Python数据可视化三部曲之 Matplotlib 从上手到上头

Python数据可视化三部曲 之 Matplotlib 从上手到上头
 
 

文章目录

• --安装命令--
• 1.plot()方法基本
• • 1.1 方法概述
  • 1.2 不设置x时
  • 1.3 x中元素的顺序
• 2.设置坐标轴范围 plt.xlim() & plt.ylim()
• 3.设置坐标标签 plt.xticks() & plt.yticks()
• 4.负号正常显示 与 中文正常显示 问题
• 5. 设置坐标 轴 标签 plt.xlabel() & plt.ylabel()
• 6.增加标题 plt.title()
• 7.增加图例 和 网格 plt.legend() & plt.grid()
• 8. 设置样式（颜色，线条，标记）
• • 8.1 线条颜色 color
  • 8.2 线条样式 linestyle
  • 8.3 标记样式 maker
  • 8.4 线条宽度 linewidth
  • 8.5 标记的样式
  • 8.6 样式使用示例
• 9.面向对象绘图
• • 9.1 面向对象绘图 - 创建画布对象
  • 9.2 创建Axes对象
  • 9.3 常用面向对象绘图方法
• 10.matplotlib进阶学习
• • （一）给图像添加 文本标签 与 注释
  • （二）subplots_adjust()方法解决图表与画布的间距问题
  • （三）直方图的绘制
  • （四）单柱柱形图与多柱柱形图的绘制
  • （五）绘制饼形图专题(从一般饼状图到内嵌环形图)
  • （六）绘制面积图&热力图
  • （七）绘制箱线图 与 异常值的输出
  • （八）双y轴图像实现
  • （九）绘制 3D图像专题 （三维柱状图、曲面图、散点图、曲线图合集）
  • （十）绘制渐变色扇形图 -基于 颜色地图plt.cm模块儿
  • （十一）实现 等高线图

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大家好，我是侯小啾！
  本次blog，将为大家串讲一遍python的三大数据可视化库之一 —— matplotlib库。本篇博客侧重于基本功与面向对象绘图，更多细节小啾将在其他blog中分块儿呈现。

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–安装命令–

pip install matplotlib

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1.plot()方法基本 1.1 方法概述

plot()方法是最常用的方法之一，Matplotlib绘图基本主要使用plot()函数。其通常用来绘制折线图，也可以用来绘制散点图。
因为plot()方法的构造过于复杂，很难一次将所有的参数将清楚。所以这里分块进行，按照功能来一步一步解析。plot()每多设定一个参数，每多一个plt命令，图像就会多一部分细节。

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

这里暂先展示一小部分参数，
其中
 
参数x
x 指x轴的数据 可以是一个列表，元组，Series等。也可以是range对象。
 
参数y
指的y轴的数据，可以选择的格式同x：可以是一个列表，元组，Series等。也可以是range对象。。
 
参数format_string
指的是控制曲线格式的字符串
 
kwargs
通过kwargs可以传入键值参数。

1.2 不设置x时

当不设置x时，x轴默认为0,1，2…这样的数值类型。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 1, 0, 0, -1, 0, 1, 1, -1])
plt.show()

      

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1.3 x中元素的顺序

绘图时，绘图的顺序与x内数值本身的大小无关，数值在x中的顺序，即为绘图的先后顺序。
如：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([2, 1, 3, 4, 5], [2, 5, 8, 12, 18])
plt.show()

      
即绘制此折线图时，先绘制了(2,2)点，再绘制了(1,5)点，接着绘制了(3, 8)点。

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在x中，只要存在一个数据是字符串类型，则x中所有的元素都视为字符串，这些元素在图像中不再有大小之分。
 
代码示例如下：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([3, 1, '2', 4, 5], [2, 8, 12, 5, 9])
plt.show()

        

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2.设置坐标轴范围 plt.xlim() & plt.ylim()

plt.ylim() 设置y轴范围。
 
plt.xlim() 设置x轴范围。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 1, 0, 0, -1, 0, 1, 1, -1])
plt.ylim(-3, 3)
plt.xlim(-10, 20)
plt.show()

       

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3.设置坐标标签 plt.xticks() & plt.yticks()

设置标签，即可以将plot()中传入的x、y的元素值在坐标轴中以其他形式显示出来。
具体方法为
 
plt.xticks(location, lables,rotation)
plt.yticks(location, lables,rotation)
 
