Matplotlib函数汇总

一、基本图形绘制

        1. 绘制基本图形

                plt.plot()

        2. 样式和颜色

                样式： '-'，'--'，'-.'，':'，'.'，','，，o，^，v，<，>，s，+，x，D，d，1，2，3，                                        4，h，H，p，| ，_

                颜色： b(蓝色)，g(绿色)，r(红色)，c(青色)，m(品红)，y(黄色)，k(黑色)，w(白色)

                plt.plot(x, y, 'r--')

        3. 画布配置

                plt.figure()

        4. 在一个画布上绘制多个图

                plt.plot(x, np.sin(x))
                plt.plot(x, np.cos(x), 'r')
                plt.plot(x, -np.sin(x), 'g--')

        5. 立刻显示图片

                plt.show()

二、多图布局

        1. 均匀分布

                plt.subplot()函数

        2. 不均匀分布

                plt.subplot()函数

        3. 图形嵌套

                plt.add_subplot()

        4. 图形嵌套       

                plt.axes()

                plt.add_axes()

        5. 均匀布局

                plt.subplots()

        6. 双轴显示

                pass

三、Matplotlib绘图属性设置

Pyplot函数	API方法	描述
text()	mpl.axes.Axes.text()	在Axes对象的任意位置添加文字
xlabel()	mpl.axes.Axes.set_xlabel()	为X轴添加标签
ylabel()	mpl.axes.Axes.set_ylabel()	为Y轴添加标签
title()	mpl.axes.Axes.set_title()	为Axes对象添加标题
legend()	mpl.axes.Axes.legend()	为Axes对象添加图例
annnotate()	mpl.axes.Axes.annotate()	为Axes对象添加注释（箭头可选）
suptitle()	mpl.figure.Figure.suptitle()	为Figure对象添加中心化的标题

        1. 线条属性

                color 颜色

                linestyle 样式

                linewidth 宽度

                alpha 透明度

                marker 标记

                mfc: marker face color 标记的背景颜色

        2. 坐标轴刻度

                plt.xticks()

                plt.yticks()

        3. 坐标轴范围

                plt.xlim()

                plt.ylim()

        4. 坐标轴配置

                plt.axis()

        5. 标题 和 网格

                plt.title()

                plt.grid()

        6. 标签

                plt.xlabel()

                plt.ylabel()

        7. 文本

                plt.text()

        8. 注释

                plt.annotate()

        9. 保存图片

                plt.savefig()

四、常用视图

        1. 折线图

        2. 柱状图和条形图

        3. 直方图

        4. 箱型图

        5. 散点图

        6. 饼图

        7. 面积图

        8. 热力图

        9. 极坐标图

        10. 雷达图

        11. 等高线图

五、3D图

        1. 三维折线图

        2. 三维散点图

        3. 三维柱形图

六、图像处理

        1. 读取图片

                plt.imread()

        2. 显示图片

                plt.imshow()

        3. 垂直翻转

                plt.imshow(img, origin='lower')

                # 或
                plt.imshow(img[::-1])

        4. 水平翻转

                plt.imshow(img[:, ::-1])

        5. 保存图片

                plt.imsave()