Python数据可视化第 3 讲：matplotlib绘图之函数plot()

梦里梦外; 2023-02-13 14:56 5阅读 0赞

### 1. plot 函数介绍 ###

plot() 函数是 matplotlib 的 pyplot 模块中最常用的绘图函数。其调用格式如下：

plot([x], y, [fmt], *, data=None, **kwargs)
    plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs)

#### 参数说明 ####

*  x,y：即数据点的水平/垂直坐标。x 值是可选的，默认为 range(len(y))，即 \[0, ···, N-1\]，N 等于 y 中数据的数量 。通常，这些参数是一维数组。它们也可以是标量或二维（在这种情况下，列表示单独的数据集）。
 *  fmt：可选格式字符串，用于定义基本格式（如颜色、标记和线型)，例如红色圆圈的“ro”。格式字符串只是快速设置基本行属性的缩写，相应的设置都可以由关键字参数控制，如‘ro’，若由关键字参数控制则为 color=‘red’，marker=‘o’。
 *  data：数据索引对象，可选参数，带有标签数据的对象。如果给定，请提供要在 x 和 y 中绘制的标签名称。
 *  kwargs：Line2D 属性，可选参数，kwargs 用于指定线标签(用于自动图例)、线宽、抗锯齿、标记面颜色等特性。例子 label=‘line 1’。

如下所示是 plot() 的基本用法：

plot(x, y)        # 使用默认线型和颜色，基于 x 和 y 所提供坐标数据绘图
    plot(x, y, 'bo')  # 使用蓝色实心点，基于 x 和 y 所提供坐标数据绘图
    plot(y)           # 使用 x 作为索引数组 0..N-1 绘制 y
    plot(y, 'r+')     # 使用 x 作为索引数组 0..N-1 绘制 y，同时线条红色加粗

除了上面的方法，还可以将 Line2D 特性用作关键字参数，从而对绘图外观进行更多控制。线属性和 fmt 可以混合。以下两个调用可产生相同的结果：

# 使用fmt参数设置样式：绿色、点标记为‘O’、点之间连线为虚线；线宽为 2，点标记大小为 12
    plot(x, y, 'go--', linewidth=2, markersize=12)
    # 使用Line2D特性设置样式：绿色、点标记为‘O’、点之间连线为虚线；线宽为 2，点标记大小为 12
    plot(x, y, color='green', marker='o', linestyle='dashed', linewidth=2, markersize=12)

### 2. plot 函数绘图举例 ###

#### 2.1 绘制一个基本点线图 ####

如下代码，简单而原始的绘图方式，与之前文章介绍的不同，这里没有创建画布(Figure)和坐标系(Axes)，这是因为 plot() 函数在执行时可以默认创建一张画布和一个坐标系。这种方式很简单，但也牺牲了一些特性，比如无法实现一张画布上绘制多图。

import matplotlib.pyplot as plt
    
    # 准备绘图数据
    data = [1, 2, 3, 4]
    # 绘图并展示
    plt.plot(data)
    plt.show()

在上面的例子中，plt.plot(data)指定了所绘图形的纵坐标 \[1, 2, 3, 4\]，横坐标未给出，则默认为\[0, ···, N-1\]。执行结果：

![20200530104439595.png][]

#### 2.2 绘制一个点线图并设置样式 ####

如下代码，使用 Line2D 特性，设置绘图样式：绿色、点标记为实心点、点之间连线为虚线。

上面代码执行结果：

![20200530104819173.png][]

#### 2.3 一个坐标系中绘制多个图线 ####

在实际应用中，常常遇到需要在一个坐标系中绘制多条图线的情况。相较于绘制一条图线，绘制多条图线并不复杂，如下代码示例：1.为了绘制两条图线，我们准备了两组数据；2.使用 fmt 参数设置图线样式，'go–'表示绿色、实心点、虚线，'r\*-'表示红色、星型点、实线。

import matplotlib.pyplot as plt
    
    # step1：准备两组画图数据
    x1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
    y1 = [21, 27, 29, 32, 29, 28, 35, 39, 49]
    x2 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
    y2 = [11, 13, 17, 12, 16, 8, 6, 19, 20]
    # step2：手动创建一个figure对象，相当于一个空白的画布
    figure = plt.figure()
    # step3：在画布上添加一个坐标系，标定绘图位置
    axes1 = figure.add_subplot(1, 1, 1)
    # step4：画图,设置线条颜色、线型、点标记符
    axes1.plot(x1, y1, 'go--', x2, y2, 'r*-')
    # step5：展示
    plt.show()

上面代码执行结果：

![20200530105726691.png][]

