【matplotlib】北理工嵩天老Python数据分析及展示matplotlib部分学习笔记

学完Numpy该学matplotlib了，看了看MATLAB入门课，现在看应该非常简单了。
学习资料来自MOOC北理工嵩天老师的Python数据分析与展示，链接放在下面。
在Ubuntu20.04中使用spyder进行学习。
Have fun!

初探matplotlib

引入matplotlib的默认方法：一般来说我们用的最多的是子库pyplot

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([3, 1, 4, 5, 2])
plt.ylabel("grade")
plt.show()

跟matlab比较像，就是调用的函数都是在plt包下的。

ylabel指定y轴名称，show在右侧控制台中显示图像。

保存图像：

savefig(imageName,dpi)：第一个参数指定图像名称，第二个指定dpi（dot per inch）图像质量。

指定横纵坐标的区间：

axis:

plt.axis([-1, 10, 0, 6])

x轴-1～10，y轴0～6。

演示：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([0, 2, 4, 6, 8], [3, 1, 4, 5, 2])
plt.ylabel("grade")
plt.axis([-1, 10, 0, 6])
plt.show()

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-UZdTEuer-1654179393989)(src/images/test.png)]

plot相关见北邮电子院MATLAB入门

对曲线特征描述也可以使用参数color,marker,linestyle,markerfacecolor,markersize。字符表示时顺序最好是color,marker,linestyle.

plot的中文显示问题及解决方案

对于研究生或者以后要写英文论文而言，基本上没有这方面的困惑，但是平时组会还有工作中这方面存在这方面的需求，了解一下最好。

pyplot默认不支持中文的显示，需要设置rcParams参数：

import matplotlib
import matpotlib.pyplot as plt

matplotlib.rcParams['font.family'] = 'SimHei'
plt.plot([3, 1, 4, 5, 2])
plt.ylabel("纵轴")
pt.show()

rcParams属性：

attributes	comment
‘font.family’	字体名字
‘font.style’	字体风格正常’normal’,斜体’italic’
‘font.size’	字体大小，整数字号或者’large’,‘x-small’

family的几个例子，这些中文字体一般需要下载到固定位置：

比如我目前用的是anaconda3的python3.9：

/home/leiyunfei/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/matplotlib/mpl-data/fonts/ttf

下载ttf文件后将文件放在这个文件夹下并且删除：

~/.cache/matplotlib

文件夹下的matplotlib缓存。重启spyder就好了。

示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib

matplotlib.rcParams['font.family'] = 'STSong'
matplotlib.rcParams['font.size'] = 20

a = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)

plt.xlabel('横轴：时间')
plt.ylabel('纵轴：振幅')
plt.plot(a, np.cos(2*np.pi*a), 'r--')
plt.savefig('redWave')
plt.show()

在这里遇到一个坑，使用savefig时保存的图片不完整，这是因为savefig有一个参数bbox_inches，默认情况只保存给定区域内的图像，设定bbox_inches则会保存全部图像。

之后这里又遇到一个坑：savefig函数要在show函数之前使用，否则保存的是空白。

**虽然这里设定rcParams可以解决中文的问题，**但是这样会更改全局的属性，这显然不太好，那么还有一种方法，只在需要中文显示的时候使用，更改本次的属性：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

a = np.arange(0.0, 5.0, 0.2)

plt.xlabel('横轴：时间', fontproperties='SimHei', fontsize=20)
plt.ylabel('纵轴：振幅', fontproperties='SimHei', fontsize=20)
plt.plot(a, np.cos(2*np.pi*a), 'y-.')
plt.show()

在xlabel，ylabel中修改fontproperties和fontsize来修改本次的中文显示参数。

pyplot的所有文本显示函数

function	comment
plt.xlabel()	对x轴增加文本
plt.ylabel()	对y轴增加文本
plt.title()	图像上方增加文本
plt.text()	在任意位置增加文本
plt.annotate()	在图形中增加带箭头的注释

