matplotlib 入门

转自 https://www.cnblogs.com/xubing-613/p/5895948.html

首先，我们来绘制一个figure对象。

立马就会生成一个这样的窗口：

好，这是第一步。

但是不能通过空figure绘图。必须使用add_subplot()创建一个或多个subplot才行。

看以上三行代码，figure变成了这样：

这三行代码的意思是：图像是2X2的，且当前选中是4个中的第n个。（222）就是2X2 中的第二2，（2,2,3）就是2X2中的第三个。可分割也可不分割，当超过10的话需要分割了吧。

好，第二步也成功做完了。接下来，发出一条绘图命令。如plt.plot([1.5, 2, 4, -2, 1.6])   #绘制几个点连接

我们来试一下。 

 

 恩，此时matplotlib就会在最后一个用过的subplot（如果没有则创建一个）上面进行绘制。

这几步完成的还不错吧，那下面我们再进一步探索。

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我们运行一下这两行代码：

from numpy.random import randn #导入随机模块
plt.plot(randn(50).cumsum(), 'k--')

其实就是在0到50随机生成一个数组，然后绘制在最后一个用过的subplot里面，注意是线段类型，虚线。

那如何绘制图像在其他的subplot里面呢？下面就演示如何做。

ax1.hist(randn(100), bins  = 20, color = 'k', alpha = 0.3) 

ax2.scatter(np.arange(30), np.arange(30)  + 3 * randn(30))

 

至此，应该能非常熟练的在figure对象中绘图了吧。

还可以在matplotlib的文档中找到各种图表类型。

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由于根据特定布局创建Figure和subplot是一件很常见的任务，于是便出现了一个更为方便的方法。

fig, axes = plt.subplots(2, 3)

这样，一步就完成上节两步完成的工作。

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pyplot.subplots有几个选项

nrows：subplot的行数

ncols：subplot的列数

sharex：所有subplot共享x轴刻度

sharey：所有subplot共享Y轴刻度

subplot_kw：用于创建各subplot的关键字字典

**fig_kw:创建figure时的其他关键字，如plt.subplots(2,2,figuresize=(8,6))

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加了参数，共享x轴y轴。

我们再试着调整一下subplot周围的边距。

Figure有一个顶级函数subplot_adjust。

subplots_adjust（left = None, bottom = None, right  = None, top = None, wsapce = None, hspace = None ）

wspace 和 hspace是控制宽度和高度的百分比。下面将间距收缩到了0.

又是新知识吧。接下来，学习颜色和线型。

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 新建一个fig

fig = plt.plot()

 

再新建一个fig

 data = randn(30).cumsum()

plt.plot(data, 'k--', label = 'Default')

plt.plot(data, 'k-', drawstyle = 'steps-post', label = 'steps-post')

plt.legend(loc='best')　　#在合适的位置放置图例。

设置标题，轴标签，刻度以及刻度标签。

fig = plt.figure()

ax = fig.add_subplot(111)

ax.plot(randn(1000).cumsum())

 

随机漫步。我们来给上图添加标签。

ticks = ax.set_xtickets([0, 250, 500, 750, 1000])

可以看出，x标签变成我们制定的标签。y轴标签可想而知了。

再来设置title

ax.set_title('My First matplotlib plot')

再用set_xlabel为X轴设置一个名称。

ax.set_xlabel('Stages')

Y轴的跟X轴几乎是一样的。再小白也能看懂吧。

添加图例（legend）：

 

 上面两张图是一样的，后面只是上面图放大了，注意图例的位置。

ax.legend(loc = 'best')  #会选择一个最不碍事的位置。

要从图例中去除一个或多个元素，不传入label或传入lable = '_nolegend_' 

还有一些这样的选项。

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又上一层楼。 嘻嘻。

好了，一口气写这么些，后面的再慢慢更新吧。

今天接着入门，白小白可以看，大神绕路。

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今天接着入门，白小白可以看，大神绕路。

今天以画图开始。

画个长方形，三角形，圆形（椭圆）。

Matplotlib有一些表示常见图形的对象，这些对象被称为块（patch）。完整的集合位于matplotlib.patches。

fig = plt.figure()

ax = fig.add_subplot(111)

