数据可视化系列之 matplotlib

冷不防 2022-06-04 09:57 330阅读 0赞

matplotlib的数据可视化  
matplotlib是python专门用于绘图的库，其官方指导网站为[https://matplotlib.org/][https_matplotlib.org]，里面涉及多种绘图的示例以及指导。这里只介绍一部分个人在平时使用中用到的一些方法。包括subplot，colormap，scatter等函数，处理实时绘图，多图间隔大小，多图叠加，标注等问题。

1.contour、pcolor、plot、scatter、imshow、matshow  
以上各种方法都可以绘制三维数据。用法基本相同，具体参数看官方文档。

for i in range(16):
            plt.subplot(4,4,i+1)
            plt.pcolor(conv2[0,:,:,i])

![这里写图片描述][SouthEast]

fig, axes = plt.subplots(4, 4, figsize=(6, 6),
                             subplot_kw={
       'xticks': [], 'yticks': []})
    
        fig.subplots_adjust(left=0.02, bottom=0.06, right=0.95, top=0.94, wspace=0.05)
        for i,ax in zip(range(16), axes.flat):
            ax.imshow(conv2[0,:,:,i])
        plt.show()

![这里写图片描述][SouthEast 1]

2.subplot 控制绘图间距  
方法1：subplot(nrows, ncols, plot\_number)  
方法2：matplotlib.pyplot.subplots(nrows=1, ncols=1, sharex=False, sharey=False, squeeze=True, subplot\_kw=None, gridspec\_kw=None, \*\*fig\_kw)

import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    methods = [None, 'none', 'nearest', 'bilinear', 'bicubic', 'spline16',
               'spline36', 'hanning', 'hamming', 'hermite', 'kaiser', 'quadric',
               'catrom', 'gaussian', 'bessel', 'mitchell', 'sinc', 'lanczos']
    
    # Fixing random state for reproducibility
    np.random.seed(19680801)
    
    grid = np.random.rand(4, 4)
    
    fig, axes = plt.subplots(3, 6, figsize=(12, 6),
                             subplot_kw={
       'xticks': [], 'yticks': []})
    
    fig.subplots_adjust(hspace=0.3, wspace=0.05)#控制间距
    #fig.subplots_adjust(left=0.02, bottom=0.06, right=0.95, top=0.94, wspace=0.05)
    
    for ax, interp_method in zip(axes.flat, methods):
        ax.imshow(grid, interpolation=interp_method, cmap='viridis')
        ax.set_title(interp_method)
    
    plt.show()

![这里写图片描述][SouthEast 2]

3.多个figure绘图叠加

fig, ax = plt.subplots()
    
    cmap = mpl.colors.ListedColormap(['blue','red'])
    
    c = plt.pcolor(z,cmap = cmap,vmin = 0,vmax = 30)
    plt.axis('tight')
    
    fig.colorbar(c,ticks = [15])
    plt.scatter(xid,yid,color = 'green')
    for i in range(len(xid)):
        plt.text(xid[i]+10,yid[i]+10,str(cid[i]),ha = 'right')
    plt.show()

![这里写图片描述][SouthEast 3]

4.数据实时绘图显示

import matplotlib.pyplot as plt
    fig, (ax0, ax1) = plt.subplots(nrows = 2,figsize=(11, 9.6))
    for i in range(10):
        ax0.scatter(i,j,color='b',marker='*')
        ax1.scatter(i,j*j,color='r',marker='*')
        plt.pause(0.001)
    plt.show()

![这里写图片描述][70]

5.图表中显示中文  
matplotlib的缺省配置文件中所使用的字体无法正确显示中文。为了让图表能正确显示中文，可以有几种解决方案。

*  在程序中直接指定字体。
 *  在程序开头修改配置字典rcParams。
 *  修改配置文件。
    
      比较简便的方式是，中文字符串用unicode格式，例如：u”测试中文显示”，代码文件编码使用utf-8 加上 \# coding = utf-8。  
      但以上方法只是解决了标题部分显示中文的问题，并未解决图例中文显示的问题。可采用修改配置字典的方式设置图例显示中文，代码如下：

# 指定中文字体
    mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #指定默认字体

参考文献：  
1.[http://blog.csdn.net/sunhuaqiang1/article/details/70194015][http_blog.csdn.net_sunhuaqiang1_article_details_70194015]  
更多的关于matplotlib的参考文档见官网指导文件。[https://matplotlib.org/tutorials/index.html][https_matplotlib.org_tutorials_index.html]。

[https_matplotlib.org]: https://matplotlib.org/
[SouthEast]: /images/20220604/ced3149a6213416f9ace9ec107c9644b.png
[SouthEast 1]: /images/20220604/f6ae5542d67e448599b50124d65d7668.png
[SouthEast 2]: /images/20220604/89d2aa622c0d4e13997c668235d44e9e.png
[SouthEast 3]: /images/20220604/451dfa7ef8ce43f994c536defcc05080.png
[70]: /images/20220604/4aff265087244b0ca2c47a1e0fbf0097.png
[http_blog.csdn.net_sunhuaqiang1_article_details_70194015]: http://blog.csdn.net/sunhuaqiang1/article/details/70194015
[https_matplotlib.org_tutorials_index.html]: https://matplotlib.org/tutorials/index.html