matplotlib模块总结一【基本绘图 *** 作】

matplotlib模块总结一【基本绘图 *** 作】

基本绘图 *** 作

• 1. matplotlib简介
• 2. matplotlib模块中的pyplot函数集合
• • 2.1 导入pyplot
  • 2.2 基本 *** 作
  • • 2.2.1 figure() 创建图像、设置图像大小等
    • 2.2.2 title() 创建图像标题
    • 2.2.3 figure()和title()放在一起使用
    • 2.2.4 坐标轴 *** 作
    • • 2.2.4.1 xticks()和yticks() 设置x、y轴的刻度
      • 2.2.4.2 xlim() 和 ylim() 设置坐标轴范围
      • 2.2.4.3 xlabel() 和 ylabel() 设置坐标轴标签
      • 2.2.4.4 plt.gca()获取图像的坐标对象
      • • 2.2.4.4.1 plt.gca().spines[]. 设置图像的4条边框线
        • 2.2.4.4.2 plt.gca().xaxis. 设置图像的坐标轴
        • 2.2.4.4.3 实现代码
    • 2.2.5 plot()绘制图像
    • 2.2.6 savefig() 保存图像
    • 2.2.7 图像坐标轴显示中文问题

1. matplotlib简介

matplotlib作为python中的一种绘图模块，可以绘制2D和3D图像，主要用于数据可视化图标的绘制。利用matplotlib可以绘制常用的散点图、折线图、直方图、条形图、功谱图等。

2. matplotlib模块中的pyplot函数集合

matplotlib.pyplot是一个命令型函数集合，它可以让我们像使用MATLAB一样使用matplotlib。pyplot中的每一个函数都会对画布图像作出相应的改变，如创建画布、在画布中创建一个绘图区、在绘图区上画几条线、给图像添加文字说明等。

2.1 导入pyplot

from matplotlib import pyplot as plt
或者
import matplotlib.pyplot as plt

2.2 基本 *** 作 2.2.1 figure() 创建图像、设置图像大小等

（1）作用：创建一张新图像或者激活一张现有的图像

plt.figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, 
		edgecolor=None, frameon=True, FigureClass=, clear=False, **kwargs)

（2）参数：

【1】num:int or str or Figure, optional

		 A unique identifier for the figure.
		 
		 If a figure with that identifier already exists, this figure is 
		 made active and returned. An integer refers to the 
		 Figure.number attribute, a string refers to the figure label.

		 If there is no figure with the identifier or num is not given, 
		 a new figure is created, made active and returned. If num is an 
		 int, it will be used for the Figure.number attribute, 
		 otherwise, an auto-generated integer value is used (starting at 
		 1 and incremented for each new figure). If num is a string, the 
		 figure label and the window title is set to this value.
		 
【2】figsize: (float, float), default: rcParams["figure.figsize"] 	
		      (default: [6.4, 4.8]) Width, height in inches.

【3】dpi:float, default: rcParams["figure.dpi"] (default: 100.0)
	     The resolution of the figure in dots-per-inch.

【4】facecolor: color, default: rcParams["figure.facecolor"]
	            (default: 'white') The background color.

【5】edgecolor: color, default: rcParams["figure.edgecolor"] 
			   (default: 'white') The border color.

【6】frameonbool: default: True
				  If False, suppress drawing the figure frame.

【7】FigureClass: subclass of Figure
				  Optionally use a custom Figure instance.

【8】clear: bool, default: False
		    If True and the figure already exists, then it is cleared.

【9】constrained_layout: bool, default: 
						rcParams["figure.constrained_layout.use"] 
						(default: False)
						If True use constrained layout to adjust 	
						positioning of plot elements. Like tight_layout, 
						but designed to be more flexible. See 
						Constrained Layout Guide for examples. (Note: 
						does not work with add_subplot or subplot2grid.)

【10】**kwargs : optional
				 See Figure for other possible arguments.

【11】返回：
		  The Figure instance returned will also be passed to 
		  new_figure_manager in the backends, which allows to hook 
		  custom Figure classes into the pyplot interface. Additional 
		  kwargs will be passed to the Figure init function.

