python可视化——plt.plot()&&plt.subplots

文章目录

• 0 写在前面
• 1 plt.plot() 函数
• • 1.1 分开写参数
  • 1.2 marker的参数设置
  • 1.3 设置标题、x和y轴的字体等
  • 1.4 设置刻度
  • 1.5 设置刻度朝向
  • 1.6 刻度的长度、宽度
  • 1.7 画多个plt的时候，添加图例
  • 1.8 设置多图层的图层顺序
  • 1.9 指数坐标轴
• 2 plt.subplots()画多个子图
• 3 保存到png图片
• • 3.1 保存的图片不完整
  • 3.2 紧致布局
  • 3.3 设置分辨率

0 写在前面

• 之前在base环境下画图，结果画不出，返回异常值如下：
  - 使用matplotlib.pyplot报错exit code -1073741819 (0xC0000005)

使用matplotlib.pyplot报错exit code -1073741819 (0xC0000005)

• 换了一个虚拟环境env就跑起来了，所以原因竟然是
  anaconda环境混乱，包和包之间互相影响！

1 plt.plot() 函数

1. 函数声明

	plt.plot(x, y, format_string, **kwargs)

2. 参数介绍

x：X轴数据，列表或者数组（可选）
y：Y轴数据，列表或者数组
format_string：控制曲线的格式字符串（可选）
**kwargs：第二组或者更多(x,y,format_string)， 可画多条曲线

3. format_string介绍

>>>颜色：
'b' 蓝色
'c' 青绿
'g' 绿色
'k' 黑色
'm' 洋红
'w' 白色
'y' 黄色
'r' 红色

>>>风格字符
'-' 实线
'--' 虚线
':'  点线
'-.' 点横线（我也不知怎么描述这个）
'o' 实心圆

1. 代码1如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

X = np.arange(0, 12.1, 0.1)
Y = np.sin(X)

x = [1,2,3]
y = [1,4,9]
plt.plot(X, Y, "r--")  # 红色虚线
plt.show()

• 输出1如下：
  

2. 代码2如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

X = np.arange(0, 12.1, 0.1)
Y = np.sin(X)

x = [1,2,3]
y = [1,4,9]
plt.plot(X, Y, "ro")
plt.show()

• 输出2 如下：
  

1.1 分开写参数

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

X = np.arange(0, 12.1, 0.1)
Y = np.sin(X)

x = [1,2,3]
y = [1,4,9]
plt.plot(X, Y, color='lime', linestyle='-', linewidth=2)
plt.show()

1.2 marker的参数设置

marker='v'
marker='o'
marker='^'

中心的颜色：
markerfacecolor='black'

边缘的颜色：
markeredgecolor='red'

1.3 设置标题、x和y轴的字体等

ax1 = plt.gca()
ax1.set_title('Big Title', fontname='Arial', fontsize=20, weight='bold')
ax1.set_xlabel('time(UTC)')
ax1.set_ylabel('T (C)')

1.4 设置刻度

• 可以根据需要标出刻度，还可以用字母代替

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

X = np.arange(0, 12.1, 0.1)
Y = np.sin(X)

x = [1,2,3]
y = [1,4,9]
plt.plot(X, Y, color='lime', linestyle='-', linewidth=2, \
         marker='^', markerfacecolor='black', markeredgecolor='red',\
         markersize=4, markeredgewidth=1)

ax1 = plt.gca()
ax1.set_title('Big Title', fontname='Arial', fontsize=20, weight='bold')
ax1.set_xlabel('time(UTC)')
ax1.set_ylabel('T (C)')

# 设置有几个刻度
ax1.set_xticks([0, 2.5, 7, 11])
# 设置每个刻度的显示
ax1.set_xticklabels(['J', 'A', 'W', 'E'])

plt.show()

