1.绘制2DLines
class matplotlib.lines.Line2D(xdata, ydata, linewidth=None, linestyle=None, color=None,……)
xdata:需要绘制的line中点的在x轴上的取值，若忽略，则默认为range(1,len(ydata)+1)
ydata:需要绘制的line中点的在y轴上的取值
linewidth:线条的宽度
linestyle:线型
color:线条的颜色
……
直接在plot()函数中绘制
import matplotlib.pyplot as plt
x = range(0,5)
y = [1,4,6,9,10]
plt.plot(x,y, linewidth=5,linestyle='--',color='green') # 设置线的粗细参数为5,线型为虚线，颜色为绿色
2.Rectangle-矩形
Rectangle矩形类在官网中的定义是： 通过锚点xy及其宽度和高度生成。 Rectangle本身的主要比较简单，即xy控制锚点，width和height分别控制宽和高。它的构造函数：
class matplotlib.patches.Rectangle(xy, width, height, angle=0.0, **kwargs)
在实际中最常见的矩形图是hist直方图和bar条形图。
2.1 hist-直方图
matplotlib.pyplot.hist(x,bins=None,range=None, density=None, bottom=None, histtype='bar', align='mid', log=False, color=None, label=None, stacked=False, normed=None)
下面是一些常用的参数：
x: 数据集，最终的直方图将对数据集进行统计
bins: 统计的区间分布
range: tuple, 显示的区间，range在没有给出bins时生效
density: bool，默认为false，显示的是频数统计结果，为True则显示频率统计结果，这里需要注意，频率统计结果=区间数目/(总数*区间宽度)，和normed效果一致，官方推荐使用density
histtype: 可选{‘bar’, ‘barstacked’, ‘step’, ‘stepfilled’}之一，默认为bar，推荐使用默认配置，step使用的是梯状，stepfilled则会对梯状内部进行填充，效果与bar类似
align: 可选{‘left’, ‘mid’, ‘right’}之一，默认为’mid’，控制柱状图的水平分布，left或者right，会有部分空白区域，推荐使用默认
log: bool，默认False,即y坐标轴是否选择指数刻度
stacked: bool，默认为False，是否为堆积状图
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=np.random.randint(0,100,100) #生成【0-100】之间的100个数据,即 数据集
bins=np.arange(0,101,10) #设置连续的边界值，即直方图的分布区间[0,10],[10,20]...
plt.hist(x,bins,color='fuchsia',alpha=0.5)#alpha设置透明度，0为完全透明
plt.xlabel('scores')
plt.ylabel('count')
plt.xlim(0,100)#设置x轴分布范围 plt.show()
2.2Rectangle矩形类绘制直方图
import pandas as pd
import re
df = pd.DataFrame(columns = ['data'])
df.loc[:,'data'] = x
df['fenzu'] = pd.cut(df['data'], bins=bins, right = False,include_lowest=True)
df_cnt = df['fenzu'].value_counts().reset_index()
df_cnt.loc[:,'mini'] = df_cnt['index'].astype(str).map(lambda x:re.findall('\[(.*)\,',x)[0]).astype(int)
df_cnt.loc[:,'maxi'] = df_cnt['index'].astype(str).map(lambda x:re.findall('\,(.*)\)',x)[0]).astype(int)
df_cnt.loc[:,'width'] = df_cnt['maxi']- df_cnt['mini']
df_cnt.sort_values('mini',ascending = True,inplace = True)
df_cnt.reset_index(inplace = True,drop = True)
#用Rectangle把hist绘制出来
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
#rect1 = plt.Rectangle((0,0),10,10)
#ax1.add_patch(rect)
#ax2 = fig.add_subplot(212)
for i in df_cnt.index:
rect = plt.Rectangle((df_cnt.loc[i,'mini'],0),df_cnt.loc[i,'width'],df_cnt.loc[i,'fenzu'])
#rect2 = plt.Rectangle((10,0),10,5)
ax1.add_patch(rect)
#ax1.add_patch(rect2)
ax1.set_xlim(0, 100)
ax1.set_ylim(0, 16)
