『Python』matplotlib常用函數

1. 繪制圖表組成元素的主要函數

1.1 plot()——展現量的變化趨勢

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
matplotlib.use('Qt5Agg') 

x = np.linspace(0.05, 10, 1000)
y = np.cos(x)

plt.plot(x, y, ls="-", lw=2, label="plot figure")
plt.legend()
plt.show()

1.2 scatter()——尋找變量之間的關系

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
matplotlib.use('Qt5Agg') 

x = np.linspace(0.05, 10, 1000)
y = np.random.rand(1000)

plt.scatter(x, y, label="scatter figure")
plt.legend()
plt.show()

1.3 xlim()——設置x軸的數值顯示范圍

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
matplotlib.use('Qt5Agg') 

x = np.linspace(0.05, 10, 1000)
y = np.random.rand(1000)

plt.scatter(x, y, label="scatter figure")
plt.legend()
plt.xlim(0.05, 10)
plt.ylim(0, 1)
plt.show()

1.4 xlabel()——設置x軸的標簽文本

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
matplotlib.use('Qt5Agg') 

x = np.linspace(0.05, 10, 1000)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y, ls="--", lw=2, c="c", label="plot figure")
plt.legend()
plt.xlabel("x-axis")
plt.ylabel("y-axis")
plt.show()

1.5 grid()——繪制刻度線的網格線

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

matplotlib.use('Qt5Agg')

x = np.linspace(0.05, 10, 1000)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y, ls="-.", lw=2, c="c", label="plot figure")
plt.legend()
plt.grid(linestyle=":", color="r")
plt.show()

grid()函數的主要參數為grid(b, which, axis, color, linestyle, linewidth， **kwargs)：

• b：布爾值。就是是否顯示網格線的意思。官網說如果b設置為None， 且kwargs長度為0，則切換網格狀態
• which：取值為major, minor， both。 默認為major
• axis：取值為both， x，y。就是想繪制哪個方向的網格線
• color：這就不用多說了，就是設置網格線的顏色。或者直接用c來代替color也可以
• linestyle：也可以用ls來代替linestyle， 設置網格線的風格，是連續實線，虛線或者其它不同的線條

1.6 axhline()——繪制平行於x軸的水平參考線

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

matplotlib.use('Qt5Agg')

x = np.linspace(0.05, 10, 1000)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y, ls="-.", lw=2, c="c", label="plot figure")
plt.legend()
plt.axhline(y=0.0, c="r", ls="--", lw=2)
plt.axvline(x=4.0, c="r", ls="--", lw=2)
plt.show()

1.7 axvspan()——繪制垂直於x軸的參考區域

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

matplotlib.use('Qt5Agg')

x = np.linspace(0.05, 10, 1000)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y, ls="-.", lw=2, c="c", label="plot figure")
plt.legend()
plt.axvspan(xmin=4.0, xmax=6.0, facecolor="y", alpha=0.3)
plt.axhspan(ymin=0.0, ymax=0.5, facecolor="y", alpha=0.3)
plt.show()

1.8 annotate()——添加圖形內容細節的指向型注釋文本

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

matplotlib.use('Qt5Agg')

x = np.linspace(0.05, 10, 1000)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y, ls="-.", lw=2, c="c", label="plot figure")
plt.legend()
plt.annotate(s="maximum",
             xy=(np.pi / 2, 1.0),
             xytext=((np.pi / 2) + 1.0, 0.8),
             weight="bold",
             color="b",
             arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3", color="b")
             )
plt.show()

xy：被注釋圖形內容的位置坐標

xytext：注釋文本的位置坐標

weight：注釋文本的字體粗細風格

color：注釋文本的字體顏色

arrowprops：指示被注釋內容的箭頭的屬性字典

1.9 text()——添加圖形內容細節的無指向型注釋文本

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

matplotlib.use('Qt5Agg')

x = np.linspace(0.05, 10, 1000)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y, ls="-.", lw=2, c="c", label="plot figure")
plt.legend()
plt.text(x=3.10, y=0.09, s="y=sin(x)", weight="bold", color="b")
plt.show()

1.10 title()——添加圖形內容的標題

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

x = np.linspace(-2, 2, 1000)
y = np.exp(x)

plt.plot(x, y, ls="-", lw=2, color="g")

plt.title("center demo")

plt.title("left demo", loc="left",
          fontdict={"size": "xx-large",
                    "color": "r",
                    "family": "Times New Roman"})

plt.title("right demo", loc="right",
          family="Comic Sans MS", size=20,
          style="oblique", color="c")

plt.show()

