day05-matplotlit设置图形各种参数

news2024/9/25 11:07:17

matplotlib网格

1. 显示网格:plt.grid()

plt.grid(True, linestyle = "--",color = "gray", linewidth = "0.5",axis = 'x')

显示网格
linestyle：线型，“–”:表示网格是虚线，默认为实线
color：网格颜色
linewidth：宽度
axis：x，y，both，显示x/y/两者的格网

x = np.linspace(-np.pi,np.pi,256,endpoint = True)
c, s = np.cos(x), np.sin(x)
plt.plot(x, c)
plt.plot(x, s)
# 通过ndarry创建图表
#plt.grid(True, linestyle = "--",color = "gray", linewidth = "0.5",axis = 'both')
plt.grid(True,linestyle="--")
# 显示网格
# linestyle：线型
# color：颜色
# linewidth：宽度  (lw)
# axis：x，y，both，显示x/y/两者的格网

在这里插入图片描述

2. plt.gca( ) 对坐标轴的操作

首先观察画布上面的坐标轴，如下图

在这里插入图片描述

上图中，用红色标识出的黑色边界框线在Matplotlib中被称为spines，中文翻译为脊柱…在我理解看来，意思是这些边界框线是坐标轴区域的“支柱”。

那么，我们最终要挪动的其实就是这四个“支柱”

且所有的操作均在plt.gca( )中完成，gca就是get current axes的意思

接下来需要绘制图如下:

在这里插入图片描述

获取当前坐标轴位置并移动

# 创建x轴数据
x = np.arange(-50,51)
# 创建y轴的数据,他是x的平方
y = x ** 2
plt.plot(x, y)

在这里插入图片描述

x = np.arange(-50,51)
y = x ** 2
# 获取当前坐标轴
ax = plt.gca()
# 通过坐标轴spines,确定 top, bottom, left, right (分别表示上,下,左和右)

# 不需要右侧和上侧线条,则可以设置他的颜色
ax.spines['right'].set_color("none")
ax.spines['top'].set_color("none")

在这里插入图片描述

# 移动下轴到指定位置
# 在这里，position位置参数有三种，data , outward(向外-可自行尝试) , axes
# axes:0.0 - 1.0之间的值，整个轴上的比例
#ax.spines['left'].set_position(('data',0.0))
ax.spines['left'].set_position(('axes',0.5))  #0-1范围   0.5——>50%
# 移动下轴到指定位置
# 'data'表示按数值挪动，其后数字代表挪动到Y轴的刻度值
#ax.spines['bottom'].set_position(('data',0.0))

#设置坐标区间：
plt.ylim(0, y.max()) # 设置轴取值范围
plt.plot(x, y)

在这里插入图片描述

3. plt.rcParams设置画图的分辨率，大小等信息

plt.rcParams[‘figure.figsize’] = (8.0, 4.0) # 设置figure_size英寸
plt.rcParams[‘figure.dpi’] = 300 #分辨率
- 默认的像素：[6.0,4.0]，分辨率为72，图片尺寸为 432x288
- 指定dpi=100，图片尺寸为 600*400
- 指定dpi=300，图片尺寸为 1800*1200

plt.rcParams['figure.figsize'] = (6.0, 4.0)
plt.plot()

# 指定dpi=100，图片尺寸为 600*400
plt.rcParams['figure.dpi'] = 100
#值越大越清晰

4.图表的样式参数设置

(1).线条样式

传入x,y，通过plot画图,并设置折线颜色、透明度、折线样式和折线宽度标记点、标记点大小、标记点边颜色、标记点边宽,网格
```
plt.plot(x,y,color='red',
alpha=0.3,
linestyle='',
linewidth=5,
marker='o',
markeredgecolor='r',
markersize='20',
markeredgewidth=10)
```
1). color:可以使用颜色的16进制，也可以使用线条颜色的英文，还可是使用之前的缩写

字符	颜色	英文全称
‘b’	蓝色	blue
‘g’	绿色	green
’ r ’	红色	red
’ c ’	青色	cyan
’ m ’	品红	magenta
’ y ’	黄色	yellow
’ k ’	黑色	black
’ w ’	白色	white

颜色参考地址:http://tools.jb51.net/color/jPicker

2). alpha: 0-1，透明度
3). linestyle:折线样式

字符	描述
‘-’	实线
‘–’	虚线
‘-.’	点划线
‘:’	虚线

3). marker标记点:

标记符号	描述
‘.’	点标记
‘o’	圆圈标记
‘x’	'X’标记
‘D’	钻石标记
‘H’	六角标记
‘s’	正方形标记
‘+’	加号标记

x= np.arange(0, 100,10)
y= x ** 2
"""linewidth 设置线条粗细
   label 设置线条标签
   color 设置线条颜色
   linestyle 设置线条形状
   marker 设置线条样点标记
"""
plt.plot(x, y, linewidth = '2', label = "test", color='b', linestyle='--', marker='H')
plt.legend(loc='upper left')

在这里插入图片描述

(2).线条样式缩写

# 颜色 标记 样式
plt.plot([1,2,3],[4,7,6],'r*-.')
plt.plot([2,4,5],[3,8,7],'m+--')

在这里插入图片描述

plt.rcParams['figure.figsize']=(8,4)
#不同种类不同颜色的线
#不同种类不同颜色的线并添加图例
x=np.linspace(0,10,100)

plt.plot(x,x+0, '-g', label='-g')    #实线  绿色

plt.plot(x,x+1, '--c', label='--c')   #虚线 浅蓝色

plt.plot(x,x+2, '-.k', label='-.k')   #点划线 黑色

plt.plot(x,x+3, '-r', label='-r')    #实线  红色

plt.plot(x,x+4, 'o', label='o')     #点   默认是蓝色

plt.plot(x,x+5, 'x', label='x')     #叉叉  默认是蓝色

plt.plot(x,x+6, 'dr', label='dr')    #砖石  红色

#添加图例右下角lower right  透明度  阴影  边框宽度
plt.legend(loc='lower right',framealpha=0.5,shadow=True, borderpad=0.5)