#### 2.4 为图线设置基本属性 ####

一张完整的图片，通常需要具备：标题(title)、x轴标签(x-label)、y轴标签(y-label)、文本(text)、图例(legend)、背景网格(grid)等属性，设置方式如下例子所示：

# 设置基本信息
    axes1.set_xlabel('time(s)')  # x轴标签
    axes1.set_ylabel('velocity(m/s)')  # y轴标签
    axes1.set_title("title:example")  # 图标标题
    axes1.text(6, 37, 'vt-demo')  # 文本，(6,37)设置文本在图片中的坐标
    axes1.legend(['vt'])  # 图例
    axes1.grid(linestyle='--', linewidth=1)  # 背景网格
    axes1.annotate('local max', xy=(4, 32), xytext=(4.5, 34),
                   arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))  # 注解

为了直观的呈现效果，在此给出一个完整的示例：

import matplotlib.pyplot as plt
    
    # step1：准备画图的数据
    x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
    y = [21, 27, 29, 32, 29, 28, 35, 39, 49]
    # step2：手动创建一个figure对象，相当于一个空白的画布
    figure = plt.figure()
    # step3：在画布上添加一个坐标系，标定绘图位置
    axes1 = figure.add_subplot(1, 1, 1)
    # step4：图片基本设置
    # 设置线条颜色、线型、点型
    axes1.plot(x, y, 'ro--')
    # 设置基本信息
    axes1.set_xlabel('time(s)')  # x轴标签
    axes1.set_ylabel('velocity(m/s)')  # y轴标签
    axes1.set_title("title:example")  # 标题
    axes1.text(6, 37, 'vt-demo')  # 文本
    axes1.legend(['vt'])  # 图例
    axes1.grid(linestyle='--', linewidth=1)  # 背景网格
    axes1.annotate('local max', xy=(4, 32), xytext=(4.5, 34),
                   arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))  # 注解
    # step5：展示
    plt.show()

上面代码执行结果：

![20200530162251273.png][]

### 3. plot 样式参数详解 ###

#### 3.1 Markers ####

即绘图坐标点的样式，如前面介绍的：’\*’ 代表星型，'o’代表圆形，'v’代表三角形。更多样式如下列表：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>字符</th> 
   <th>描述</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>‘-’</td> 
   <td>实线</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>‘–’</td> 
   <td>虚线</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>‘-.’</td> 
   <td>点线</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>‘:’</td> 
   <td>点虚线</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>‘.’</td> 
   <td>点</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>‘,’</td> 
   <td>像素</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>‘o’</td> 
   <td>圆形</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>‘v’</td> 
   <td>朝下的三角形</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>‘^’</td> 
   <td>朝上的三角形</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>‘&lt;’</td> 
   <td>朝左的三角形</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>‘&gt;’</td> 
   <td>朝右的三角形</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>‘1’</td> 
   <td>朝下的三角旗</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>‘2’</td> 
   <td>朝上的三角旗</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>‘3’</td> 
   <td>朝左的三角旗</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>‘4’</td> 
   <td>朝右的三角旗</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>‘s’</td> 
   <td>正方形</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>‘p’</td> 
   <td>五角形</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>‘*’</td> 
   <td>星型</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>‘h’</td> 
   <td>1号六角形</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>‘H’</td> 
   <td>2号六角形</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>‘+’</td> 
   <td>+号标记</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>‘x’</td> 
   <td>x号标记</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>‘D’</td> 
   <td>钻石形</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>‘d’</td> 
   <td>小版钻石形</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>‘I’</td> 
   <td>垂直线形</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>‘_’</td> 
   <td>水平线行</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

设置示例：

# 设置方式1: 使用关键字设置
    plot(x, y, marker='o')
    # 设置方式2: 使用fmt字符串设置
    plot(x, y, 'o')

#### 3.2 Line Styles ####

即绘图线条的样式，共有四种：’-’ 达标实线；’–’ 代表虚线；’-.’ 代表点划线；’:’ 代表圆点虚线。设置示例：

# 设置方式1: 使用关键字设置
    plot(x, y, linestyle='--')
    # 设置方式2: 使用fmt字符串设置
    plot(x, y, '--')

#### 3.3 Colors ####

即设置绘图点线颜色，共其中，如下所示：

设置示例：

# 设置方式1: 使用关键字设置
    plot(x, y, color='red')
    # 设置方式2: 使用fmt字符串设置
    plot(x, y, 'r')

[20200530104439595.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200530104439595.png
[20200530104819173.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200530104819173.png
[20200530105726691.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200530105726691.png
[20200530162251273.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200530162251273.png