matplotlib绘图——图表窗口及子图创建

添加y轴参考线：plt.axhline()

 

plt.annotate()添加注解：

plt.annotate(u"aa", xy = (0, 1), xytext = (1, 4),
             arrowprops = dict(facecolor = "g", headlength = 5, headwidth = 10, width = 10))

# 第一个参数：注释的内容

# xy：箭头尖的坐标

# xytext：注释内容显示的起始位置

# arrowrops：用来设置箭头。

其中：facecolor：箭头的颜色

          headlength：箭头头的长度

          headwidth：箭头的宽度

           width：箭身的宽度

 

一、matplotlib图表窗口

matplotlib图表窗口主要有以下四种形式：

（1）先画图，然后通过 plt.show() 显示

（2）%matplotlib inline          ：嵌入图表 （建议用此方法）

（3）%matplotlib notebook    ：弹出可交互的matplotlib窗口

         可以在交互窗口中调节大小或缩放、保存等

（4）%matplotlib qt5                 ：弹出matplotlib控制台，可在控制台调节

         plt.gcf().clear()    # 每次清空图表内的内容（一般在画图之前使用）

         plt.close()           # 关闭窗口

        注意：如果前面已经设置了其他显示窗口模式（如notebook），要设置控制台窗口时，需要重启再运行此函数。

                 网页嵌入的交互式窗口和控制台只能显示一个！

其中（2）——（4）都是魔法函数，不用再输入plt.show()

二、子图创建

在matplotlib中，整个图像是一个figure对象，在figure对象中可以包含一个或多个axes对象，每个axes是拥有自己的坐标系的绘图区域。

创建figure对象:

plt.figure(num =1 ,figsize =(10,4))
# num：    图表序号
# figsize：图表大小

创建子图的方法：

（1）先创建一个figure，再添加子图，再填充图表：fig.add_subplot()

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(2,2,1)
ax1.plot() 或 plt.plot()

（2）创建一个新的figure，并返回一个subplots对象的numpy数组：plt.subplots()  → （建议）

fig,axes = plt.subplots(2,2,figsize=(10,6))
axes[0,0].plot()

# plt.subplots()参数：
# sharex/sharey：是否共享x/y轴刻度

plt.subplots_adjust(wspace=0,hspace=0)
# wsapce,hspace：用于控制高度和宽度的百分比，调整subplot之间的间距

（3）多系列子图，可以分别绘制

df.plot(...,subplots=True,layout=(2,3))
# subplots：是否绘制多系列子图
# layout：  绘制子图矩阵，按序列填充