可视化Matplotlib

API：https://matplotlib.org/api/pyplot_api.html

#coding:utf-8

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import *

# 定义数据部分
x = np.arange(0., 10, 0.2)
y1 = np.cos(x)
y2 = np.sin(x)
y3 = np.sqrt(x)

# 绘制 3 条函数曲线
plt.plot(x, y1, color='blue', linewidth=1.5, linestyle='-', marker='.', label=r'$y = cos{x}$')
plt.plot(x, y2, color='green', linewidth=1.5, linestyle='-', marker='*', label=r'$y = sin{x}$')
plt.plot(x, y3, color='m', linewidth=1.5, linestyle='-', marker='x', label=r'$y = \sqrt{x}$')

# 坐标轴上移
ax = plt.subplot(111)
ax.spines['right'].set_color('none')     # 去掉右边的边框线
ax.spines['top'].set_color('none')       # 去掉上边的边框线

# 移动下边边框线，相当于移动 X 轴
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')    
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))

# 移动左边边框线，相当于移动 y 轴
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))

# 设置 x, y 轴的取值范围
plt.xlim(x.min()*1.1, x.max()*1.1)
plt.ylim(-1.5, 4.0)

# 设置 x, y 轴的刻度值
plt.xticks([2, 4, 6, 8, 10], [r'2', r'4', r'6', r'8', r'10'])
plt.yticks([-1.0, 0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0], 
    [r'-1.0', r'0.0', r'1.0', r'2.0', r'3.0', r'4.0'])

# 添加文字
plt.text(4, 1.68, r'$x \in [0.0, \ 10.0]$', color='k', fontsize=15)
plt.text(4, 1.38, r'$y \in [-1.0, \ 4.0]$', color='k', fontsize=15)

# 特殊点添加注解
plt.scatter([8,],[np.sqrt(8),], 50, color ='m')  # 使用散点图放大当前点
plt.annotate(r'$2\sqrt{2}$', xy=(8, np.sqrt(8)), xytext=(8.5, 2.2), fontsize=16, color='#090909', arrowprops=dict(arrowstyle='->', connectionstyle='arc3, rad=0.1', color='#090909'))

# 设置标题、x轴、y轴
plt.title(r'$the \ function \ figure \ of \ cos(), \ sin() \ and \ sqrt()$', fontsize=19)
plt.xlabel(r'$the \ input \ value \ of \ x$', fontsize=18, labelpad=88.8)
plt.ylabel(r'$y = f(x)$', fontsize=18, labelpad=12.5)

# 设置图例及位置
plt.legend(loc='up right')    
# plt.legend(['cos(x)', 'sin(x)', 'sqrt(x)'], loc='up right')

# 显示网格线
plt.grid(True)    

# 显示绘图
plt.show()

 

 

常用图形

细节看这里，看这里，看这里

• 曲线图：matplotlib.pyplot.plot(data)
• 灰度图：matplotlib.pyplot.hist(data)
• 散点图：matplotlib.pyplot.scatter(data)
• 箱式图：matplotlib.pyplot.boxplot(data)

x = np.arange(-5,5,0.1)
y = x ** 2
plt.plot(x,y)

 

x = np.random.normal(size=1000)
plt.hist(x, bins=10)

x = np.random.normal(size=1000)
y = np.random.normal(size=1000)
plt.scatter(x,y)

plt.boxplot(x)

箱式图科普

• 上边缘（Q3+1.5IQR）、下边缘（Q1-1.5IQR）、IQR=Q3-Q1
• 上四分位数（Q3）、下四分位数（Q1）
• 中位数
• 异常值
• 处理异常值时与3σσ标准的异同：统计边界是否受异常值影响、容忍度的大小

 

下面以常规图为例，详细记录作图流程及技巧。按照绘图结构，可将数据图的绘制分为如下几个步骤：

• 导入 matplotlib 包相关工具包
• 准备数据，numpy 数组存储
• 绘制原始曲线
• 配置标题、坐标轴、刻度、图例
• 添加文字说明、注解
• 显示、保存绘图结果

下面是一个包含cos、sin、sqrt函数的完整图像：

3.1导包

会用到 matplotlib.pyplot、pylab 和 numpy

#coding:utf-8
%matplotlib inline
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import *

3.2准备数据

numpy 常用来组织源数据:

# 定义数据部分
x = np.arange(0., 10, 0.2)
y1 = np.cos(x)
y2 = np.sin(x)
y3 = np.sqrt(x)

3.3绘制基本曲线

使用 plot 函数直接绘制上述函数曲线，可以通过配置 plot 函数参数调整曲线的样式、粗细、颜色、标记等：

# 绘制 3 条函数曲线
plt.plot(x, y1, color='blue', linewidth=1.5, linestyle='-', marker='.', label=r'$y = cos{x}$')
plt.plot(x, y2, color='green', linewidth=1.5, linestyle='-', marker='*', label=r'$y = sin{x}$')
plt.plot(x, y3, color='m', linewidth=1.5, linestyle='-', marker='x', label=r'$y = \sqrt{x}$')

3.3.3 marker 参数

marker参数设定在曲线上标记的特殊符号，以区分不同的线段。常见的形状及表示符号如下图所示：

3.4 设置坐标轴

可通过如下代码，移动坐标轴 spines

# 坐标轴上移
ax = plt.subplot(111)
ax.spines['right'].set_color('none')     # 去掉右边的边框线
ax.spines['top'].set_color('none')       # 去掉上边的边框线
# 移动下边边框线，相当于移动 X 轴
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')    
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
# 移动左边边框线，相当于移动 y 轴
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))

# 设置 x, y 轴的刻度取值范围
plt.xlim(x.min()*1.1, x.max()*1.1)
plt.ylim(-1.5, 4.0)
# 设置 x, y 轴的刻度标签值
plt.xticks([2, 4, 6, 8, 10], [r'2', r'4', r'6', r'8', r'10'])
plt.yticks([-1.0, 0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0],
    [r'-1.0', r'0.0', r'1.0', r'2.0', r'3.0', r'4.0'])

# 设置标题、x轴、y轴
plt.title(r'$the \ function \ figure \ of \ cos(), \ sin() \ and \ sqrt()$', fontsize=19)
plt.xlabel(r'$the \ input \ value \ of \ x$', fontsize=18, labelpad=88.8)
plt.ylabel(r'$y = f(x)$', fontsize=18, labelpad=12.5)

3.5 设置文字描述、注解

可通过如下代码，在数据图中添加文字描述 text：

plt.text(1, 1.68, r'$x \in [0.0, \ 10.0]$', color='k', fontsize=15)
plt.text(1, 1.38, r'$y \in [-1.0, \ 4.0]$', color='k', fontsize=15)

 

3.6 设置图例

可使用如下两种方式，给绘图设置图例：

• 1: 在 plt.plot 函数中添加 label 参数后，使用 plt.legend(loc=’up right’)
• 2: 不使用参数 label, 直接使用如下命令：

• plt.legend(['cos(x)', 'sin(x)', 'sqrt(x)'], loc='upper right')

  

3.7 网格线开关

可使用如下代码，给绘图设置网格线：

# 显示网格线
plt.grid(True)

 3.8 显示与图像保存¶

plt.show()    # 显示
# savefig('../figures/plot3d_ex.png',dpi=48)    # 保存，前提目录存在

4.完整的绘制程序

 

常用图形

细节看这里，看这里，看这里

• 曲线图：matplotlib.pyplot.plot(data)
• 灰度图：matplotlib.pyplot.hist(data)
• 散点图：matplotlib.pyplot.scatter(data)
• 箱式图：matplotlib.pyplot.boxplot(data)