matplotlib知识点

本文详细介绍了如何使用Python的Matplotlib库进行数据可视化,包括创建画布与子图、绘制折线图、条形图、饼图、直方图、散点图以及雷达图,涵盖了基本的绘图操作和各种图表的使用方法。

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1.绘图基础

1.1创建画布与子图

要想使用matplotlib绘图,必须得先创建一个figure(画布)对象。

函数 函数作用
figure 创建一个空白画布
add_subplot 创建子图

画布与子图之间的关系:一个画布(figure)可以选择是否分为多个区域,而每个区域都有一个坐标系,一个坐标系上可以绘制一个图形(子图)。也就是说,当我们创建画布并选择分为多个区域时,那么我们可以在每个区域都创建一个子图。但隐式创建画布除外,因为在隐式创建画布中我们自己实际并没有创建画布对象,所以不能选择将画布分为多个区域。也就是说,当我们选择隐式创建画布时,系统帮我们创建的figure对象只会有一个区域,也就只能绘制一个图形(子图)。

隐式创建画布

x=[1,2,3,4]
y=[1,2,3,4]
plt.plot(x,y)

输出结果:
在这里插入图片描述

当第一次执行绘图代码时,系统会去判断是否存在figure对象,如果没有则自动创建。

显示创建画布

# 创建一个画布对象
fig=plt.figure()
# 选择将画布分为两个区域,每个区域可以绘制一个子图
axes1=fig.add_subplot(221)
axes2=fig.add_subplot(222)

axes1.plot([1,2,3,4],[5,6,7,8])
axes2.plot([1,2,3,4],[4,3,2,1])

输出结果:
在这里插入图片描述

1.2 画布中常用的函数

函数 说明
title 添加标题
xlabel 添加x轴名称
ylabel 添加y轴名称
xlim 指定当前x轴范围
ylim 指定当前y轴范围
xticks x轴刻度
yticks y轴刻度
legend 图例
grid 添加网格

plt.legend()图例的说明:
参数loc用于设置图例的位置,取值有’best’,‘upper right’,‘upper left’,‘lower left’,‘lower right’,'center‘等。
常用设置:
plt.legend(loc=‘best’,frameon=False):去掉图例边框。
plt.legend(loc=‘best’,edgecolor=‘blue’):设置边框颜色。

1.3 绘图的保存与显示

函数 作用
savefig 保存绘制的图片,可指定参数
show 显示图片

savefig函数的参数说明:
·fname:保存的路径
·dpi:分辨率,默认100
·format:文件格式(png,pdf,ps等)
·bbox_inches:要保存的图片范围,设置为’tight’则去除图片周围的空白。

2.绘图

2.1 折线图

格式:plt.plot(data,color,marker=线条上点的形状,linestyle=线条样式)

·隐式创建figure

plt.plot([2,6,4,8],color='r',ls='-.',marker='o')

输出结果:
在这里插入图片描述
·显示创建figure

fig=plt.figure()
# 区域1
axes1=fig.add_subplot(221)
# 点线,五角星
axes1.plot([4,9,1,7],c='b',ls=':',marker='*')
# 区域2
axes2=fig.add_subplot(222)
# 虚线,小菱形
axes2.plot(['a','b','c','d'],[4,9,1,7],c='y',ls='--',marker='d')

输出结果:
在这里插入图片描述
当只传入一组参数时,那么这组数据的每个元素的索引作为x轴坐标;当传入两组参数时,前一组最为x坐标,后一组作为y轴坐标。

参数说明

color取值
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