第五节 matplotlib库

2022-12-03 12:03:49

一、Matplotlib基础知识

1.1Matplotlib中的基本图表包括的元素

  • x轴和y轴 axis
    水平和垂直的轴线
  • x轴和y轴刻度 tick
    刻度标示坐标轴的分隔，包括最小刻度和最大刻度
  • x轴和y轴刻度标签 tick label
    表示特定坐标轴的值
  • 绘图区域（坐标系） axes
    实际绘图的区域
  • 坐标系标题 title
    实际绘图的区域
  • 轴标签 xlabel ylabel
    实际绘图的区域

1.2 导包

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

from pandas import Series,DataFrame

1.3 绘制简单图形

  • 单条曲线
x=[1,2,3,4,5]

y=[2,4,6,8,10]

plt.plot(x,y)

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  • 抛物线
x = np.arange(-np.pi,np.pi,0.2)

y = x**2

plt.plot(x,y)

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  • 绘制正弦曲线图
x = np.arange(-np.pi,np.pi,0.2)

y = np.cos(x)
plt.plot(x,y)

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1.4 绘制多个曲线的图

x = np.arange(-np.pi,np.pi,0.2)

y = np.cos(x)

#方式一

plt.plot(x,y)

plt.plot(x+3,y+3)

#方式二

plt.plot(x,y,x+3,y+3)

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1.5 将多个曲线图绘制在一个table区域中：对象形式创建表图

  • a=plt.subplot（row,col,loc） 创建曲线图
  • a.plot(x,y) 绘制曲线图
ax1=plt.subplot(2,2,1)

ax1.plot(x,y,'r')

ax2=plt.subplot(2,2,2)

ax2.plot(x,y,'b')

ax3=plt.subplot(2,1,2)

ax3.plot(x,y,'black')

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ax1=plt.subplot(2,2,1)

ax1.plot(x,y,'r')

ax2=plt.subplot(2,2,3)

ax2.plot(x,y,'b')

ax3=plt.subplot(1,2,2)

ax3.plot(x,y,'black')

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1.6 网格线 plt.gride(XXX)

参数：

- axis

- color:支持十六进制颜色

- linestyle: --  -.  :

- alpha:透明度0-1
  • 一般网格的添加
plt.grid(axis='both') #x-y都加网格

plt.plot(x,y)

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  • 使用对象形式设置网格
#ax1,ax2,ax3都是对象

plt.grid(axis='both')

ax1=plt.subplot(2,2,1)

ax1.grid()

ax1.plot(x,y,'r')

ax2=plt.subplot(2,2,2)

ax2.plot(x,y,'b')

ax2.grid()

ax3=plt.subplot(2,1,2)

ax3.grid()

ax3.plot(x,y,'black')

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1.7 坐标轴界限

axis方法:设置x，y轴刻度值的范围

plt.axis([xmin,xmax,ymin,ymax])

plt.axis([-6,6,-2,2])

plt.plot(x,y)

#plt.axis('off') 关闭坐标系显示

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1.8 关闭坐标轴显示

plt.axis('off')

1.9 设置画布比例

设置画布比例：plt.figure(figsize=(a,b)) a:x刻度比例 b：y刻度比例 （2:1）表示x刻度显示为y刻度显示的2倍

plt.figure(figsize=(2,3))

plt.plot(x,y)

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1.10 坐标轴标签

  • s 标签内容
  • color 标签颜色
  • fontsize 字体大小
  • rotation 旋转角度

(1) plt的xlabel方法和ylabel方法 title方法

plt.xlabel('x')

plt.ylabel('sin(x)')

plt.title('y= sin(x)')

plt.plot(x,y)

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1.11 图例---legend方法

(1)两种传参方法：

  • 分别在plot函数中增加label参数,再调用plt.legend()方法显示
  • 直接在legend方法中传入字符串列表
#方式一

plt.plot(x,y,label='aaa')

plt.plot(x+3,y+3,label='bbb')

plt.legend()

#方式二

plt.plot(x,y,x+3,y+3)

plt.legend(['aaa','bbb'])

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(2)legend参数

- loc参数
  • loc参数用于设置图例标签的位置，一般在legend函数内
  • matplotlib已经预定义好几种数字表示的位置
- ncol参数
  • ncol控制图例中有几列,在legend中设置ncol

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plt.plot(x,y,x+3,y+3)

plt.legend(['aaa','bbb'],loc=3,ncol=2)

