小白學 Python 數據分析（17）：Matplotlib（二）基礎操作

import matplotlib.pyplot as plt

x_data = ['2011','2012','2013','2014','2015','2016','2017']
y_data = [58000,60200,63000,71000,84000,90500,107000]

plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('銷量')

plt.plot(x_data, y_data)

plt.show()

結果如下：

好像哪里不太對的樣子，橫軸和數軸的標題沒有顯示出來，看一下程序運行，沒有報錯，但是報出來一個警告：

RuntimeWarning: Glyph 24180 missing from current font.

這個警告的含義是 plt 畫圖是找不到字體，那么這里我們手動設置一下字體：

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

完整的樣例代碼如下：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

x_data = ['2011','2012','2013','2014','2015','2016','2017']
y_data = [58000,60200,63000,71000,84000,90500,107000]

plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('銷量')

plt.plot(x_data, y_data)

plt.show()

結果如下：

這下顯示正常了。

我們還可以通過參數 labelpad 設置標題到坐標軸的距離，這里為了演示效果設置的距離稍微大了點：

plt.xlabel('年份', labelpad=50)
plt.ylabel('銷量', labelpad=50)

結果如下：

我們還可以通過參數對文本的相關屬性進行設置，下面看下一些常用的設置參數：

plt.xlabel('年份', labelpad=50, fontsize='xx-large', fontweight='bold', rotation='vertical', backgroundcolor='red')
plt.ylabel('銷量', labelpad=50)

先看結果：

xlabel 中常用的一些參數：

fontsize : 設置字體大小，默認12，可選參數 ['xx-small', 'x-small', 'small', 'medium', 'large','x-large', 'xx-large']
fontweight : 設置字體粗細，可選參數 ['light', 'normal', 'medium', 'semibold', 'bold', 'heavy', 'black']
fontstyle : 設置字體類型，可選參數[ 'normal' | 'italic' | 'oblique' ]，italic斜體，oblique傾斜
verticalalignment : 設置水平對齊方式，可選參數： 'center' , 'top' , 'bottom' ,'baseline'
horizontalalignment : 設置垂直對齊方式，可選參數：left,right,center
rotation : (旋轉角度)可選參數為:vertical,horizontal 也可以為數字
alpha : 透明度，參數值0至1之間
backgroundcolor : 標題背景顏色
bbox : 給標題增加外框，常用參數如下：
- boxstyle 方框外形
- facecolor (簡寫fc)背景顏色
- edgecolor (簡寫ec)邊框線條顏色
- edgewidth 邊框線條大小

刻度設置

默認坐標軸是顯示 x y 的值，但是也可以自定義顯示不同的刻度，這里需要使用到的函數為 xticks 和 yticks 兩個函數：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

x_data = [2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017]
y_data = [58000,60200,63000,71000,84000,90500,107000]

plt.xticks(x_data, ['2011年','2012年','2013年','2014年','2015年','2016年','2017年'])
plt.yticks(y_data)

plt.plot(x_data, y_data)

plt.show()

結果如下：

有些時候，由於數據脫敏的需要，我們不要顯示刻度，還可以這么寫：

plt.xticks(x_data, [])
plt.yticks(y_data, [])

這樣展現出來的圖形如下：

實際上，我們還有更狠的操作，直接關閉坐標軸：

plt.axis("off")

結果如下：

范圍設置

我們還可以對坐標軸的范圍進行設置，如下：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

x_data = [2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017]
y_data = [58000,60200,63000,71000,84000,90500,107000]

plt.xlim(2011, 2020)
plt.ylim(50000, 90000)

plt.plot(x_data, y_data)

plt.show()

結果如下：

這里設置在 Y 軸上最大值為 90000 ，那么 2016 和 2017 對應的數據將會無法顯示，實際我們從得出的結果圖上也能看出這一點。

網格線設置

網格線默認是關閉的，我們可以通過函數 grid 修改參數 b 來開啟網格線，如下：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

x_data = [2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017]
y_data = [58000,60200,63000,71000,84000,90500,107000]

plt.plot(x_data, y_data)

plt.grid(b=True)

plt.show()

結果如下：

我們不僅可開啟網格線，還可以通過參數 axis 來控制是開啟哪個軸的網格線：

# 開啟 x 軸網格線
plt.grid(b=True, axis='x')
# 開啟 y 軸網格線
plt.grid(b=True, axis='y')

圖例設置

圖例能對圖表起到注釋的作用，我們可以通過參數 label 對該圖表的圖例進行設置，示例如下：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']

x_data = [2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017]
y_data = [58000,60200,63000,71000,84000,90500,107000]

plt.plot(x_data, y_data, label = '折線圖')
plt.bar(x_data, y_data, label = '柱狀圖')

plt.legend()

plt.show()

結果如下：

圖表標題設置

圖表標題是用來概括整張圖表現的內容的，我們可以通過如下方式設置一張圖的標題：

plt.title(label='xxx 公司 xxx 產品銷量')

結果如下：

本文的內容就到這里了，下一篇我們介紹 Matplotlib 的常用圖表的示例，本文的示例代碼寫的有點亂，就不貼出來了，當然，如果經常看小編寫的文章的估計都找得到。

參考

https://blog.csdn.net/The_Time_Runner/article/details/89927708

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