主要參數都在上面代碼里體現了

1.11 legend()——表示不同圖形的文本標簽圖例

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

x = np.arange(0, 2.1, 0.1)
y = np.power(x, 3)
y1 = np.power(x, 2)
y2 = np.power(x, 1)

plt.plot(x, y, ls="-", lw=2, label="$x^3$")
plt.plot(x, y1, ls="-", lw=2, label="$x^2$")
plt.plot(x, y2, ls="-", lw=2, label="$x^1$")

plt.legend(loc="upper left",fontsize="x-large", bbox_to_anchor=(0.05, 0.95), ncol=3,
           title="power function", shadow=True, fancybox=True)

plt.show()

• loc參數控制圖例的位置，可選值為：
  • best
  • upper right
  • upper left
  • lower left
  • lower right
  • right
  • center left
  • center right
  • lower center
  • upper center
  • center

• fontsize控制圖例字體大小，可選值為：
  • int
  • float
  • xx-small
  • x-small
  • small
  • medium
  • large
  • x-large
  • xx-large

• frameon：True或False，是否顯示圖例邊框
• edgecolor：圖例邊框顏色
• facecolor：圖例背景顏色,若無邊框,參數無效
• title：設置圖例標題
• fancybox：True表示線框直角，False表示線框圓角
• shadow：True或False，是否顯示陰影

2. 常用配置參數

2.1 線型

linestyle或ls

• -：實線
• --：虛線
• -.：點划線
• :：點線

2.2 線寬

linewidth或lw

• 浮點數

2.3 線條顏色

color或c

• b：blue，藍色
• g：green，綠色
• r：red，紅色
• c：cyan，藍綠
• m：magenta，洋紅
• y：yellow，黃色
• k：black，黑色
• w：white，白色

也可以對關鍵字參數color賦十六進制的RGB字符串如 color='#900302'

2.4 點標記類型

marker，只能用以下簡寫符號表示

• .：point marker
• ,：pixel marker
• o：circle marker
• v：triangle_down marker
• ^：triangle_up marker
• <：triangle_left marker
• >：triangle_right marker
• 1：tri_down marker
• 2：tri_up marker
• 3：tri_left marker
• 4：tri_right marker
• s：square marker
• p：pentagon marker
• *：star marker
• h：hexagon1 marker
• H：hexagon2 marker
• +：plus marker
• x：x marker
• D：diamond marker
• d：thin_diamond marker
• |：vline marker
• _：hline marker

特別地，標記還有mathtext模式

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

mpl.use('Qt5Agg')
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
mpl.rcParams['font.serif'] = ['SimHei']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 解決保存圖像是負號'-'顯示為方塊的問題,或者轉換負號為字符串

x = np.arange(1, 13, 1)
y = np.array([12, 34, 22, 30, 18, 13, 15, 19, 24, 28, 23, 27])

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

ax[0, 0].scatter(x, y * 1.5, marker=r"$\clubsuit$", c="#fb8072", s=500)
ax[0, 0].locator_params(axis="x", tight=True, nbins=11)
ax[0, 0].set_xlim(0, 13)
ax[0, 0].set_xticks(x)
ax[0, 0].set_title('顯示樣式{}的散點圖'.format(r"$\clubsuit$"))

ax[0, 1].scatter(x, y - 2, marker=r"$\heartsuit$", c="#fb8072", s=500)
ax[0, 1].locator_params(axis="x", tight=True, nbins=11)
ax[0, 1].set_xlim(0, 13)
ax[0, 1].set_xticks(x)
ax[0, 1].set_title('顯示樣式{}的散點圖'.format(r"$\heartsuit$"))

ax[1, 0].scatter(x, y + 7, marker=r"$\diamondsuit$", c="#fb8072", s=500)
ax[1, 0].locator_params(axis="x", tight=True, nbins=11)
ax[1, 0].set_xlim(0, 13)
ax[1, 0].set_xticks(x)
ax[1, 0].set_title('顯示樣式{}的散點圖'.format(r"$\diamondsuit$"))

ax[1, 1].scatter(x, y - 9, marker=r"$\spadesuit$", c="#fb8072", s=500)
ax[1, 1].locator_params(axis="x", tight=True, nbins=11)
ax[1, 1].set_xlim(0, 13)
ax[1, 1].set_xticks(x)
ax[1, 1].set_title('顯示樣式{}的散點圖'.format(r"$\spadesuit"))

plt.suptitle("不同原始字符串作為標記類型的展示效果", fontsize=16, weight="black")

plt.show()

官網有一張屬性表，先貼在這，以后有空會再補充內容的