0].legend(loc=0)
axes[1].legend(loc=0)

# 3.图像显示
plt.show()

常见图形绘制

折线图

以折线的上升或下降来表示统计数量的增减变化的统计图
特点：能够显示数据的变化趋势，反映事物的变化情况。(变化)

散点图

用两组数据构成多个坐标点，考察坐标点的分布,判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。
特点：判断变量之间是否存在数量关联趋势,展示离群点(分布规律)

import matplotlib.pyplot as plt

# 0.准备数据
x = [225.98, 247.07, 253.14, 457.85, 241.58, 301.01,  20.67, 288.64,
       163.56, 120.06, 207.83, 342.75, 147.9 ,  53.06, 224.72,  29.51,
        21.61, 483.21, 245.25, 399.25, 343.35]
y = [196.63, 203.88, 210.75, 372.74, 202.41, 247.61,  24.9 , 239.34,
       140.32, 104.15, 176.84, 288.23, 128.79,  49.64, 191.74,  33.1 ,
        30.74, 400.02, 205.35, 330.64, 283.45]

# 1.创建画布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100)

# 2.绘制散点图
plt.scatter(x, y)

# 3. 保存图像
plt.savefig("./plt4.png")

# 4.显示图像
plt.show()

柱状图

排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到柱状图中。
特点：绘制连离散的数据,能够一眼看出各个数据的大小,比较数据之间的差别。(统计/对比)

import matplotlib.pyplot as plt
import random
from pylab import mpl

# 设置显示中文字体
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
# 设置正常显示符号
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

# 0.准备数据
# 电影名字
movie_name = ['雷神3：诸神黄昏','正义联盟','东方快车谋杀案','寻梦环游记','全球风暴','降魔传','追捕','七十七天','密战','狂兽','其它']
# 横坐标
x = range(len(movie_name))
# 票房数据
y = [73853,57767,22354,15969,14839,8725,8716,8318,7916,6764,52222]

# 1.创建画布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100)

# 2.绘制柱状图
plt.bar(x, y, width=0.5, color=['b','r','g','y','c','m','y','k','c','g','b'])

# 2.1b修改x轴的刻度显示
plt.xticks(x, movie_name)

# 2.2 添加网格显示
plt.grid(linestyle="--", alpha=0.5)

# 2.3 添加标题
plt.title("电影票房收入对比")

# 3. 保存图像
plt.savefig("./plt5.png")

# 4.显示图像
plt.show()

饼图

用于表示不同分类的占比情况，通过弧度大小来对比各种分类。
特点：分类数据的占比情况(占比)
api：plt.pie(x, labels=,autopct=,colors)

Parameters:  
x:数量，自动算百分比
labels:每部分名称
autopct:占比显示指定%1.2f%%
colors:每部分颜色

matplot的其它用法请参考:​ https://matplotlib.org/index.html