2.2.2 title() 创建图像标题

（1）作用：设置轴的标题。设置三个可用轴标题之一。可用标题位于中心轴上方，与左边缘齐平，与右边缘齐平。

plt.title(label, fontdict=None, loc=None, pad=None, *, y=None, **kwargs)

（2）参数：

【1】label: str
			Text to use for the title

【2】fontdict: dict
			   A dictionary controlling the appearance of the title 
			   text, the default fontdict is:
			   {'fontsize': rcParams['axes.titlesize'],
			    'fontweight': rcParams['axes.titleweight'],
			    'color': rcParams['axes.titlecolor'],
			    'verticalalignment': 'baseline',
			    'horizontalalignment': loc}

【3】loc: {'center', 'left', 'right'}, default: 
		   rcParams["axes.titlelocation"] (default: 'center')
		   Which title to set.

【4】y: float, default: rcParams["axes.titley"] (default: None)
	    Vertical Axes loation for the title (1.0 is the top). If None 
	    (the default), y is determined automatically to avoid decorators 
	    on the Axes.

【5】pad: float, default: rcParams["axes.titlepad"] (default: 6.0)
		  The offset of the title from the top of the Axes, in points.

【6】**kwargs: Text properties
	    	   Other keyword arguments are text properties, see Text for 
	    	   a list of valid text properties.

【7】返回：
	      The matplotlib text instance representing the title

2.2.3 figure()和title()放在一起使用

from matplotlib import pyplot as plt

f1 = plt.figure()
plt.title("figure1",loc='left',y=1,pad=1.0)

2.2.4 坐标轴 *** 作 2.2.4.1 xticks()和yticks() 设置x、y轴的刻度

(1) 函数原型：

plt.xticks(ticks, [labels], **kwargs)

（2）参数：
（1）ticks：数组类型，用于设置X轴刻度间隔
（2）[labels]：数组类型，用于设置每个间隔的显示标签
（3）**kwargs：用于设置标签字体倾斜度和颜色等外观属性。

（3）实例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import calendar
x = range(1,13,1)
y = range(1,13,1)
plt.plot(x,y)
# 参数x空值X轴的间隔，第二个参数控制每个间隔显示的文本，后面两个参数控制标签的颜色和旋转角度
plt.xticks(x, calendar.month_name[1:13],color='blue',rotation=-45)
#plt.xticks(range(1,13,2))
plt.show()

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注：yticks() 函数同xticks()

2.2.4.2 xlim() 和 ylim() 设置坐标轴范围

(1) 函数原型：

plt.xlim(xmin, xmax)

（2）参数：
（1）xmin：x轴上的最小值
（2）xmax：x轴上的最大值

（3）实例代码：

from matplotlib import pyplot as plt

plt.title("figure1",loc='left',y=1,pad=1.0)
plt.xlim(0,5)
plt.ylim(0,5)
f1 = plt.figure()

注：ylim() 函数同xlim()

2.2.4.3 xlabel() 和 ylabel() 设置坐标轴标签

(1) 函数原型：

plt.xlabel(string)

（2）参数：
（1）string：标签文本内容

（3）实例代码：

from matplotlib import pyplot as plt

plt.title("figure1",loc='left',y=1,pad=1.0)
plt.xlabel('x轴', fontproperties='SimHei', fontsize=20)
plt.ylabel('y轴', fontproperties='SimHei', fontsize=20)
f1 = plt.figure()

2.2.4.4 plt.gca()获取图像的坐标对象 2.2.4.4.1 plt.gca().spines[]. 设置图像的4条边框线 2.2.4.4.2 plt.gca().xaxis. 设置图像的坐标轴 2.2.4.4.3 实现代码

from matplotlib import pyplot as plt

# 创建标题，设置位置、偏移量等
plt.title("figure1", loc='left', y=1, pad=1.0)

# 设置想x、y轴的标签，字体、位置、字体大小
plt.xlabel('x轴', fontproperties='SimHei', loc='right', fontsize=20)
plt.ylabel('y轴', fontproperties='SimHei', loc='top', fontsize=20)