plt.show()
下面解释上述代码（其中x是上面产生的100个数据）：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(columns = ['data'])
df.loc[:,'data'] = x
df
df['fenzu'] = pd.cut(df['data'], bins=bins, right = False,include_lowest=True)
df
df['fenzu'].value_counts()
df_cnt = df['fenzu'].value_counts().reset_index()
df_cnt
import re
df_cnt.loc[:,'mini'] = df_cnt['index'].astype(str).map(lambda x:re.findall('\[(.*)\,',x)[0]).astype(int)
df_cnt
df_cnt.loc[:,'maxi'] = df_cnt['index'].astype(str).map(lambda x:re.findall('\,(.*)\)',x)[0]).astype(int)
df_cnt
df_cnt.loc[:,'width'] = df_cnt['maxi']- df_cnt['mini']
df_cnt
df_cnt.sort_values('mini',ascending = True,inplace = True)
df_cnt
df_cnt.reset_index(inplace = True,drop = True)
df_cnt
2.3bar-柱状图
matplotlib.pyplot.bar(left, height, alpha=1, width=0.8, color=, edgecolor=, label=, lw=3)
下面是一些常用的参数：
left：x轴的位置序列，一般采用range函数产生一个序列，但是有时候可以是字符串
height：y轴的数值序列，也就是柱形图的高度，一般就是我们需要展示的数据；
alpha：透明度，值越小越透明
width：为柱形图的宽度，一般这是为0.8即可；
color或facecolor：柱形图填充的颜色；
edgecolor：图形边缘颜色
label：解释每个图像代表的含义，这个参数是为legend()函数做铺垫的，表示该次bar的标签
import matplotlib as mpl
y = range(1,17)
plt.bar(np.arange(16), y, alpha=0.5, width=0.5, color='green', edgecolor='blue', label='The First Bar', lw=3)
plt.legend()
2.4Rectangle矩形类绘制柱状图
#import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
for i in range(1,17):
rect = plt.Rectangle((i+0.25,0),0.5,i)
ax1.add_patch(rect)
ax1.set_xlim(0, 16)
ax1.set_ylim(0, 16)
plt.show()
3. Polygon-多边形
matplotlib.patches.Polygon类中常用的是fill类，它是基于xy绘制一个填充的多边形，它的定义：
matplotlib.pyplot.fill(args, data=None, *kwargs)
参数说明 : 关于x、y和color的序列，其中color是可选的参数，每个多边形都是由其节点的x和y位置列表定义的，后面可以选择一个颜色说明符。您可以通过提供多个x、y、[颜色]组来绘制多个多边形。
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 5 * np.pi, 1000)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.sin(2 * x)
plt.fill(x, y2, color = "yellow", alpha = 0.5)
4.Wedge-契形
matplotlib.pyplot.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=0, radius=1, counterclock=True, wedgeprops=None, textprops=None, center=0, 0, frame=False, rotatelabels=False, *, normalize=None, data=None)
制作数据x的饼图，每个楔子的面积用x/sum(x)表示。
其中最主要的参数是前4个：
x：契型的形状，一维数组。
explode：如果不是等于None，则是一个len(x)数组，它指定用于偏移每个楔形块的半径的分数。
labels：用于指定每个契型块的标记，取值是列表或为None。
colors：饼图循环使用的颜色序列。如果取值为None，将使用当前活动循环中的颜色。
startangle：饼状图开始的绘制的角度。
import matplotlib.pyplot as plt
labels = 'ML', 'DL', 'CV', 'NLP'
sizes = [15, 30, 45, 10]
explode = (0, 0.1, 0, 0)
fig1, ax1 = plt.subplots()
ax1.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=90)
ax1.axis('equal') # Equal aspect ratio ensures that pie is drawn as a circle.
