matplotlib简单使用

最新推荐文章于 2024-09-02 13:10:07 发布

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本文详细介绍了使用Matplotlib创建各种图表的方法，包括散点图、条形图、直方图、饼图和箱型图等，并讲解了如何调整图表布局、控制数据说明位置及去除边框等高级技巧。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一，创建方式

import matplotlib.pypolt as plt
#方法一：
##创建画板
fig = plt.figure()
##创建画布
ax = fig.add_subplot(2,2,2)
#ax = fig.add_subplot(222)
#方式二
fig,axs = plt.subplots(nrows=2,ncols=3)
##获取画布
 a = ax[1][2]
 #方式三
 fig,axes = plt.subplots(nrows=2,ncols=2)
ax0,ax1,ax2,ax3 = axes.flatten()

二，常用的创建图表

类别	方法	属性
散点图	scatter	color：颜色，marker：点的类型
条形图	bar（水平），barh（垂直）
直方图	hist	density控制Y轴是概率还是数量
饼图	pie	autopct=%1.1f%%表示格式化百分比精确输出，explode，突出某些块，不同的值突出的效果不一样。pctdistance=1.12百分比距离圆心的距离，默认是0.6.
箱型图	boxplot	verft:控制方向

三，常用属性

1.ax.legend()
用来显示数据说明，可以控制数据的大小，legend（{size：7}）

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

2.fig.subplots_adjust()设置布局

fig.subplots_adjust(wspace=0.5, hspace=0.3,
                    left=0.125, right=0.9,
                    top=0.9,    bottom=0.1)
#fig.tight_layout() #自动调整布局，使标题之间不重叠

3.边框

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
fig,axs = plt.subplots()
axs.plot([-2,2,3,4],[-10,20,25,5])
#去除变界
axs.spines['top'].set_visible(False)
#axs.spines['left'].set_visible(False)
axs.spines['right'].set_visible(False)
#axs.spines['bottom'].set_visible(False)
#指定坐标轴
axs.yaxis.set_ticks_position('left')
axs.xaxis.set_ticks_position('bottom')
#移动坐标轴
axs.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
axs.spines['left'].set_position(('data', 0))
plt.show()