数据分析与展示——Matplotlib库入门

Matplotlib库入门

Matplotlib库介绍

Matliotlib库是Python优秀的数据可视化第三方库。

Matliotlib库的效果见：http://matplotlib.org/gallery.html

Matplotlib库由各种可视化类构成，内部结构复杂，受Matlab启发。

matplotlib.pyplot是绘制各类可视化图形的命令字库，相当于快捷方式。导入方式如下：

import matplotlib.pyplot as plt

范例：使用Matplotlib库绘图

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([3,1,4,5,2])
plt.ylabel("Grade")
plt.savefig('test',dpi=600) #PNG文件
plt.show()

plt.savefig()将输出图形存储为文件，默认PNG格式，可以通过dpi修改输出质量。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([0,2,4,6,8],[3,1,4,5,2])
plt.ylabel("Grade")
plt.axis([-1, 10, 0, 6])
plt.show()

 

plt.plot(x,y)只有一个输出列表或数组是，参数被当作Y轴，X轴以索引自动生成。当有两个以上参数时，按照X轴和Y轴顺序绘制数据点。plt.axis()指定X轴和Y轴的起始位置。

pyplot的绘图区域

plt.subplot(nrows,ncols,plot_number) 

在全局绘图区域中创建一个分区体系，并定位到一个子绘图区域。

范例：分区域绘图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def f(t):
    return np.exp(-t) * np.cos(2 * np.pi * t)

a = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)

plt.subplot(211)    # 可以将3个参数合并传参
plt.plot(a ,f(a))

plt.subplot(2,1,2)
plt.plot(a, np.cos(2 * np.pi * a),'r--')
plt.show()

pyplot的plot()函数

plt.plot(x, y, format_string, **kwargs)

• x：X轴数据，列表或数组，可选（绘制多条曲线时，各条曲线的x不能省略）
• y：Y轴数据，列表或数组
• format_string：控制曲线的格式字符串（由颜色字符、风格字符和标记字符组成），可选

  颜色字符
  颜色字符	说明	颜色字符	说明
  'b'	蓝色	'm'	洋红色 magenta
  'g'	绿色	'y'	黄色
  'r'	红色	'k'	黑色
  'c'	青绿色 cyan	'w'	白色
  '#008000'	RGB某颜色（十六进制色彩）	'0.8'	灰度值字符串
  风格字符
  风格字符	说明	风格字符	说明
  '-'	实线	':'	虚线
  '--'	破折线	'' ' '	无线条
  '-.'	点划线
  标记字符
  标记字符	说明	标记字符	说明
  '.'	点标记	's'	实心方形标记
  ','	像素标记（极小点）	'p'	实心五角标记
  'o'	实心圈标记	'*'	星形标记
  'v'	倒三角标记	'h'	竖六边形标记
  '^'	上三角标记	'H'	横六边形标记
  '>'	右三角标记	'+'	十字标记
  '<'	左三角标记	'x'	x标记
  '1'	下花三角标记	'D'	菱形标记
  '2'	上花三角标记	'd'	瘦菱形标记
  '3'	左花三角标记	'|'	垂直线标记
  '4'	右花三角标记

• **kwargs：第二组或更多（x, y, format_string）
  • color：控制颜色，color='green'
  • linestyle：线条风格，linestyle='dashed'
  • marker：标记风格，marker='o'
  • markerfacecolor：标记颜色，markerfacecolor='blue'
  • marksize，标记尺寸，markerfacecolor=20

范例：将颜色字符、风格字符和标记字符组合使用

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

a = np.arange(10)
plt.plot(a, a*1.5, a, a*2.5, a, a*3.5, a, a*4.5)
plt.show()

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

a = np.arange(10)
plt.plot(a, a*1.5,'go-', a, a*2.5,'rx', a, a*3.5,'*', a, a*4.5,'b-.')
plt.show()

            

pyplot的中文显示

pyplot并不默认支持中文显示，需要rcParams修改字体实现。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib

matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' # 'SimHei'是黑体
plt.plot([3,1,4,5,2])
plt.ylabel("纵轴（值）")
plt.savefig('test',dpi=600)

rcParams的属性

属性	说明
'font.family'	用于显示字体的名字
'font.style'	字体风格，正常'normal'或斜体'italic'
'font.size'	字体大小，整数字号或者'large'、'x-small'

rcParams['font.family']

中文字体	说明
'SimHei'	中文黑体
'Kaiti'	中文楷体
'LiSu'	中文隶书
'FangSong'	中文仿宋
'YouYuan'	中文幼圆
'STSong'	华文宋体

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib

matplotlib.rcParams['font.family']='STsong' 
matplotlib.rcParams['font.size']=20

a = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)

plt.xlabel('横轴：时间')
plt.ylabel("纵轴：振幅")
plt.plot(a, np.cos(2*np.pi*a),'r--')
plt.show()

---

在有中文输出的地方，增加一个属性：fontproperties

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

a = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)

plt.xlabel('横轴：时间',fontproperties='SimHei',fontsize=20)
plt.ylabel("纵轴：振幅",fontproperties='SimHei',fontsize=20)
plt.plot(a, np.cos(2*np.pi*a),'r--')
plt.show()

pyplot的文本显示函数

函数	说明
plt.xlabel()	对X轴增加文本标签
plt.ylabel()	对Y轴增加文本标签
plt.title()	对图形整体增加文本标签
plt.text()	在任意位置增加文本
plt.annotate()	在图形中增加带箭头的注解

范例：使用上述标签

plt.annotate(s, xy=arrow_crd, xytext=text_crd, arrowprops=dict)

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

a = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)
plt.plot(a, np.cos(2*np.pi*a),'r--')

plt.xlabel('横轴：时间',fontproperties='SimHei',fontsize=15,color='green')
plt.ylabel("纵轴：振幅",fontproperties='SimHei',fontsize=15)
plt.title(r'正弦波实例$y=cos(2pi x)$',fontproperties='SimHei',fontsize=25)
plt.annotate(r'$mu=100$',xy=(2,1),xytext=(3,1.5),arrowprops=dict(facecolor='black',shrink=0.1,width=2))
# plt.annotate() 中'$$'表示使用Latex格式，xy为箭头指向位置，xytext为文本显示位置，facecolor为箭头颜色，shrink为箭头缩进比率，width为箭头宽度。
plt.axis([-1, 6, -2, 2])
plt.grid(True)
plt.show()

pyplot的子绘图区域：plt.subplot2grid()

plt.subplot2grid(GridSpec, CurSpec, colspan=1, rowspan=1)

理念：设定网格，选中网格，确定选中行列区域数量，编号从0开始

• GridSpec为二元组(m,n)，表示将网格分为m行n列
• CurSpec为二元组(a,b)，表示选择第几个网格，索引从0开始
• colspan和rowspan表示合并几个单元格，默认为1（不合并）

plt.subplot2grid((3,3),(1,0),colspan=2)

GridSpec类

import matplotlib
import matplotlib.gridspec as gridspec

matplotlib.rcParams['font.size']=6
gs = gridspec.GridSpec(3,3)


ax1 = plt.subplot(gs[0, :])
ax2 = plt.subplot(gs[1, :-1])
ax3 = plt.subplot(gs[1:, -1])
ax4 = plt.subplot(gs[2, 0])
ax5 = plt.subplot(gs[2, 1])