【北京理工大学-Python 数据分析-2.1Matplotlib库入门】

news2024/12/24 3:57:36

Matplotlib库的使用

Matplotlib库由各种可视化类构成，内部结构复杂，受Matlab启发。
matplotlib.pyplot是绘制各类可视化图形的命令字库，相当于快捷方式。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([3,1,4,5,2])
plt.ylabel("Grade")
plt.savefig('test',dip=600) ##存储成PNG的格式,默认PNG格式，可以通过dip修改输出质量
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([0,2,4,6,8],[3,1,4,5,2])##plt.plot(x,y)当由2各以上参数时，按照X轴和Y轴顺序绘制数据点。
plt.ylabel("Grade")
plt.axis([-1,10,0,6])##是X和Y轴的范围
plt.show()

pyplot的绘图区域:在全域绘图区域中创建一个分区体系，并定位到一个子绘图区域。

plt.subplot(nrows,ncols,plot_number)
plt.subplot(3,2,4)
plt.subplot(324)

在这里插入图片描述
举个栗子：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 
def f(t):
    return np.exp(-t)*np.cos(2*np.pi*t)  ##定义一个能量衰减函数
a=np.arange(0.0,5.0,0.02)##随机生成一个数组a
plt.subplot(211)##将绘图区域分成2行一列，选择二第一个区域作图
plt.plot(a,f(a))
plt.subplot(2,1,2)
plt.plot(a,np.cos(2*np.pi*a),"r--")
plt.show()

在这里插入图片描述
plt.plot(x,y,format_string,kwargs)

x:x轴数据，列表或者数组，可选。
y:y轴数据，列表或数组。
format_string:控制曲线的格式字符串，可选。
kwargs:第二组或更多（x,y,format_string)

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
a=np.arange(10)
plt.plot(a,a*1.5,a,a*2.5,a,a*3.5,a,a*4.5) 
plt.show()

format_string:控制曲线的格式字符串，可选有颜色字符串、风格字符和标记字符组成。

颜色字符	说明
‘b’	蓝色
‘g’	绿色
‘r’	红色
‘c’	青绿色
‘#008000’	RGB某颜色
‘m’	洋红色
‘y’	黄色
‘k’	黑色
‘w’	白色
‘0.8’	灰度值字符串

风格字符

风格字符	说明
‘_’	实线
‘__’	破折线
‘_.’	点划线
‘:’	虚线
‘’ ’ ’	无线条

当绘制多条曲线时，各条曲线的x不能省。

format_string:控制曲线的格式字符串，可选

标记字符	说明
‘.’	点标记
‘,’	像素标记（极小点）
‘o’	实心圈标记
‘v’	倒三角标记
‘^’	上三角标记
’>’	右三角标记
‘<’	左三角标记
‘1’	下花三角标记
‘2’	上花三角标记
‘3’	左花三角标记
‘4’	右花三角标记
‘s’	实心方形标记
‘p’	实心五角标记
‘*’	星形标记
‘h’	竖六边形标记
’H’	横六边形标记
‘+’	十字标记
‘x’	x标记
‘D’	菱形标记
‘d’	瘦菱形标记
‘竖线’	垂直线标记

小试牛刀

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
a=np.arange(10)
plt.plot(a,a*1.5,'g-o',a,a*2.5,'r-x',a,a*3.5,'-*',a,a*4.5,'b-.') ##第一条绿色的线是实心绿点，第二条线是红色X,第三条是蓝色*,第四条是深蓝._形状
plt.show()

关于plt.plot(x,y,formaat_string,**kwargs)中的参数

**kwargs:第二组或更多（x,y,format_string)
color:控制颜色，color=‘green’
linestyle:线条风格，linestyle=‘dashade’
marker:标记风格，marker=‘o’
markerfacecolor:标记颜色，markerfacecolor=‘blue’
markersize:标记尺寸，markersize=20

pyplot无法直接使用汉语，需要进行修改。
pyplot的中文显示：第一种方法：rcParams修改字体。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei'##使用rcParams将字体改为细黑
plt.plot([3,1,4,5,2])
plt.ylabbel("纵轴（值）
plt.savefig('test',dip=600)
plt.show()

rcParams函数对于字体和字号大小的修改

属性	说明
‘font.family’	用于显示字体的名字
‘font.style’	字体风格，正常’normal’或斜体’italic’
font.size’	字体大小，整数字号或者’large’、‘x-small’

