matplotlib学习（1）

matplotlib基本要点

画出一天的气温图

程序例子：

from matplotlib import pyplot as plt
# 数据在X轴的位置，是一个可迭代对象
x = range(2, 26, 2)
# 数据在y轴的位置，是一个可迭代对象
y = [15, 13, 14.5, 17, 20, 25, 26, 26, 24, 22, 18, 15]
# 传入x和y，通过pyplot制图
plt.plot(x, y)
# 显示图片
plt.show()

效果图：

存在的问题：

改进程序

设置图片大小

plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)

figure图形化图标的意思，在这里指的就是我们画的图
figsize表示图片的长和高
dpi指的是每英寸像素的个数
通过实例化一个figure并且传递参数，能够在后台自动使用该figure实例
在图片模糊的时候传入dpi让图片更清晰

from matplotlib import pyplot as plt
# 数据在X轴的位置，是一个可迭代对象
x = range(2, 26, 2)
# 数据在y轴的位置，是一个可迭代对象
y = [15, 13, 14.5, 17, 20, 25, 26, 26, 24, 22, 18, 15]
# 设置图片大小
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
# 传入x和y，通过pyplot制图
plt.plot(x, y)
# 显示图片
plt.show()

保存图片

# 设置保存位置以及名称
plt.savefig('./t1.png')
plt.savefig(‘sig_size.svg’）  # svg格式是矢量图格式，放大不会有锯齿状

自定义x， y轴刻度

plt.xticks(x)  # 把每一个x值赋值在刻度上
plt.xticks(range(2, 25))  # range方法控制x轴点数

_xtick_labels = [i/2 for i in range(4,49)]
plt.xticks(_xtick_labels)
plt.xticks(_xtick_labels[::2])  # 按步长取参数

完整程序

from matplotlib import pyplot as plt
# 数据在X轴的位置，是一个可迭代对象
x = range(2, 26, 2)
# 数据在y轴的位置，是一个可迭代对象
y = [15, 13, 14.5, 17, 20, 25, 26, 26, 24, 22, 18, 15]
# 设置图片大小
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
# 传入x和y，通过pyplot制图
plt.plot(x, y)
# 设置x轴刻度
_xtick_labels = [i/2 for i in range(4,49)]
plt.xticks(_xtick_labels)
plt.xticks(_xtick_labels[::2])  # 按步长取参数

# 设置y轴刻度
plt.yticks(range(min(y), max(y)+1))  # 按步长取参数
# 显示图片
plt.show()

问题1：

列表a表示10点到12点的每一分钟的气温，如何绘制折线图观察每分钟气温的变化情况？
a = [random.randint(20, 35) for i in range(120)]

代码如下

from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib
import random

x = range(0, 120)
y = [random.randint(20, 35) for i in range(120)]

font = {'family':'SimHei',
              'weight':'bold',
              'size':16}

matplotlib.rc('font', **font)

plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
plt.plot(x, y)

_x = [f'10点{i}分' for i in range(0, 60)]
_x += [f'11点{i}分' for i in range(0, 60)]

plt.xticks(list(x)[::3], labels=_x[::3], rotation=45)

plt.show()

字体调整

font = {'family':'SimHei',
              'weight':'bold',
              'size':16}

matplotlib.rc('font', **font)

设置标题

# 设置标题
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('温度（摄氏度）')
plt.title('10点到12点温度图')

完整代码

from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib
import random

x = range(0, 120)
y = [random.randint(20, 35) for i in range(120)]

# font = {'family':'MicroSoft YaHei',
font = {'family':'SimHei',
              'weight':'bold',
              'size':16}

matplotlib.rc('font', **font)

plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
plt.plot(x, y)
# 调整横坐标
_x = [f'10点{i}分' for i in range(0, 60)]
_x += [f'11点{i}分' for i in range(0, 60)]

plt.xticks(list(x)[::3], labels=_x[::3], rotation=45)
# 设置标题
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('温度（摄氏度）')
plt.title('10点到12点温度图')

plt.show()

问题2

给折线统计图设置一个网格背景

# 设置显示网格(alpha网格透明度)
plt.grid(alpha=0.4)

完整代码如下

from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib

x = [i for i in range(11, 30)]
y = [1, 0, 1, 1, 2, 4, 3, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 5, 3, 3, 1, 1, 1]
# 显示中文，支持符号
matplotlib.rcParams['font.family'] = 'SimHei'
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

plt.plot(x, y)
# 设置横纵坐标值
_x = [f'{i}岁' for i in range(11, 30)]
_y = [f'{i}个' for i in y]

plt.xticks(x[::2], _x[::2])
plt.yticks(y, _y)
# 设置显示网格(alpha网格透明度)
plt.grid(alpha=0.4)
# 设置标题
plt.xlabel('年龄')
plt.ylabel('个数')
plt.title('年龄交友个数')
plt.show()

问题3：

同时绘制两个人的统计图

新增图例功能

plt.legend()

代码如下：

from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib

x = [i for i in range(11, 30)]
y1 = [1, 0, 1, 1, 2, 4, 3, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 5, 3, 3, 1, 1, 1]
y2 = [1, 0, 3, 1, 2, 2, 3, 3, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
# 显示中文，支持符号
matplotlib.rcParams['font.family'] = 'SimHei'
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 设置图片大小
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)

plt.plot(x, y1, label='自己')
plt.plot(x, y2, label='同桌')
# 设置横纵坐标值
_x = [f'{i}岁' for i in range(11, 30)]
_y = [f'{i}个' for i in y1]

plt.xticks(x[::2], _x[::2])
plt.yticks(y1, _y)

# 设置显示网格(alpha网格透明度)
plt.grid(alpha=0.4)



# 设置标题
plt.xlabel('年龄')
plt.ylabel('个数')
plt.title('年龄交友个数')
# 添加图例
plt.legend()
plt.show()