matplotlib简单使用汇总

ゝ一纸荒年。 2022-12-12 13:38 115阅读 0赞

> 参考链接:[https://www.jianshu.com/p/da385a35f68d][https_www.jianshu.com_p_da385a35f68d]

### 画点图、线图 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQzMjc5NDU3_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

import numpy as np
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    from matplotlib.ticker import MultipleLocator
    
    # 使用numpy产生函数数据
    x = np.arange(6, 100, 0.5)
    y = x * 2
    
    x2 = np.arange(0, 10, 0.1)
    y2 = np.sin(x2)
    
    # 加入这句话为了能在图中写中文
    plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号
    
    # 创建窗口和子图。在绘图结构中，figure创建窗口，subplot创建子图。所有的绘画只能在子图上进行。plt表示当前子图。
    # 方法1：先创建窗口，再创建子图
    fig = plt.figure(num=1, figsize=(15, 10), dpi=100, facecolor="#BBFFFF", edgecolor='#0000CD')  # 开启一个窗口，同时设置大小，分辨率，背景颜色
    ax1 = fig.add_subplot(2, 1, 1)  # 通过fig添加子图。参数：行数，列数，索引。
    ax2 = fig.add_subplot(2, 1, 2)  # 行数和列数一致，索引代表放置的位置，从左上角开始数
    # 方法2：一次性创建窗口和多个子图。（空白不绘制）
    # fig, axarr = plt.subplots(4, 1) # 开一个新窗口，并添加4个子图，返回子图数组
    # ax1 = axarr[0] # 通过子图数组获取一个子图
    # print(fig, ax1)
    
    ax1.set_title("mingyu")  # 设置图的标题
    ax1.set_xlabel("age", fontdict={ 'color': 'r', 'fontsize': '30'})  # 设置图的x轴的名称
    ax1.set_ylabel("money(万元)", fontdict={ 'color': 'r', 'fontsize': '30'})  # 设置y轴的名称
    ax1.set_xlim(0, 100)  # 设置x轴的范围
    ax1.set_ylim(0, 250)  # 设置y轴的范围
    ax1.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(5))  # 定义x向主刻度标签的刻度差为2的倍数。就是隔几个刻度才显示一个标签文本
    ax1.yaxis.set_major_locator(MultipleLocator(15))  # 定义y向主刻度标签的刻度差为3的倍数。就是隔几个刻度才显示一个标签文本
    ax1.set_facecolor('#FFEC8B')  # 设置子图的背景颜色
    ax1.text(80, 200, r'y=x*2', fontdict={ 'color': '#CD5C5C', 'fontsize': '20'})  # 指定位置显示文字
    # 画箭头，从文字的位置开始，指向目的点
    ax1.annotate('这里是甲子', xy=(60, 120), xytext=(63, 90),  # 添加标注，参数：注释文本、指向点、文字位置、箭头属性
                 arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.02),
                 )
    # 显示网格。which参数的值为major(只绘制大刻度)、minor(只绘制小刻度)、both，默认值为major。axis为'x','y','both'。alpha透明度。linewidth线宽
    ax1.grid(b=True, which='major', axis='both', alpha=0.7, color='#FF6A6A', linestyle='-', linewidth=0.5)
    
    ax1.plot(x, y, marker='.', color='#6E8B3D', label='第一个子图的操作')  # 画点图
    
    
    ax2.set_xlim(0, 10)  # 设置x轴的范围
    ax2.set_ylim(-1.1, 1.1)  # 设置y轴的范围
    ax2.text(0, 0.00, '_' * 92, fontdict={ 'color': '#000000', 'fontsize': '20'})  # 指定位置显示文字
    ax2.plot(x2, y2, linestyle='--', color='#FFD39B', label='第二个子图的操作')  # 画线图
    
    # plt.savefig('C:/Users/gzsqy/Desktop/aa.jpg', dpi=400, bbox_inches='tight') # 在show函数之前保存。savefig保存图片，dpi分辨率，bbox_inches子图周边白色空间的大小
    plt.show()