常见的中文字体类型

中文字体	说明
‘SimHei’	中文黑体
‘Kaiti’	中文楷体
‘LiSu’	中文隶书
‘FangSong’	中文幼圆
‘STSong’	华文宋体

例子

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
matplotlib.rcParams['font.family']='STsong'##使用这中修改的话，是全局字体格式的修改
matplotlib.rcParams['font.size']=20
a=np.arange(0.0,5.0,0.02)
plt.xlabel('横轴：时间')
plt.ylabel('纵轴：振幅')
plt.plot(a,np.cos(2*np.pi*a),'r--')
plt.show()

修改局部字体方法：
在有中文输出的地方，使用fonproperties()

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
a=np.arange(0.0,5.0,0.02)
plt.xlabel('横轴：时间',fontproperties='SimHei',fontsize=15)
plt.ylabel('纵轴：振幅',fontproperties='SimHei',fontsize=15)
plt.plot(a,np.cos(2*np.pi*a),'r--')
plt.show()

pyplot的文本显示函数

函数	说明
plt.xlabel()	对X轴增加文本标签
plt.ylabel()	对Y轴增加文本信息
plt.title()	对图形整体增加文本标签
plt.text()	对任意位置增加文本
plt.annotate()	在图形中增加带箭头的注释

实例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import re

a=np.arange(0.0,5.0,0.02)
plt.plot(a,np.cos(2*np.pi*a),'r--')
plt.xlabel('横轴：时间',fontproperties='SimHei',fontsize=15,color='green')
plt.ylabel('纵轴：振幅',fontproperties='SimHei',fontsize=15)

plt.title('正弦波实例 y=cos(2Πx)',fontproperties='SimHei',fontsize=25)###在python中使用常见的数学公式，可以结合LateX语法实现
plt.text(2,1,'μ=100',fontsize=15)
plt.axis([-1,6,-2,2])##在-1和6的地方展示该字符
plt.grid(True)
plt.show()

在这里插入图片描述
plt.annotate()函数的使用：

plt.annotate(S,xy=arrow_crd,xytest=text_crd,arrowprops=dict)

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import re

a=np.arange(0.0,5.0,0.02)
plt.plot(a,np.cos(2*np.pi*a),'r--')
plt.xlabel('横轴：时间',fontproperties='SimHei',fontsize=15,color='green')
plt.ylabel('纵轴：振幅',fontproperties='SimHei',fontsize=15)
plt.title('正弦波实例 y=cos(2Πx)',fontproperties='SimHei',fontsize=25)###在python中使用常见的数学公式，可以结合LateX语法实现
plt.annotate('μ=100',xy=(2,1),xytext=(3,1.5),arrowprops=dict(facecolor='black',shrink=0.1,width=1.5))###使用plt.annotate()函数添加箭头指标
plt.axis([-1,6,-2,2])##在-1和6的地方展示该字符
plt.grid(True)
plt.show()

pyplot子绘图区域的设计
plt.subplot2grid()函数的使用

plt.subplot2grid(GridSpec,CurSpec,colspan=1,rowspan=1)
理念：设定网格，选中网格，确定选中行列区域数量，编号从0开始。

如对a2区域进行设计
在这里插入图片描述

plt.subplot2grid((3,3),(1,0),colspan=2)
##第一个参数是一个元组，表示把作图区域分为几个部分，在本例中表明分为3行3列9个部分，第二个参数显示的是选中当前区域第1行，第0列，colspan表示的是列宽的延长，此处表示延长2个单位。

如何用该函数选中每个区域并进行绘图？
plt.subplot2grid((3,3),(0,0),clospan=3)

plt.subplot2grid((3,3),(1,0),clospan=2)

plt.subplot2grid((3,3),(1,2),rawspan=2))
plt.subplotgrid((3,3),(2,0))

在这里插入图片描述
gridSpec类

import matplotlib.gridspec as gridspec
gs=gridspec.GridSpec(3,3)

ax1=plt.subplot(gs[0,:])
ax2=plt.subplot(gs[1,:-1])
ax3=plt.subplot(gs[1:,-1])
ax4=plt.subplot(gs[2,0])
ax5=plt.subplot(gs[2,1])