 

rect = plt.Rectangle((0.2,0.75), 0.4, 0.15, color = ‘r’, alpha = 0.3)#左下起点，长，宽，颜色，α

circ = plt.Circle((0.7,0.2), 0.15, color = ‘b’, alpha = 0.5)#圆心，半径，颜色，α

pgon = plt.Polygon([[0.15, 0.15], [0.35, 0.4], [0.2, 0.6]], color = ‘g’, alpha = 0.5 )#顶点坐标颜色α

α表示的是图表的填充不透明度。在（0,1）之间。

 

ax.add_patch(rect)

ax.add_patch(circ)

ax.add_patch(pgon)

 

 

 

补充一个：如何在图上指定位置添加文本、箭头，或其他图形呢？

答：可以通过text、arrow、annotate等函数进行添加。下面看一个添加文本的例子。

ax.text(0.7, 0.6, ‘Hello World!’, family = ‘monospace’, fontsize = 10)

 

 

可以看到图片里面指定位置有我们添加的文字信息。

那生成了图表文件怎么保存呢？

利用plt.savefig可以将当前图表保存到文件。

Plt.savefig(‘figpath.svg’, dpi = 400, bbox_inches = ‘tight’ )

#文件类型是通过文件扩展名推断出来的，可以保存为.pdf.

Dpi是 ‘每英寸点数’分辨率，bbox_inches可以剪除当前图表周围的空白部分

 

 

保存到了一个.pdf的文件中。

Figure.savefig有一下选项：

Fname： 含有路径的字符串或python文件型对象。.pdf,.png根据扩展名推断得出。

dpi: 图像分辨率（每英寸点数），默认为100

facecolor，edgecolor： 图像的背景色，默认为‘w’（白色）

format： 显式设置文件格式（‘png’，‘pdf’，‘svg’，‘ps’，‘eps’…）

bbox_inches：图表需要保存的部分。如果设置为‘tight’，则尝试剪除图表周围的空白部分。

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Matplotlib实际上是一种比较低级的绘图工具。要组装一章图表，你得用它的各种基础组件才行。下面介绍一下pandas中的绘图函数。简单入门级别的集中。

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线型图：

Series和DataFrame都有一个用于生成各类图表的plot方法。默认情况下，他们所生成的是线型图。

s = Series(na.random.randn(10).cumsum(), index = np.arange(0,100,10))

s.plot()

pyplot介绍

matplotlib.pyplot是一个有命令风格的函数集合，它看起来和MATLAB很相似。每一个pyplot函数都使一副图像做出些许改变，例如创建一幅图，在图中创建一个绘图区域，在绘图区域中添加一条线等等。在matplotlib.pyplot中，各种状态通过函数调用保存起来，以便于可以随时跟踪像当前图像和绘图区域这样的东西。绘图函数是直接作用于当前axes（matplotlib中的专有名词，图形中组成部分，不是数学中的坐标系。） 
举一个简单的例子：

    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.plot([1,2,3,4])
    plt.ylabel('some numbers')
    plt.show()
 
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运行结果 

你可能会很疑惑X和Y轴为什么是0~3和1~4。原因是这样的，这里我们只是为plot()命令提供 了一个list或者是array，matplotlib就会假设这个序列是Y轴上的取值，并且会自动为你生成X轴上的值。因为python中的范围是从0开始的，因此X轴就是从0开始，长度与Y的长度相同，也就是[0,1,2,3]。

plot()是一个灵活的命令，它的参数可以是任意数量，比如：

    plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
 
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这表示的是(x,y)对，(1,1)(2,4)(3,9)(4,16)。这里有第三个可选参数，它是字符串格式的，表示颜色和线的类型。该字符串格式中的字母和符号来自于MATLAB，它是颜色字符串和线的类型字符串的组合。默认情况下，该字符串参数是’b-‘，表示蓝色的实线。 
举一个使用红色圆圈绘制上述点集的例子：

    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.plot([1,2,3,4], [1,4,9,16], 'ro')
    plt.axis([0, 6, 0, 20])
    plt.show()
 
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可以查看plot()的文档，那里有完整的关于线的类型的说明。axis()命令可以方便的获取和设置XY轴的一些属性。

如果matplotlib仅限于使用上面那种list，那么它将显得毫无用处。通常，我们都是使用numpy数组，实际上，所有的序列都将被在内部被转化成numpy数字。下面的例子是使用一个命令用几种不同风格的线绘制一个数组：