其中，location表示原x/y轴的数据（而不是位置索引下标），lables指新设定的标签，元素数量要与location相同，且与location相同位置上有着一一对应的关系。
 
rotation参数通过设定一个角度的数值，可以将设定的标签旋转一定的角度。（示例代码中将x轴标签旋转45度）
 
且在设置标签过程中，标签可以选择设置部分。没有设置的标签也不会再显示原值。（如下边代码中没有设置x轴上数值“2”处的标签）
 
具体示例如下：

import matplotlib.pyplot as plt
# 正常显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.plot([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [1, 1, 0, 0, -1, 0, 1, 1, -1])
plt.ylim(-3, 3)
plt.xlim(-10, 20)
plt.xticks([1, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
           ['02-01', '02-03', '02-04',
            '02-05', '02-06', '02-07', '02-08',
            '02-09'], rotation=45)
plt.yticks([0, 1, -1], ['低', '高', '中'])
plt.show()

        

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4.负号正常显示 与 中文正常显示 问题

负号正常显示

rcParams 是Matplotlib库中pyplot包绘图的参数字典，key为’axes.unicode_minus’的默认取值(value)为True,表示unicode的minus类型，有些字体对其兼容性支持不够，导致负号无法正常显示,现在将’axex.unicode_minus’的取值设为False，则可正常显示负号。

代码：

plt.rcParams[‘axes.unicode_minus’] = False

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中文正常显示

默认情况下，图形中的中文为乱码形式
 
每次绘图前，通过代码更改参数。更改Matplotlib包中pyplot包的参数字（rcParams）字体的无衬线字体属性(font.sans-serif, 为参数字典的一个key)的取值(value)，现将其设定为以’SimHei’为元素的数组形式。

代码：

plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘SimHei’]

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5. 设置坐标 轴 标签 plt.xlabel() & plt.ylabel()

在图像中添加坐标轴标题可以直观地显示坐标轴代表的数据变量。
 
plt.xlabel()
 
plt.ylabel()

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.plot([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [1, 1, 0, 0, -1, 0, 1, 1, -1])
plt.xticks([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
           ['02-01', '02-02', '02-03', '02-04',
            '02-05', '02-06', '02-07', '02-08',
            '02-09'], rotation=45)
plt.yticks([0, 1, -1], ['低', '高', '中'])
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('A指标')
plt.show()

  

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6.增加标题 plt.title()

plt.title()

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.title('xxxxxxxxxxx图像')
plt.plot([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], [1, 1, 0, 0, -1, 0, 1, 1, -1])
plt.xticks([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
           ['02-01', '02-02', '02-03', '02-04',
            '02-05', '02-06', '02-07', '02-08',
            '02-09'], rotation=45)
plt.yticks([0, 1, -1], ['低', '高', '中'])
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('A指标')
plt.show()

       

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7.增加图例 和 网格 plt.legend() & plt.grid()

增加图例可以通过plt.plot()方法的label参数添加，也可以通过plt.legend()添加。
 
增加网格通过plt.grid()方法添加。

plt.legend()
第一个参数是一个可迭代对象，其元素为表示图例的字符串，其传入时的顺序与上边代码中线条绘制的顺序一一对应。
第二个参数是loc参数，表示图例显示的位置。
第三个参数为字体大小fontsize。

plt.grid(b=None,which=‘major’, axis=‘both’, **kwargs)
 
参数b:
布尔数据类型，设定是否显示grid。默认为None，不显示。如需显示，则将B设定为True。
 
参数which:
设定 分割标示线(tick) 的类型，取值为"major", “minor"或者"both”。
默认为"major"，表示以原本坐标轴分割标示线为准；
若取值为"minor"，则表示 进一步细分 坐标轴分割标示线，但是 分割标准要提前设定好。如果只是设定值为"minor",则图形不会显示grid。
“both"表示大小区间坐标轴分割线都有。
 
参数axis:
制定绘制grid的坐标轴，取值为"both”(default), “x”, 或者"y"。both表示X轴和Y轴的grid都绘制。 默认都绘制。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.plot([5.12, 5.15, 5.13, 5.10, 5.2, 5.25, 5.19, 5.24, 5.31], label='股票A收盘价')
plt.plot([5.09, 5.13, 5.16, 5.12, 5.09, 5.25, 5.16, 5.20, 5.25], label='股票B收盘价')
plt.xticks(range(9), [
	'2021-02-01', '2021-02-02', '2021-02-03', '2021-02-04',
	'2021-02-05', '2021-02-06', '2021-02-07', '2021-02-08',
	'2021-02-09'], rotation=45)
plt.title('某股票收盘价时序图')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('价格')
plt.grid(True, axis='y')
plt.legend()
plt.show()

 

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8. 设置样式（颜色，线条，标记） 8.1 线条颜色 color