#设置x、y轴的刻度
plt.xticks(range(-5,6,1))
plt.yticks(range(-5,6,1))

# 获取当前图像的坐标对象
# ax = plt.gca()
# 将x轴固定到顶部边框线
# ax.xaxis.set_ticks_position('top')

# 将right、top边框线的颜色设置为none
plt.gca().spines['right'].set_color('none')
plt.gca().spines['top'].set_color('none')

# 将x、y轴分别固定在bottom、left边框线上
plt.gca().xaxis.set_ticks_position('bottom')
plt.gca().yaxis.set_ticks_position('left')

# 将bottom、left边框线按数值移动到0
plt.gca().spines['bottom'].set_position(('data', 0))
plt.gca().spines['left'].set_position(('data', 0))

# 创建图像
f1 = plt.figure()
# 展示图像
plt.show()

2.2.5 plot()绘制图像

(1) 函数原型：

plt.plot(x, y, ls='-', lw=2, label='xxx', color='g' )

（2）参数：
（1）x： x轴上的值
（2）y： y轴上的值
（3）ls：线条风格 (linestyle)
（4）lw：线条宽度 (linewidth)
（5）label：标签文本

（3）实例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数值序列
x = np.linspace(0.5, 10, 1000)
y = np.cos(x)

# 绘图
plt.plot(x, y, ls='-', lw=2.5, label='cosine', color='blue')

# 增加图例
plt.legend()

# 设置坐标轴标签
plt.xlabel('x',loc='right')
plt.ylabel('cos(x)',loc='center')
plt.show()

2.2.6 savefig() 保存图像

(1) 函数原型：

plt.savefig(fname, dpi=None, facecolor=’w’, edgecolor=’w’, 
			orientation=’portrait’, papertype=None, format=None, transparent=False, 
			bbox_inches=None, pad_inches=0.1, frameon=None, metadata=None)

（2）参数：
（1）fname: （字符串或者仿路径或仿文件）如果格式已经设置，这将决定输出的格式并将文件按fname来保存。如果格式没有设置，在fname有扩展名的情况下推断按此保存，没有扩展名将按照默认格式存储为“png”格式，并将适当的扩展名添加在fname后面。
（2）dpi: 分辨率，每英寸的点数
（3） facecolor（颜色或“auto”，默认值是“auto”）：图形表面颜色。如果是“auto”，使用当前图形的表面颜色。
（4） edgecolor（颜色或“auto”，默认值：“auto”）：图形边缘颜色。如果是“auto”，使用当前图形的边缘颜色。
（5）orientation – {‘landscape,’ ‘portrait’}: 目前只有后端支持。.
（6） format（字符串）：文件格式，比如“png”，“pdf”，“svg”等，未设置的行为将被记录在fname中。
（7）papertype: papertypes可以设置为“a0到a10”， “executive,” “b0 to b10”, “letter,” “legal,” “ledger.”
（8）bbox_inches: 只有图形给定部分会被保存。设置为“tight”用以恰当的匹配所保存的图形。
（9）pad_inches: (默认: 0.1)所保存图形周围的填充量。
（10） transparent: 用于将图片背景设置为透明。图形也会是透明，除非通过关键字参数指定了表面颜色和/或边缘颜色。

（3）实例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建数值序列
x = np.linspace(0.5, 10, 1000)
y = np.cos(x)

# 绘图
plt.plot(x, y, ls='-', lw=2.5, label='cosine', color='blue')

# 增加图例
plt.legend()

# 设置坐标轴标签
plt.xlabel('x',loc='right')
plt.ylabel('cos(x)',loc='center')
plt.savefig("./cos(x).png")
plt.show()

2.2.7 图像坐标轴显示中文问题

（1） 解决方法：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号

（2）实例代码：

from matplotlib import pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

plt.figure()
plt.title("气温表")

x = [i for i in range(1,13,1)]
y = [25,23,20,23,21,26,28,29,30,25,27,26]

plt.plot(x,y)
_xtick_labels = ["3月{}日".format(i) for i in x]
plt.xticks(x, _xtick_labels,color='blue',rotation=-45)
plt.show()