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt

    # 0到5之间每隔0.2取一个数
    t = np.arange(0., 5., 0.2)

    # 红色的破折号，蓝色的方块，绿色的三角形
    plt.plot(t, t, 'r--', t, t**2, 'bs', t, t**3, 'g^')
    plt.show()
 
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• 控制线的属性 
  线有许多属性可以设置：线宽、线的形状，平滑等等。这里有一些设置线属性的方法：

  • 使用关键字参数

  plt.plot(x,y,linewidth=2.0)
     
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  • 对线对象(Line2D)使用set_方法，plot()会返回一个线对象的列表，比如line1, line2 = plot(x1, y1, x2, y2)。下面的代码我们将假设我们只有一条线，即返回的线对象列表的长度为1。

  line, = plt.plot(x, y, '-')
  line.set_antialiased(False) # 关闭平滑
     
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  • 使用setp()命令。 下面的例子使用的是MATLAB风格的命令去设置一个线的列表的多个属性。setp()可以作用于一个列表对象或者是一个单一的对象。你可以使用python风格的关键字参数或者是MATLAB风格的string/value对为参数：

  lines = plt.plot(x1, y1, x2, y2)
  
  # 使用关键字
  
  plt.setp(lines, color='r', linewidth=2.0)
  
  # 或者是MATLAB风格的string/value对
  
  plt.setp(lines, 'color', 'r', 'linewidth', 2.0)
     
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  这是一些Line2D的属性和取值： 
  

• 工作在多图形(figures)和多坐标系(axes) 
  MATLAB和pyplot都有当前图形(figure)和当前坐标系(axes)的概念。所有的绘图命令都是应用于当前坐标系的。gca()和gcf()(get current axes/figures)分别获取当前axes和figures的对象。通常，你不用担心这些，因为他们都在幕后被保存了，下面是一个例子，创建了两个子绘图区域(subplot)：

  import numpy as np
  import matplotlib.pyplot as plt
  
  def f(t):
      return np.exp(-t) * np.cos(2*np.pi*t)
  
  t1 = np.arange(0.0, 5.0, 0.1)
  t2 = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)
  
  plt.figure("2subplot")
  plt.subplot(211)
  plt.plot(t1, f(t1), 'bo', t2, f(t2), 'k')
  
  plt.subplot(212)
  plt.plot(t2, np.cos(2*np.pi*t2), 'r--')
  plt.show()
     
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  figure()命令在这儿可以不写，因为figure(1)将会被默认执行，同样，subplot(111)也是默认被执行的。subplot()中的参数分别指定了numrows、numcols、fignum，其中fignum的取值范围为1到numrows*numcols，分别表示的是将绘图区域划分为numrows行和numcols列个子绘图区域，fignum为当前子图的编号。编号是从1开始，一行一行由左向右编号的。其实subplot中的参数【111】本应写作【1,1,1】，但是如果这三个参数都小于10(其实就是第三个参数小于10)就可以省略逗号。你可以创建任意数量的子图(subplots)和坐标系(axes)。如果你想手动放置一个axes，也就是它不再是一个矩形方格，你就可以使用命令axes()，它可以让坐标系位于任何位置，axes([left,bottom,width,height])，其中所有的值都是0到1(axes([0.3,0.4,0.2,0.3])表示的是该坐标系位于figure的(0.3,0.4)处，其宽度和长度分别为figure横坐标和纵坐标总长的0.2和0.3)。其实subplot和axes的区别就在于axes大小和位置更加随意。 
  你可以创建多个figure，通过调用figure()，其参数为figure的编号。当然每个figure可以包含多个subplot或者是多个axes。例子：

  import matplotlib.pyplot as plt
  plt.figure(1)                # 编号为1的figure
  plt.subplot(211)             # figure1中的第一个子图
  plt.plot([1, 2, 3])
  plt.subplot(212)             # figure1中的第二个子图
  plt.plot([4, 5, 6])
  
  
  plt.figure(2)                # figure2
  plt.plot([4, 5, 6])          # 默认使用subplot(111),此时figure2为当      
                               # 前figure
  
  plt.figure(1)                # 设置figure1为当前figure;  
                               # 但是subplot(212)为当前子图
  plt.subplot(211)             # 使subplot(211)为当前子图
  plt.title('Easy as 1, 2, 3') # 对subplot(211)命名
     
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  我们可以使用clf()和cla()(clear current figure/axes)清除当前figure和当前axes。 
  如果你创建了许多figures，你需要注意一件事：figure的内存直到显示调用close()函数才会被完全释放，否则它并没有被全部释放。如果只是删掉对figure的引用，或者是通过关闭window进程管理器关闭该figure，这都是不完全删除figure的，因为pyplot在内部维持了一个引用，直到close()被调用。