修改图形的颜色通过设定plot()的color参数来实现,color参数也可以简写为c。
 
颜色的取值有多种方式指定，最常用的是直接设定颜色的名称或颜色名称的简写，也可以通过RGB数组(比如(1,1,0)等其他方式设定)。

常用的颜色简写有

颜色	简写	英文
蓝色	b	blue
红色	r	red
绿色	g	green
黄色	y	yellow
黑色	k	black
白色	w	white
洋红色（也称品红色）	m	magenta
蓝绿色（即青色）	c	cyan

此外，常用颜色还可以选择的有brown,purple,pink,orange,olive,gold,gray等。

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8.2 线条样式 linestyle

plot()函数中的linestyle参数用于设定曲线的类型。为了书写方便，有时会用ls代替linestyle, 该参数的主要取值如表所示：

线条类型可能的取值有

类型	名称取值	符号取值
实线	‘solid’	‘-’
虚线（也称双画线）	‘dashed’	‘—’ (两个短杠)
线点	‘dashdot’	‘-.’
点线	‘dotted’	‘:’
不画线	‘None’	‘’
虚线（另一种）		‘:’

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8.3 标记样式 maker

除了线条样式外，还可以设置数据点的形状。数据点形状通过plot()方法的maker参数来设定。maker参数取值有很多，如表所示：

点的形状marker的部分值表

形状含义	符号取值(marker)
点标记	.
像素标记	,
实心圆标记	o
向下三角形标记	v
向上三角形标记	^
向左三角形标记	<
向右三角形标记	>
实心正方形标记	s
实心五角星标记	‘p’
竖六边形标记	‘h’
横六边形标记	‘H’
下花三角标记	1
上花三角标记	2
左花三角标记	3
右花三角标记	4
加号标记	‘+’
叉号标记	‘x’
钻石标记(大菱形标记)	D
小钻石标记(小菱形标记)	d
星号标记	‘*’
竖线标记	‘|’

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8.4 线条宽度 linewidth

线条的宽度通过参数linewidth来设定。参数linewidth也可以简写成lw。

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8.5 标记的样式

参数mfc用于设置标记的颜色
参数ms用于设置标记的大小
参数mec用于设置标记的边框的颜色。

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8.6 样式使用示例

绘制两条折线为例
 
一条为红色，线条样式为“点线”类型，标记为大菱形标记，线条宽度为2。
另一条为绿色，线条样式为虚线类型（’:’），标记为横六边形标记，线条宽度为4。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.plot([5.12, 5.15, 5.13, 5.10, 5.2, 5.25, 5.19, 5.24, 5.31], label='股票A收盘价', c='r', ls='-.', marker='D', lw=2)
plt.plot([5.09, 5.13, 5.16, 5.12, 5.09, 5.25, 5.16, 5.20, 5.25], label='股票B收盘价', c='g', ls=':', marker='H', lw=4)
plt.xticks(range(9), \
	      ['2021-02-01', '2021-02-02', '2021-02-03', '2021-02-04', \
	      '2021-02-05', '2021-02-06', '2021-02-07', '2021-02-08', \
	       '2021-02-09'], rotation=45)
plt.title('某股票开盘价&收盘价时序图')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('价格')
plt.grid(True)
plt.legend()
plt.show()

图像展示如下：

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9.面向对象绘图 9.1 面向对象绘图 - 创建画布对象

设置画布，Matplotlib绘图的一大特色，即面向对象绘图。
 
使用Matplotlib面向对象绘图，绘图前我们要先创建一个Figure对象，即所谓的“画布”，Figure对象是一个空白区域。Figure对象可以通过pyplot包中的figure函数进行创建。

fig = plt.figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True)

其中
num  指图像的编号或名称，数字为编号，字符串为名称。通过此参数来指定、区分不同的Figure对象。
figsize  指画布的宽和高，单位为英寸。(x, y)
dpi  指画布的分辨率，即每英寸有多少个像素，默认为80。
facecolor  指背景颜色。
edgecolor  指边框颜色。
frameon  指是否显示边框，默认为True，表示绘制边框。否则不绘制边框。

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(1, facecolor='r', figsize=(5, 3))
plt.plot([1, 1, 0, 0, -1, 0, 1, 1, -1])
plt.show()

           

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对于每个Figure对象，都可以包含一个或者多个个Axes对象，每个Axes对象即一个绘图区域，其拥有自己独立的坐标系统。
 
不设置画布时则自动创建一个只有一个Axes对象的画布，且位置居中。

创建好Figure和Axes后，绘图时直接对创建的Axes对象调用相关方法即可（如ax1.plot()），不必再使用类似plt.plot()这样的形式。此即面向对象绘图。

