前言

Matplotlib是一个强大的可视化工具，是Python的绘图库，可与NumPy一起使用，提供了一种有效的MatLab开源替代方案，用来画图真的不要太香！

下面总结出常用的操作以及技巧，保证每个例子的代码都可以直接拿来运行。更多内容请查看官网

一、如何添加标题-title

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x=np.arange(0,10)

plt.title('chenqionghe')

plt.plot(x,x*x)

plt.show()

二、如何添加文字-text

官方文档

设置坐标和文字即可

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x=np.arange(-10,11,1)

y=x*x

plt.plot(x,y)

plt.title('chenqionghe')

plt.text(-2.5,30,'function y=x*x')

plt.show()

三、如何添加注释-annotate

官方文档

• xy：为备注的坐标点
• xytext：备注文字的坐标(默认为xy的位置)
• arrowprops：在xy和xytext之间绘制一个箭头

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x=np.arange(-10,11,1)

y=x*x

plt.title('chenqionghe')

plt.plot(x,y)

plt.annotate('chenqionghe is  a kind man',xy=(0,1),xytext=(-4,20),arrowprops={'headwidth':10,'facecolor':'r'})

plt.show()

四、如何设置坐标轴名称-xlabel/ylabel

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x=np.arange(1,20)

plt.xlabel('chenqionghe')

plt.ylabel('muscle')

plt.plot(x,x*x)

plt.show()

五、如何添加图例-legend

官方文档

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(x,x)

plt.plot(x,x*2)

plt.plot(x,x*3)

plt.plot(x,x*4)

# 直接传入legend

plt.legend(['chenqionghe','light','weight','baby'])

plt.show()

六、如何调整颜色-color

传颜色参数，支持以下几种方式

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x=np.arange(1,5)

#颜色的几种方式

plt.plot(x,color='g')

plt.plot(x+1,color='0.5')

plt.plot(x+2,color='#FF00FF')

plt.plot(x+3,color=(0.1,0.2,0.3))

plt.show()

七、如何切换线条样式-marker

更多样式查看官方文档

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x=np.arange(1,5)

plt.plot(x,marker='o')

plt.plot(x+1,marker='>')

plt.plot(x+2,marker='s')

plt.show()

八、如何显示数学公式-mathtext

所有公式符号

格式如下：

\(作为开始和结束符，如\) \omega $，中间的将解析出公式中的符号

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

plt.title('chenqionghe')

plt.xlim([1,8])

plt.ylim([1,5])

plt.text(2,4,r'$ \alpha \beta \pi \lambda \omega $',size=25)

plt.text(4,4,r'$ \sin(0)=\cos(\frac{\pi}{2}) $',size=25)

plt.text(2,2,r'$ \lim_{x \rightarrow y} \frac{1}{x^3} $',size=25)

plt.text(4,2,r'$ \sqrt[4]{x}=\sqrt{y} $',size=25)

plt.show()

九、如何显示网格-grid

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x='chenqionghe','light','weigtht','baby'

y=[15,30,45,10]

plt.grid()

# 也可以设置颜色、线条宽度、线条样式

# plt.grid(color='g',linewidth='1',linestyle='-.')

plt.plot(x,y)

plt.show()

十、如何调整坐标轴刻度-locator_params

同时调整x轴和y轴：plt.locator_params(nbins=20)

只调整x轴：plt.locator_params(‘'x',nbins=20)

只调整y轴：plt.locator_params(‘'y',nbins=20)

示例代码

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x=np.arange(0,30,1)

plt.plot(x,x)

# x轴和y轴分别显示20个

plt.locator_params(nbins=20)

plt.show()

十一、如何调整坐标轴范围-axis/xlim/ylim

• axis：[0,5,0,10]，x从0到5，y从0到10
• xlim：对应参数有xmin和xmax，分别能调整最大值最小值
• ylim：同xlim用法

示例代码

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x=np.arange(0,30,1)

plt.plot(x,x*x)

#显示坐标轴，plt.axis(),4个数字分别代表x轴和y轴的最小坐标，最大坐标

#调整x为10到25

plt.xlim(xmin=10,xmax=25)

plt.plot(x,x*x)

plt.show()