plt.show()
3. collections
collections类是用来绘制一组对象的集合，collections有许多不同的子类，如RegularPolyCollection, CircleCollection, Pathcollection, 分别对应不同的集合子类型。其中比较常用的就是散点图，它是属于PathCollection子类，scatter方法提供了该类的封装，根据x与y绘制不同大小或颜色标记的散点图。 它的构造方法：
Axes.scatter(self, x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=, edgecolors=None, , plotnonfinite=False, data=None, *kwargs)
其中最主要的参数是前5个：
x：数据点x轴的位置
y：数据点y轴的位置
s：尺寸大小
c：可以是单个颜色格式的字符串，也可以是一系列颜色
marker: 标记的类型
x = [0,2,4,6,8,10]
y = [10]*len(x)
s = [20*2**n for n in range(len(x))]
plt.scatter(x,y,s=s,c='y')
plt.show()
4.images
imshow根据数组绘制图像
matplotlib.pyplot.imshow(X, cmap=None, norm=None, aspect=None, interpolation=None, alpha=None, vmin=None, vmax=None, origin=None, extent=None, shape=, filternorm=1, filterrad=4.0, imlim=, resample=None, url=None, , data=None, *kwargs）
使用imshow画图时首先需要传入一个数组，数组对应的是空间内的像素位置和像素点的值，interpolation参数可以设置不同的差值方法，具体效果如下。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
methods = [None, 'none', 'nearest', 'bilinear', 'bicubic', 'spline16',
'spline36', 'hanning', 'hamming', 'hermite', 'kaiser', 'quadric',
'catrom', 'gaussian', 'bessel', 'mitchell', 'sinc', 'lanczos']
grid = np.random.rand(4, 4)
fig, axs = plt.subplots(nrows=3, ncols=6, figsize=(9, 6),
subplot_kw={'xticks': [], 'yticks': []})
for ax, interp_method in zip(axs.flat, methods):
ax.imshow(grid, interpolation=interp_method, cmap='viridis')
ax.set_title(str(interp_method))
plt.tight_layout()
plt.show()
解释上述代码：
for ax, interp_method in zip(axs.flat,methods):
print(ax)
print(interp_method)
部分结果展示如下：
上述代码中画布大小为（9，6），共包括36个子图，上面部分结果展示了子图对象以及子图中所用的差值方法。grid是指随机生成的【44】个数值，将它运用不同的差值方法绘制在不同的子图上。
5 对象容器 - Object container
5.1. Figure容器
matplotlib.figure.Figure是Artist最顶层的container-对象容器，它包含了图表中的所有元素。一张图表的背景就是在Figure.patch的一个矩形Rectangle。
当我们向图表添加Figure.add_subplot()或者Figure.add_axes()元素时，这些都会被添加到Figure.axes列表中。
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(211) # 作一幅2*1的图，选择第1个子图
ax2 = fig.add_axes([0.2, 0.1, 0.7, 0.3]) # 位置参数，四个数分别代表了(left,bottom,width,height)
print(ax1)
print(fig.axes) # fig.axes 中包含了subplot和axes两个实例, 刚刚添加的
由于Figure维持了current axes，因此你不应该手动的从Figure.axes列表中添加删除元素，而是要通过Figure.add_subplot()、Figure.add_axes()来添加元素，通过Figure.delaxes()来删除元素。但是你可以迭代或者访问Figure.axes中的Axes，然后修改这个Axes的属性。
fig,axs = plt.subplots(nrows=2,ncols=2,figsize=(8,6))
for ax in axs.flat:
print(ax)
ax.grid(True)