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9.2 创建Axes对象

以创建一个包含两个Axes的Figure对象为例，创建的方法有两种，一种是调用Figure对象的add_axes()方法，另一则是调用matplotlib的subplot()方法。

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add_axes()方法
 
使用add_axes()方法创建Axes时，以对Figure对象fig创建Axes对象ax1为例，其语法如下

ax1 = fig.add_axes([x1,y1,x2,y2])

需要传入一个有四个元素的列表，四个数字依次表示创建的Axes的左下角、右上角的相对坐标位置。（原点在Figure对象左下角，计算相对位置时，Figure的宽和高都视为1个单位长度，要传入的坐标值都是0到1的浮点数）

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
# 创建两个Axes对象
ax1 = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.3, 0.3])
ax2 = fig.add_axes([0.5, 0.5, 0.4, 0.4])
plt.show()

       

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plt.subplot()方法
 
使用plt.subplot()方法创建Axes时，其语法如下

subplot(numRows, numCols, plotNum)

其中
num_Rows  指图像排多少行
numCols  指图像排多少列
plotNum  指图像的位置左上角第一个图像的位置开始记为1，往右依次记为2,3…,每一行的图像接着排下去，最终右下角的图像编号等于num_Rows×plotNum。
代码示例如下：

import matplotlib.pyplot as plt
# 位置1
ax1 = plt.subplot(221)
ax1.set_title('ax1')
# 位置2
ax2 = plt.subplot(222)
ax2.set_title('ax2')
# 位置3
ax3 = plt.subplot(223)
ax3.set_title('ax3')
# 位置4
ax4 = plt.subplot(224)
ax4.set_title('ax4')
plt.show()

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9.3 常用面向对象绘图方法

以Axes对象ax1为例，常用的面向对象绘图方法有：

 
#绘图

ax1.plot()

---

#设置网格

ax1.grid()

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#设置标题

ax1.set_title(‘ax1_title’)  

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#设置标签

ax1.set_xlabel()

---

ax1.set_ylabel()

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#设置坐标轴范围

ax1.set_xlim()

ax1.set_ylim()

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#设置刻度标签

ax1.set_xticklabels()

ax1.set_yticklabels()

---

# 设置图例

ax1.legend()

---

# 显示图像
将数据显示为图像，即在2D常规栅格上。

ax1.imshow()

---

# 显示图像
将2D矩阵或数组的值绘制为颜色编码的图像。

ax1.matshow()

---

#添加一条水平线

ax1.axhline()

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# 添加水平跨度

ax1.axhspan

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# 添加一条垂直线

ax1.axvline

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# 添加垂直跨度

ax1.axvspan

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# 添加无限长的直线

ax1.axline

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Axes对象也有bar()，barh()，pie()，scatter()等方法。

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10.matplotlib进阶学习

更多相关 *** 作，为了方便日常检索，小啾将其写在了其他博文中。且小啾将链接附在了文末，大家可以参考学习：

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matplotlib进阶传送门：
 

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（一）给图像添加 文本标签 与 注释

（一）python-matplotlib给图像添加文本标签与注释

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（二）subplots_adjust()方法解决图表与画布的间距问题

（二）python-matplotlib绘图 -应用subplots_adjust()解决图表与画布的间距问题

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（三）直方图的绘制

（三）直方图的绘制 基于python-matplotlib库

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（四）单柱柱形图与多柱柱形图的绘制

（四）单柱柱形图与多柱柱形图的绘制 基于python-matplotlib库

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（五）绘制饼形图专题(从一般饼状图到内嵌环形图)

（五）python-matplotlib库绘制饼形图专题(从一般饼状图到内嵌环形图)

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（六）绘制面积图&热力图

（六）python-matplotlib 绘制面积图&热力图

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（七）绘制箱线图 与 异常值的输出

（七）绘制箱线图 与 异常值的输出 - 基于Python matplotlib库

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（八）双y轴图像实现

（八）python matplotlib 双y轴图像实现

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（九）绘制 3D图像专题 （三维柱状图、曲面图、散点图、曲线图合集）

（九）python matplotlib绘制 3D图像专题 （三维柱状图、曲面图、散点图、曲线图合集）

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（十）绘制渐变色扇形图 -基于 颜色地图plt.cm模块儿

（十）绘制渐变色扇形图 - 基于python - matplotlib 颜色地图plt.cm模块儿

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（十一）实现 等高线图

（十一）实现 等高线图 - 基于python-matplotlib

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本次分享就到这里，小啾感谢您的关注与支持！
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