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1.12 保存图片

使用figure对象的savefig函数来保存图片

fig = plt.figure()---必须放置在绘图操作之前(******)

figure.savefig的参数选项

  • filename
    含有文件路径的字符串或Python的文件型对象。图像格式由文件扩展名推断得出，例如，.pdf推断出PDF，.png推断出PNG （“png”、“pdf”、“svg”、“ps”、“eps”……）
  • dpi
    图像分辨率（每英寸点数），默认为100
  • facecolor ，打开保存图片查看 图像的背景色，默认为“w”（白色）
fig = plt.figure()

plt.plot(x,y,x+3,y+3)

plt.legend(['aaa','bbb'],loc=3,ncol=2)

fig.savefig('./img.png',dpi=500) #dip表示像素分辨率

1.13 设置plot的风格样式

plot语句中支持除X,Y以外的参数，以字符串形式存在，来控制颜色、线型、点型等要素，语法形式为：
plt.plot(X, Y, 'format', ...)

  • 颜色 --参数color或c

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  • 透明度  -- alpha参数(0-1)

  • 线型 -- 参数linestyle或ls

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  • 线宽 -- linewidth或lw参数
  • 点型
    • marker 设置点形
    • markersize 设置点形大小

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plt.plot(x,y,c='y',alpha=0.8,lw=3,marker='',markersize=10,markerfacecolor='b')

plt.grid(color='r')

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总结:

绘制线      plt.plot(x1,y1,x2,y2)

网格线      plt.grid(True)  axes.grid(color,ls,lw,alpha)

获取坐标系  plt.subplot(n1,n2,n3)

坐标轴标签  plt.xlabel() plt.ylabel()

坐标系标题  plt.title()

图例        plt.legend([names],ncol=2,loc=1)  plt.plot(label='name')

线风格      --  -. : None  step

图片保存    figure.savefig()

点的设置    marker markersize markerfacecolor markeredgecolor\width

坐标轴刻度  plt.xticks(刻度列表，刻度标签列表) plt.yticks()

            axes.set_xticks(刻度列表) axes.set_xticklabels(刻度标签列表)

二 2D图形

2.1 直方图

  • 是一个特殊的柱状图，又叫做密度图。

　　【直方图的参数只有一个x！！！不像条形图需要传入x,y】

  • plt.hist()的参数
    • bins
      直方图的柱数，可选项，默认为10
    • color
      指定直方图的颜色。可以是单一颜色值或颜色的序列。如果指定了多个数据集合,例如DataFrame对象，颜色序列将会设置为相同的顺序。如果未指定，将会使用一个默认的线条颜色
    • orientation
      通过设置orientation为horizontal创建水平直方图。默认值为vertical
data = [1,2,3,3,4,2,5]

plt.hist(data,bins=10)

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图像中返回值 ：

1: 直方图向量，是否归一化由参数normed设定

2: 返回各个bin的区间范围

3: 返回每个bin里面包含的数据，是一个list

2.2条形图：plt.bar()

  • 参数：第一个参数是索引。第二个参数是数据值。第三个参数是条形的宽度

-【条形图有两个参数x,y】

  • width 纵向设置条形宽度
  • height 横向设置条形高度

bar() : 垂直的条形图

barh():水平条形图

x=[1,2,3,4,5]

y=[3,5,4,2,1]

plt.bar(x,y,width=0.6,color='r')

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plt.barh(x,y) #水平条形图

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2.3 饼图

【饼图也只有一个参数x】

pie()
饼图适合展示各部分占总体的比例，条形图适合比较各部分的大小.

  • 普通各部分占满饼图
plt.pie([11,22,33])

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  • 普通未占满饼图：小数/比例
plt.pie([0.2,0.3,0.1])

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  • 饼图参数属性设置
labels参数设置每一块的标签；

labeldistance参数设置标签距离圆心的距离（比例值）

autopct参数设置比例值小数保留位(%.3f%%)；

pctdistance参数设置比例值文字距离圆心的距离

explode参数设置每一块顶点距圆心的长度（比例值,列表）；

colors参数设置每一块的颜色（列表）；

shadow参数为布尔值，设置是否绘制阴影

startangle参数设置饼图起始角度
##explode参数设置每一块顶点距圆心的长度（比例值,列表）；

arr=[11,22,31,15]

plt.pie(arr,labels=['a','b','c','d'],labeldistance=0.3,shadow=True,explode=[0.2,0.3,0.2,0.4])

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2.4 散点图 ： 因变量随自变量而变化的大致趋势

【散点图需要两个参数x,y，但此时x不是表示x轴的刻度，而是每个点的横坐标！】

scatter()

#plt.scatter(x,y,marker='d',c="rbgy") 设置不同的散点颜色

x = np.random.random(size=(100,))

y = np.random.random(size=(100,))

plt.scatter(x,y,c='rgby')

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