标记maker | 描述

‘o’ | 圆圈  
‘.’ | 点  
‘D’ | 菱形  
‘s’ | 正方形  
‘h’ | 六边形1  
‘\*’ | 星号  
‘H’ | 六边形2  
‘d’ | 小菱形  
‘\_’ | 水平线  
‘v’ | 一角朝下的三角形  
‘8’ | 八边形  
‘<’ | 一角朝左的三角形  
‘p’ | 五边形  
‘>’ | 一角朝右的三角形  
‘,’ | 像素  
‘^’ | 一角朝上的三角形  
‘+’ | 加号  
‘\\ ‘ | 竖线  
‘x’ | X

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### 画条形图、散点图、三维图 ###

import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # 加入这句话为了能在图中写中文
    plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号
    
    # 画条形图
    # plt.figure(3)
    # x_index = np.arange(5) # 柱的索引
    # x_data = ('A', 'B', 'C', 'D', 'E')
    # y1_data = (20, 35, 30, 35, 27)
    # y2_data = (25, 32, 34, 20, 25)
    # bar_width = 0.35 # 定义一个数字代表每个独立柱的宽度
    # rects1 = plt.bar(x_index, y1_data, width=bar_width, alpha=0.4, color='b', label='男') # 参数：左偏移、高度、柱宽、透明度、颜色、图例
    # rects2 = plt.bar(x_index + bar_width, y2_data, width=bar_width, alpha=0.5, color='r', label='女') # 参数：左偏移、高度、柱宽、透明度、颜色、图例
    # # 关于左偏移，不用关心每根柱的中心不中心，因为只要把刻度线设置在柱的中间就可以了
    # plt.xticks(x_index + bar_width / 2, x_data) # x轴刻度线
    # plt.legend() # 显示图例
    # plt.show()
    
    # 画散点图
    # fig = plt.figure(4) # 添加一个窗口
    # ax = fig.add_subplot(1, 1, 1) # 在窗口上添加一个子图
    # ax.grid(b=True, which='major', axis='both', alpha=0.7, color='#FF6A6A', linestyle='-', linewidth=0.5)
    # x = np.random.random(100) # 产生随机数组
    # y = np.random.random(100) # 产生随机数组
    # x1 = (0.1, 0.5, 0.2, 0.6, 0.8, 0.3, 0.4, 0.1, 0.8)
    # y1 = (0.8, 0.1, 0.5, 0.2, 0.6, 0.8, 0.3, 0.4, 0.1)
    # ax.scatter(x1, y1, s=50, c='#FF6A6A', marker=".", alpha=0.5, lw=1, facecolors='none') # x横坐标，y纵坐标，s图像大小，c颜色，marker图片，lw图像边框宽度
    # plt.show() # 所有窗口运行
    
    # 画三维图
    fig = plt.figure(5)
    ax = fig.add_subplot(1, 1, 1, projection='3d')  # 绘制三维图
    x, y = np.mgrid[-2:2:20j, -2:2:20j]  # 获取x轴数据，y轴数据
    z = x * np.exp(-x ** 2 - y ** 2)  # 获取z轴数据
    ax.plot_surface(x, y, z, rstride=2, cstride=1, cmap=plt.cm.coolwarm, alpha=0.8)  # 绘制三维图表面
    ax.set_xlabel('x 轴')  # x轴名称
    ax.set_ylabel('y 轴')  # y轴名称
    ax.set_zlabel('z 轴')  # z轴名称
    plt.show()

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQzMjc5NDU3_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQzMjc5NDU3_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQzMjc5NDU3_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]

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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQzMjc5NDU3_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]: /images/20221123/524ace7ebf6d4b6caa7eea4479469bf6.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQzMjc5NDU3_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]: /images/20221123/d34c43e047a04ae59d2930ff57decc9c.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQzMjc5NDU3_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]: /images/20221123/2c4202ff3a2c4d27b307264a82a347ac.png