1.5 设置刻度朝向

• 由向外改为向内

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

X = np.arange(0, 12.1, 0.1)
Y = np.sin(X)

x = [1,2,3]
y = [1,4,9]
plt.plot(X, Y, color='lime', linestyle='-', linewidth=2, \
         marker='^', markerfacecolor='black', markeredgecolor='red',\
         markersize=4, markeredgewidth=1)

ax1 = plt.gca()
ax1.set_title('Big Title', fontname='Arial', fontsize=20, weight='bold')
ax1.set_xlabel('time(UTC)')
ax1.set_ylabel('T (C)')

# 设置有几个刻度
ax1.set_xticks([0, 2.5, 7, 11])
# 设置每个刻度的显示
ax1.set_xticklabels(['J', 'A', 'W', 'E'])
ax1.tick_params(axis='both', direction='in', color='blue')



plt.show()

1.6 刻度的长度、宽度

ax1.tick_params(axis='both', direction='in', color='blue',\
                length=10, width=2)

1.7 画多个plt的时候，添加图例

• 在每一个plot括号内增加label
• 然后添加plt.legend(loc='best')

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

X = np.arange(0, 12.1, 0.1)
Y = np.sin(X)

x = [1,2,3]
y = [1,4,9]
plt.plot(X, Y, color='lime', linestyle='-', linewidth=2, \
         marker='^', markerfacecolor='black', markeredgecolor='red',\
         markersize=4, markeredgewidth=1, label="zhang")

ax1 = plt.gca()
ax1.set_title('Big Title', fontname='Arial', fontsize=20, weight='bold')
ax1.set_xlabel('time(UTC)')
ax1.set_ylabel('T (C)')

# 设置有几个刻度
ax1.set_xticks([0, 2.5, 7, 11])
# 设置每个刻度的显示
ax1.set_xticklabels(['J', 'A', 'W', 'E'])
ax1.tick_params(axis='both', direction='in', color='blue',\
                length=10, width=2)

plt.plot(X+2, Y, label="chen")
plt.legend(loc='best')
plt.show()

1.8 设置多图层的图层顺序

zorder设置【从1开始】

1.9 指数坐标轴

X2 = np.arange(1, 100, 1)
Y2 = np.exp(X2)
plt.plot(X2, Y2)
ax = plt.gca()
ax.set_yscale('log')

2 plt.subplots()画多个子图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

X = np.arange(0, 12.1, 0.1)
Y = np.sin(X)
fig, ax = plt.subplots(2, 1)  # 两行一列
ax[0].plot(X,Y)
ax[1].plot(X+2, Y,'r')

ax[0].set_xlim([0, 10])  # 使刻度保持一致
ax[1].set_xlim([0, 10])  # 使刻度保持一致

plt.show()

3 保存到png图片

• 一定是先保存图片，然后再show()

plt.savefig('./Big.png')
plt.show()

• 完整代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

X = np.arange(0, 12.1, 0.1)
Y = np.sin(X)


plt.plot(X, Y, color='lime', linestyle='-', linewidth=2, \
         marker='^', markerfacecolor='black', markeredgecolor='red',\
         markersize=4, markeredgewidth=1, label="zhang", zorder=2)

ax1 = plt.gca()
ax1.set_title('Big Title', fontname='Arial', fontsize=20, weight='bold')
ax1.set_xlabel('time(UTC)')
ax1.set_ylabel('T (C)')

# 设置有几个刻度
ax1.set_xticks([0, 2.5, 7, 11])
# 设置每个刻度的显示
ax1.set_xticklabels(['J', 'A', 'W', 'E'])
ax1.tick_params(axis='both', direction='in', color='blue',\
                length=10, width=2)

plt.plot(X+2, Y, label="chen", zorder=1)
plt.legend(loc='best')
plt.savefig('./Big.png')
plt.show()

3.1 保存的图片不完整

• 设置画布的大小

fig = plt.figure(figsize=(8, 4))

3.2 紧致布局

• 保证所有的内容都在画布中输出

plt.tight_layout()

3.3 设置分辨率

• dpi=300

plt.savefig('./Big.png', dpi=300)