• 文字 
  text()命令可以被用来在任何位置添加文字，xlabel()、ylabel()、title()被用来在指定位置添加文字。

  import numpy as np
  import matplotlib.pyplot as plt
  
  mu, sigma = 100, 15
  x = mu + sigma * np.random.randn(10000)
  
  
  # 直方图
  
  n, bins, patches = plt.hist(x, 50, normed=1, facecolor='g', alpha=0.75)
  
  
  plt.xlabel('Smarts')
  plt.ylabel('Probability')
  plt.title('Histogram of IQ')
  plt.text(60, .025, r'$\mu=100,\ \sigma=15$')
  plt.axis([40, 160, 0, 0.03])
  plt.grid(True)
  plt.show()
     
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  所有text()命令返回一个matplotlib.text.Text实例，像上面的线一样，可以通过关键字参数在text()定制文本样式，也可以通过setp()来定制文字的样式：

  t = plt.xlabel('my data', fontsize=14, color='red')
  setp(t,color='blue')
     
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  • 在文本中使用数学表达式 
    matplotlib接受任何TeX方程表达式，比如，你可以写成用”$”符号包裹的TeX表达式：

  plt.title(r'$\sigma_i=15$')
     
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  这里的”r”非常重要，它表示后面的字符串是一个纯粹的字符串，不会将后面的反斜杠当作转义字符。matplotlib内置有TeX表达式解释器和排版引擎，和自带的数学字体。因此你可以不用安装TeX就能使用数学表达式，如果你安装了LaTeX和dvipng，你也可以使用LaTex排版你的文字并且直接输出到figures或者是保存。

  • 注释文本 
    使用text()命令可以在Axes中任意位置放置文本，一个普遍的文本用法是对一些特性进行注释，annotate()方法让添加注释变得很容易。对于注释有两点需要注意：需要被注释的地方，使用xy参数来指出，还有就是注释文本所放置的位置，使用参数xytext来指定位置，这两个参数都使(x,y)元组：

  import numpy as np
  import matplotlib.pyplot as plt
  
  ax = plt.subplot(111)
  
  t = np.arange(0.0, 5.0, 0.01)
  s = np.cos(2*np.pi*t)
  line, = plt.plot(t, s, lw=2)
  
  plt.annotate('local max', xy=(2, 1), xytext=(3, 1.5),
              arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05),
              )
  
  plt.ylim(-2,2)
  plt.show()
     
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  这里的xy和xytext所使用的坐标是根据XY轴的刻度的坐标，称为data coordinates。当然也可以使用其他坐标系统，具体参考官方文档。

• 对数和其他非线性坐标轴(axis) 
  matplotlib.pylot不仅仅提供了线性的坐标，还提供了对数(logarithmic)和分对数(logit)坐标。当数据的维度跨越许多数量级时，这种坐标就很有用，改变坐标轴的刻度很容易：

  plt.xscale(‘log’)
     
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  下面是一个例子，对于同样的数据，在Y轴使用不同刻度下的曲线图：

  import numpy as np
  import matplotlib.pyplot as plt
  
  
  # 在区间[0,1]制造一些数据
  
  
  # np.random.normal为高斯分布
  
  y = np.random.normal(loc=0.5, scale=0.4, size=1000)
  y = y[(y > 0) & (y < 1)]
  y.sort()
  x = np.arange(len(y))
  
  
  # 创建一个窗口
  
  plt.figure(1)
  
  
  # 线性
  
  plt.subplot(221)
  plt.plot(x, y)
  plt.yscale('linear')
  plt.title('linear')
  plt.grid(True)
  
  
  
  # 对数
  
  plt.subplot(222)
  plt.plot(x, y)
  plt.yscale('log')
  plt.title('log')
  plt.grid(True)
  
  
  
  # symmetric log
  
  plt.subplot(223)
  plt.plot(x, y - y.mean())
  plt.yscale('symlog', linthreshy=0.05)
  plt.title('symlog')
  plt.grid(True)
  
  
  # logit
  
  plt.subplot(224)
  plt.plot(x, y)
  plt.yscale('logit')
  plt.title('logit')
  plt.grid(True)
  
  plt.show()
     
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  我们也可以添加自己的刻度和投影。具体这里先不介绍，后续会深入讲解更多matplotlib的用法。