等价于
fig,axs = plt.subplots(nrows=2,ncols=2,figsize=(8,6))
for ax in fig.axes:
ax.grid(True)
在已经绘制出网格之后进行image绘图
g = np.random.rand(2,2)
for ax in fig.axes:
ax.imshow(g)
fig
5.2. Axes容器
matplotlib.axes.Axes是matplotlib的核心。大量的用于绘图的Artist存放在它内部，并且它有许多辅助方法来创建和添加Artist给它自己，而且它也有许多赋值方法来访问和修改这些Artist。
和Figure容器类似，Axes包含了一个patch属性，对于笛卡尔坐标系而言，它是一个Rectangle；对于极坐标而言，它是一个Circle。这个patch属性决定了绘图区域的形状、背景和边框。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
rect = ax.patch # axes的patch是一个Rectangle实例
rect.set_facecolor('yellow')
Axes有许多方法用于绘图，如.plot()、.text()、.hist()、.imshow()等方法用于创建大多数常见的primitive(如Line2D，Rectangle，Text，Image等等）。在primitives中已经涉及，不再赘述。
Subplot就是一个特殊的Axes，其实例是位于网格中某个区域的Subplot实例。其实你也可以在任意区域创建Axes，通过Figure.add_axes([left,bottom,width,height])来创建一个任意区域的Axes，其中left,bottom,width,height都是[0—1]之间的浮点数，他们代表了相对于Figure的坐标。
你不应该直接通过Axes.lines和Axes.patches列表来添加图表。因为当创建或添加一个对象到图表中时，Axes会做许多自动化的工作:
它会设置Artist中figure和axes的属性，同时默认Axes的转换；
它也会检视Artist中的数据，来更新数据结构，这样数据范围和呈现方式可以根据作图范围自动调整。
你也可以使用Axes的辅助方法.add_line()和.add_patch()方法来直接添加。
另外Axes还包含两个最重要的Artist container：
ax.xaxis：XAxis对象的实例，用于处理x轴tick以及label的绘制
ax.yaxis：YAxis对象的实例，用于处理y轴tick以及label的绘制
5.3Axis容器
matplotlib.axis.Axis实例处理tick line、grid line、tick label以及axis label的绘制，它包括坐标轴上的刻度线、刻度label、坐标网格、坐标轴标题。通常你可以独立的配置y轴的左边刻度以及右边的刻度，也可以独立地配置x轴的上边刻度以及下边的刻度。
刻度包括主刻度和次刻度，它们都是Tick刻度对象。
Axis也存储了用于自适应，平移以及缩放的data_interval和view_interval。它还有Locator实例和Formatter实例用于控制刻度线的位置以及刻度label。
每个Axis都有一个label属性，也有主刻度列表和次刻度列表。这些ticks是axis.XTick和axis.YTick实例，它们包含着line primitive以及text primitive用来渲染刻度线以及刻度文本。
刻度是动态创建的，只有在需要创建的时候才创建（比如缩放的时候）。Axis也提供了一些辅助方法来获取刻度文本、刻度线位置等等：
# 不用print，直接显示结果
from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"
fig, ax = plt.subplots()
x = range(0,5)
y = [2,5,7,8,10]
plt.plot(x, y, '-')
axis = ax.xaxis # axis为X轴对象
axis.get_ticklocs() # 获取刻度线位置
axis.get_ticklabels() # 获取刻度label列表(一个Text实例的列表）。 可以通过minor=True|False关键字参数控制输出minor还是major的tick label。
axis.get_ticklines() # 获取刻度线列表(一个Line2D实例的列表）。 可以通过minor=True|False关键字参数控制输出minor还是major的tick line。
axis.get_data_interval()# 获取轴刻度间隔
axis.get_view_interval()# 获取轴视角（位置）的间隔
下面的例子展示了如何调整一些轴和刻度的属性(忽略美观度，仅作调整参考)：
fig = plt.figure() # 创建一个新图表
rect = fig.patch # 矩形实例并将其设为黄色
rect.set_facecolor('lightgoldenrodyellow')
ax1 = fig.add_axes([0.1, 0.3, 0.4, 0.4]) # 创一个axes对象，从(0.1,0.3)的位置开始，宽和高都为0.4，
rect = ax1.patch # ax1的矩形设为灰色
