matplotlib 是最流行的Python底層繪圖庫，主要做數據可視化圖表 可以將數據可視化，能夠更直觀的呈現數據
matplotlib繪圖基本要點
首先實現一個簡單的繪圖
# 導入pyplot
from matplotlib import pyplot as plt
x = range(1,13)
y = [15,13,14.5,17,20,25,26,26,27,22,18,15]
# 傳入x和y，通過plot繪制折現
plt.plot(x,y)
# 展示繪圖
plt.show()
更多屬性設置
- 設置圖片大小
fig = plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)
通過實例化一個figure並且傳遞參數，能夠在后台自動使用該figure
在圖像模糊的時候可以傳入dpi參數，讓圖片更加清晰
- 保存到本地
plt.savefig(path) #path 圖片的保存路徑
- 中文設置
my_font = font_manager.FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\simsun.ttc")
matplotlib默認不支持中文字符，因為默認的英文字體無法顯示漢字
設置中文字體（指定具體的字體文件路徑，然后再需要顯示中文的地方添加fontproperties參數）
- x軸，y軸，圖表的描述信息
plt.xlabel("時間",fontproperties=my_font)
plt.ylabel("溫度",fontproperties=my_font)
plt.title("一天的溫度的變化",fontproperties=my_font)
- 調整x或者y的刻度的間距
plt.xticks(x) #刻度設置 傳入的是列表x的數據
plt.xticks(x[::2]) #調整刻度 每間隔兩個輸出一個
x_ticks = ["第{}個".format(i) for i in x]
讓列表X中的數據和x_ticks上的數據都傳入，最終會在x軸上一一對應顯示出來 兩組數據的長度必須一樣
plt.xticks(x[::5],x_ticks[::5],rotation=45,fontproperties=my_font)
為了不讓字符串重疊覆蓋，使用rotation進行旋轉rotation=45
- 線條的樣式(比如顏色,透明度等)
plt.plot(x,label = "數據",linestyle="-",color="red",alpha=0.5)
linestyle 設置線條的樣式
linewidth 設置線條的粗細
color設置線條的顏色
alpha = 0.5 設置線條的透明度
plt.legend(prop=my_font,loc="best")#通過plot函數的label設置圖例
prop 設置圖例的字體
loc 設置圖例的位置 默認為右上角
- 添加網格
plt.grid()
- 標記出特殊的點(比如最高點和最低點)
獲取最大值最小值的索引
max_indx=y.index(max(y))
設置最大值
plt.plot(x[max_indx],y[max_indx],'ks')
顯示最大值
show_max='['+str(x[max_indx])+','+str(y[max_indx])+']'
plt.annotate(show_max,xytext=(x[max_indx],y[max_indx]),xy=(x[max_indx],y[max_indx]))
- 給圖片添加一個水印(防偽,防止盜用)
添加水印
fig.text(0.75, 0.45, 'hello world',
fontsize=40, color='gray',
ha='right', va='bottom', alpha=0.4)
折線圖實例
from matplotlib import pyplot as plt
# import random
from matplotlib import font_manager
#matplotlib默認不支持中文字符，因為默認的英文字體無法顯示漢字
#設置中文字體（指定具體的字體文件路徑，然后再需要顯示中文的地方添加fontproperties參數）
my_font = font_manager.FontProperties(fname=r"c:\\windows\\fonts\\simsun.ttc")
#figure圖形圖標的意思在這里指的就是我們畫的圖
#通過實例化一個figure並且傳遞參數，能夠在后台自動使用該figure實例
#在圖像模糊的時候可以傳入dpi參數，讓圖片更加清晰
fig = plt.figure(figsize=(15,6),dpi=80)
#數據在x軸的一個位置，是一個可迭代對象
x = range(2,26,2)
#數據在y軸的一個位置
y = [15,13,14.5,17,20,25,26,26,27,22,18,15]
# 獲取最大值最小值的索引
max_indx=y.index(max(y))
min_indx=y.index(min(y))
#傳入x和y，通過plot繪制折線圖
#設置線條樣式，顏色，透明度
plt.plot(x,y,label = "溫度",linestyle="-.",color="red",alpha=0.5)
#通過plot函數的label設置圖例
plt.legend(prop=my_font,loc="best")
# 設置最大值
plt.plot(x[max_indx],y[max_indx],'ks')
# 顯示最大值
show_max='['+str(x[max_indx])+','+str(y[max_indx])+']'
plt.annotate(show_max,xytext=(x[max_indx],y[max_indx]),xy=(x[max_indx],y[max_indx]))
# 設置最小值
plt.plot(x[min_indx],y[min_indx],'gs')
# 顯示最小值
show_min='['+str(x[min_indx])+','+str(y[min_indx])+']'
plt.annotate(show_min,xytext=(x[min_indx],y[min_indx]),xy=(x[min_indx],y[min_indx]))
# 設置水印
fig.text(0.75, 0.45, 'hello world',
fontsize=40, color='gray',
ha='right', va='bottom', alpha=0.4)
# 設置x軸的刻度
x_ticks = ["X日{}點".format(i) for i in x]
plt.xticks(x,x_ticks,rotation=45,fontproperties=my_font)
# 設置x軸，y軸的標注，標題
plt.xlabel("時間",fontproperties=my_font)
plt.ylabel("溫度",fontproperties=my_font)
plt.title("一天的溫度的變化",fontproperties=my_font)
# 設置網格
plt.grid()
plt.show()
如下圖所示