实例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

a = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)
plt.plot(a, np.cos(2*np.pi*a), 'k--')

plt.xlabel('横轴：时间', fontproperties='SimHei', fontsize=15, color='green')
plt.ylabel('纵轴：振幅', fontproperties='SimHei', fontsize=15)
plt.title(r'正弦波实例 $y=cos(2\pi x)$', fontproperties='SimHei', fontsize=25)
plt.text(2, 1, r'$\mu=100$', fontsize=15)

plt.axis([-1, 6, -2, 2])
plt.grid(True)
plt.savefig('textExample', bbox_inches='tight')
plt.show()

注意：这里的$$中的是Latex风格的行内公式，字符串前面有r代表raw string，屏蔽转义字符。

plt.annotate(s, xy=arrow_crd, xytext=text_crd, arrowprops=dict)

参数如下：

attributes	comment
text	注释的文本
xy	箭头位置
xytext	文本位置
xycoords	箭头坐标系统
textcoords	文本坐标系统，默认与xycoords相同
arrowprops	箭头属性

其中arrowprops中包含属性：

attributes	comment
width	箭头宽度，单位是点
facecolor	箭头颜色
shrink	箭头收缩，单位百分比
headwidth	箭头头部的宽度
headlength	箭头头部的长度
其他很多

实例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

a = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)
plt.plot(a, np.cos(2*np.pi*a), 'c-.')

plt.xlabel("time", fontsize=15, color='blue')
plt.ylabel("amplitude")
plt.title(r'sin wave $y=cos(2\pi x)$', fontsize=15)
plt.annotate(r'$\mu=100$', xy=(2,1), xytext=(3,1.5),
             arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.1, width=2))
plt.axis([-1, 6, -2, 2])
plt.grid(True)
plt.savefig('annotateExample', bbox_inches='tight')
plt.show()

老师说，掌握到这样就差不多了，有必要再去深挖。

子区域绘图

suplot2grid

subplot2grid(shape, loc, rowspan=1, colspan=1, fig=None, **kwargs)

参数解释：

args	comments
shape	元组，表示想将图分割成什么样的比如(3, 3)，将总图化成3*3的
loc	元组，绘制起始位置，比如(1, 0)，从第1行第0列起始
rowspan	行扩展，占几行，默认1
colspan	列扩展，占几列，默认1

实例：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.subplot2grid((3, 3), (0, 0), colspan=3)
plt.subplot2grid((3, 3), (1, 0), colspan=2)
plt.subplot2grid((3, 3), (1, 2), rowspan=2)
plt.subplot2grid((3, 3), (2, 0))
plt.subplot2grid((3, 3), (2, 1))
plt.savefig('subplot2gridEx', bbox_inches='tight')
plt.show()

matplotlib.gridspec

matplotlib下的一个类，用于指明绘制子区域的设计，与subplot结合使用，用gridspec.GridSpec对象代替比如subplot(222)中的222。

实例：

import matplotlib.gridspec as gridspec
import matplotlib.pyplot as plt

gs = gridspec.GridSpec(3, 3)

ax1 = plt.subplot(gs[0, :])
ax2 = plt.subplot(gs[1, :-1])
ax3 = plt.subplot(gs[1:, -1])
ax4 = plt.subplot(gs[2, 0])
ax5 = plt.subplot(gs[2, 1])


plt.show()

可以达到相同的效果

一些绘图实例

funcs	image	funcs	image
boxplot	箱形图	contour	等值图
bar	条形图	lines	垂直图
barh	横向条形图	stem	柴火图
polar	极坐标图	scatter	散点图
pie	饼状图	cohere	X-Y相关性函数图
psd	功率谱密度图	plot_date	数据日期图
specgram	谱图

饼状图

import matplotlib.pyplot as plt

labels = 'Frogs', 'Hogs', 'Dogs', 'Logs'
sizes = [15, 30, 45, 10]
explode = (0, 0.1, 0, 0)

plt.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%',
        shadow=False, startangle=90)
plt.axis('equal')
plt.show()

一些参数解释：

args	comment
explode	突出的比例
autopct	饼中串的字符
startangle	起始角度，笛卡尔坐标系
shadow	是否有阴影

还有直方图，极坐标图等，就像matlab中的stem，stairs等图，等到用的时候再查资料就好了，没必要细看，反正也记不住。学习嘛，功利一些。