rect.set_facecolor('lightslategray')
for label in ax1.xaxis.get_ticklabels():
# 调用x轴刻度标签实例，是一个text实例
label.set_color('red') # 颜色
label.set_rotation(45) # 旋转角度
label.set_fontsize(16) # 字体大小
for line in ax1.yaxis.get_ticklines():
# 调用y轴刻度线条实例, 是一个Line2D实例
line.set_color('blue') # 颜色
line.set_markersize(25) # marker大小
line.set_markeredgewidth(2)# marker粗细
plt.show()
5.4. Tick容器
matplotlib.axis.Tick是从Figure到Axes到Axis到Tick中最末端的容器对象。
Tick包含了tick、grid line实例以及对应的label。
所有的这些都可以通过Tick的属性获取，常见的tick属性有
Tick.tick1line：Line2D实例
Tick.tick2line：Line2D实例
Tick.gridline：Line2D实例
Tick.label1：Text实例
Tick.label2：Text实例
y轴分为左右两个，因此tick1对应左侧的轴；tick2对应右侧的轴。
x轴分为上下两个，因此tick1对应下侧的轴；tick2对应上侧的轴。
下面的例子展示了，如何将Y轴右边轴设为主轴，并将标签设置为美元符号且为绿色：
fig = plt.figure() # 创建一个新图表
rect = fig.patch # 矩形实例并将其设为黄色
rect.set_facecolor('lightgoldenrodyellow')
ax1 = fig.add_axes([0.1, 0.3, 0.4, 0.4]) # 创一个axes对象，从(0.1,0.3)的位置开始，宽和高都为0.4，
rect = ax1.patch # ax1的矩形设为灰色
rect.set_facecolor('lightslategray')
for label in ax1.xaxis.get_ticklabels():
# 调用x轴刻度标签实例，是一个text实例
label.set_color('red') # 颜色
label.set_rotation(45) # 旋转角度
label.set_fontsize(16) # 字体大小
for line in ax1.yaxis.get_ticklines():
# 调用y轴刻度线条实例, 是一个Line2D实例
line.set_color('blue') # 颜色
line.set_markersize(25) # marker大小
line.set_markeredgewidth(2)# marker粗细
plt.show()
思考题
1.primitives 和 container的区别和联系是什么？
primitives绘图的基本要素，包含一些基本图形对象，例如线、矩形、多边形、图像image等等。
container是容器，包括图形figure、坐标系Axes和坐标轴Axis。
联系：contrainer包含primitives。
2.四个容器的联系和区别是什么？他们分别控制一张图表的哪些要素？
联系：由大到小 Figure–>Axes–>Axis–>Tick
Figure：最顶层的对象容器，包含了图表中的所有元素。
Axes：大量的用于绘图的Artist存放在它内部，并且它有许多辅助方法来创建和添加Artist给它自己，而且它也有许多赋值方法来访问和修改这些Artist。
Axis：实例处理tick line、grid line、tick label以及axis label的绘制。
Tick：包含了tick、grid line实例以及对应的label。
绘图题
教程中展示的案例都是单一图，请自行创建数据，画出包含6个子图的线图，要求：
子图排布是 2 * 3 （2行 3列）；
线图可用教程中line2D方法绘制；
需要设置每个子图的横坐标和纵坐标刻度； 并设置整个图的标题，横坐标名称，以及纵坐标名称
fig,axs = plt.subplots(nrows=2,ncols=3,figsize=(10,6))
x1 = np.array([1,2,3,4,5])
x2 = np.array([0,2,4,6,8])
x3 = np.linspace(0,5*np.pi,1000)
x4 = np.linspace(0,5,20)
x5 = np.arange(10)
x6 = np.arange(5)
X = [x1,x2,x3,x4,x5,x6]
y1 = x1
y2 = 2*x2
y3 = np.sin(2*x3)
y4 = 2*x4+1
y5 = x5**2
y6 = x6**3
Y = [y1,y2,y3,y4,y5,y6]
indexs = [0,1,2,3,4,5]
for ax,index in zip(axs.flat,indexs):
ax.plot(X[index],Y[index],'-')
fig.suptitle('Topic')
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