十二、如何调整日期自适应-autofmt_xdate

有时候显示日期会重叠在一起，非常不友好，调用plt.gcf().autofmt_xdate()，将自动调整角度

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

x=pd.date_range('2020/01/01',periods=30)

y=np.arange(0,30,1)

plt.plot(x,y)

plt.gcf().autofmt_xdate()

plt.show()

十三、如何添加坐标轴-twinx

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x=np.arange(1,20)

y1=x*x

y2=np.log(x)

plt.plot(x,y1)

# 添加一个坐标轴，默认0到1

plt.twinx()

plt.plot(x,y2,'r')

plt.show()

十四、如何填充区域-fill/fill_beween

fill填充函数区域

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x=np.linspace(0,5*np.pi,1000)

y1=np.sin(x)

y2=np.sin(2*x)

plt.plot(x,y1)

plt.plot(x,y2)

plt.fill(x,y1,'g')

plt.fill(x,y2,'r')

plt.title('chenqionghe')

plt.show()

fill_beween填充函数交叉区域

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

plt.title('chenqionghe')

x=np.linspace(0,5*np.pi,1000)

y1=np.sin(x)

y2=np.sin(2*x)

plt.plot(x,y1)

plt.plot(x,y2)

plt.fill_between(x,y1,y2,where=y1>y2,interpolate=True)

plt.show()

十五、如何画一个填充好的形状-matplotlib.patche

各种形状参考官方文档

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib.patches as mptaches

xy1=np.array([0.2,0.2])

xy2=np.array([0.2,0.8])

xy3=np.array([0.8,0.2])

xy4=np.array([0.8,0.8])

fig,ax=plt.subplots()

#圆形,指定坐标和半径

circle=mptaches.Circle(xy1,0.15)

ax.add_patch(circle)

#长方形

rect=mptaches.Rectangle(xy2,0.2,0.1,color='r')

ax.add_patch(rect)

#多边形

polygon=mptaches.RegularPolygon(xy3,6,0.1,color='g')

ax.add_patch(polygon)

# 椭圆

ellipse=mptaches.Ellipse(xy4,0.4,0.2,color='c')

ax.add_patch(ellipse)

ax.axis('equal')

plt.show()

十六、如何切换样式-plt.style.use

matplotlib支持多种样式，可以通过plt.style.use切换样式，例如：

plt.style.use('ggplot')

输入 plt.style.available可以查看所有的样式

plt.style.available

['seaborn-dark',

 'seaborn-darkgrid',

 'seaborn-ticks',

 'fivethirtyeight',

 'seaborn-whitegrid',

 'classic',

 '_classic_test',

 'fast',

 'seaborn-talk',

 'seaborn-dark-palette',

 'seaborn-bright',

 'seaborn-pastel',

 'grayscale',

 'seaborn-notebook',

 'ggplot',

 'seaborn-colorblind',

 'seaborn-muted',

 'seaborn',

 'Solarize_Light2',

 'seaborn-paper',

 'bmh',

 'tableau-colorblind10',

 'seaborn-white',

 'dark_background',

 'seaborn-poster',

 'seaborn-deep']

示例代码

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import matplotlib.patches as mptaches

plt.style.use('ggplot')

# 新建4个子图

fig,axes=plt.subplots(2,2)

ax1,ax2,ax3,ax4=axes.ravel()

# 第一个图

x,y=np.random.normal(size=(2,100))

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

# 第二个图

x=np.arange(0,10)

y=np.arange(0,10)

colors=plt.rcParams['axes.prop_cycle']

length=np.linspace(0,10,len(colors))

for s in length:

    ax2.plot(x,y+s,'-')

# 第三个图

x=np.arange(5)

y1,y2,y3=np.random.randint(1,25,size=(3,5))

width=0.25    

ax3.bar(x,y1,width)

ax3.bar(x+width,y2,width)

ax3.bar(x+2*width,y3,width)

# 第四个图

for i,color in enumerate(colors):

    xy=np.random.normal(size=2)

    ax4.add_patch(plt.Circle(xy,radius=0.3,color=color['color']))

ax4.axis('equal')

plt.show()

默认样式

切换成ggplot样式后

更多技巧

到这里，常用的技巧已经差不多，建议最好自己运行一下加深印象，更多技巧可以查看下面的文章

• Matplotlib如何绘制子图
• Matplotlib如何显示中文
• python数据分析常用图大集合