Python matplotlib库的使用

news2024/11/23 23:38:23

画图的两种基本方式：

隐藏边框：

隐藏坐标系

设置网格线

共享坐标轴

双坐标轴

设置坐标轴标签及刻度字体大小

设置坐标轴标签据离坐标轴距离

画点与线

标注文字

画不同大小的多个坐标系

调节子图间距

导入库：

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

画图的两种基本方式：

1.面向对象方式（OO-style）：创建图或者图和坐标系，然后设置

fig = plt.figure()  # an empty figure with no Axes
fig, ax = plt.subplots()  # a figure with a single Axes
fig, axs = plt.subplots(2, 2)  # a figure with a 2x2 grid of Axes

x = np.linspace(0, 2, 100)  # Sample data.

fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 2.7), layout='constrained')
ax.plot(x, x, label='linear')  # Plot some data on the axes.
ax.plot(x, x**2, label='quadratic')  # Plot more data on the axes...
ax.set_xlabel('x label')  # Add an x-label to the axes.
ax.set_ylabel('y label')  # Add a y-label to the axes.
ax.set_title("Simple Plot")  # Add a title to the axes.
ax.legend();  # Add a legend.

2.pyplot方式：

x = np.linspace(0, 2, 100)  # Sample data.

plt.figure(figsize=(5, 2.7), layout='constrained')
plt.plot(x, x, label='linear')  # Plot some data on the (implicit) axes.
plt.plot(x, x**2, label='quadratic')  # etc.
plt.plot(x, x**3, label='cubic')
plt.xlabel('x label')
plt.ylabel('y label')
plt.title("Simple Plot")
plt.legend();

设置坐标系的边框

隐藏边框：

ax.spines['top'].set_visible(False)
ax.spines['bottom'].set_visible(False)
ax.spines['right'].set_visible(False)
ax.spines['top'].set_visible(False)

隐藏坐标系

fig,ax=plt.subplots(1,3,figsize=(12,2.5))
ax[1].axis('off')

设置网格线

ax.grid(b=None, which='major', axis='both',color = 'color', linestyle = 'linestyle', linewidth = number)

b：可选，默认为 None，可以设置布尔值，true 为显示网格线，false 为不显示，如果设置 **kwargs 参数，则值为 true。
which：可选，可选值有 'major'、'minor' 和 'both'，默认为 'major'，表示应用更改的网格线。
axis：可选，设置显示哪个方向的网格线，可以是取 'both'（默认），'x' 或 'y'，分别表示两个方向，x 轴方向或 y 轴方向。
color：'b' 蓝色，'m' 洋红色，'g' 绿色，'y' 黄色，'r' 红色，'k' 黑色，'w' 白色，'c' 青绿色，'#008000' RGB 颜色符串。
linestyle：'‐' 实线，'‐‐' 破折线，'‐.' 点划线，':' 虚线。

linewidth：设置线的宽度，可以设置一个数字。

共享坐标轴

fig,[ax1,ax2]=plt.subplots(2,1,sharex=True)    #共享x轴
fig,[ax1,ax2]=plt.subplots(1,2,sharey=True)    #共享y轴

双坐标轴

import numpy as np

fig,ax=plt.subplots(figsize=(5,3))
ax2=ax.twinx()
data1=np.array(range(10))**2
data2=np.array(range(10))**3
ax.plot(data1,label='square_legend',color='red')
ax.tick_params(axis='y',labelcolor='red')
ax.set_ylabel('square',color='red')
ax2.plot(data2,label='cubic_legend',color='green')
ax2.tick_params(axis='y',labelcolor='green')
ax2.set_ylabel('cubic',color='green')
#合并图例，并将图例的右上角放在坐标系的（0.7,1）位置处
fig.legend(loc='upper right', bbox_to_anchor=(0.7,1), bbox_transform=ax.transAxes)

设置坐标轴标签及刻度字体大小

parameters = {'xtick.labelsize': 16,'ytick.labelsize': 16,'axes.titlesize': 18}    #修改参数
plt.rcParams.update(parameters)    #更新参数
#plt.rc('font',family='Times New Roman',size=20)    #设置字体类型，大小

设置坐标轴标签据离坐标轴距离

ax.set_xlabel('x label',labelpad=50)    #设置x轴标签据x轴距离为50点

画点与线

fig,ax=plt.subplots(figsize=(3,2))
ax.scatter([1,2],[3,4])
ax.vlines(x=1.5,ymin=3.25,ymax=3.75)
ax.hlines(y=3.5,xmin=1.25,xmax=1.75)
ax.plot([1,2],[4,3])

标注文字

fig,axes=plt.subplots(1,2,figsize=(8,2))
axes[0].set_xlim(0,10)
axes[0].set_ylim(0,10)
axes[1].set_xlim(0,10)
axes[1].set_ylim(0,10)
axes[0].text(4,5, "axes[0].transData:\n(4,5)", transform=axes[0].transData)
axes[1].text(0.1, 0.5, "axes[1].transAxes:\n(0.1, 0.5)", transform=axes[1].transAxes)
axes[1].text(0.14, 0.2, "fig.transFigure:\n(0.14, 0.2)", transform=fig.transFigure)

画不同大小的多个坐标系

import matplotlib.gridspec as gridspec
fig=plt.figure(figsize=(12,2.5))
gs = gridspec.GridSpec(1,5)
ax = fig.add_subplot(gs[0,0]),fig.add_subplot(gs[0,1:3]),fig.add_subplot(gs[0,3:])
ax[0].plot([4,3,2,1])

调节子图间距

fig=plt.figure(figsize=(12,2.5))
gs = gridspec.GridSpec(1,5)
ax = fig.add_subplot(gs[0,0]),fig.add_subplot(gs[0,1:3]),fig.add_subplot(gs[0,3:])
ax[0].plot([4,3,2,1])
fig.tight_layout()