matplotlib 绘图可视化知识点整理

本文作为学习过程中对matplotlib一些常用知识点的整理,方便查找。

强烈推荐ipython
无论你工作在什么项目上,IPython都是值得推荐的。利用ipython --pylab,可以进入PyLab模式,已经导入了matplotlib库与相关软件包(例如Numpy和Scipy),额可以直接使用相关库的功能。

这样IPython配置为使用你所指定的matplotlib GUI后端(TK/wxPython/PyQt/Mac OS X native/GTK)。对于大部分用户而言,默认的后端就已经够用了。Pylab模式还会向IPython引入一大堆模块和函数以提供一种更接近MATLAB的界面。

参考

matplotlib图标正常显示中文

为了在图表中能够显示中文和负号等,需要下面一段设置:

matplotlib inline和pylab inline

可以使用ipython --pylab打开ipython命名窗口。

这两个命令都可以在绘图时,将图片内嵌在交互窗口,而不是弹出一个图片窗口,但是,有一个缺陷:除非将代码一次执行,否则,无法叠加绘图,因为在这两种模式下,是要有plt出现,图片会立马show出来,因此:

推荐在ipython notebook时使用,这样就能很方便的一次编辑完代码,绘图。

为项目设置matplotlib参数

在代码执行过程中,有两种方式更改参数:

  • 使用参数字典(rcParams)
  • 调用matplotlib.rc()命令 通过传入关键字元祖,修改参数

如果不想每次使用matplotlib时都在代码部分进行配置,可以修改matplotlib的文件参数。可以用matplot.get_config()命令来找到当前用户的配置文件目录。

配置文件包括以下配置项:

axex: 设置坐标轴边界和表面的颜色、坐标刻度值大小和网格的显示
backend: 设置目标暑促TkAgg和GTKAgg
figure: 控制dpi、边界颜色、图形大小、和子区( subplot)设置
font: 字体集(font family)、字体大小和样式设置
grid: 设置网格颜色和线性
legend: 设置图例和其中的文本的显示
line: 设置线条(颜色、线型、宽度等)和标记
patch: 是填充2D空间的图形对象,如多边形和圆。控制线宽、颜色和抗锯齿设置等。
savefig: 可以对保存的图形进行单独设置。例如,设置渲染的文件的背景为白色。
verbose: 设置matplotlib在执行期间信息输出,如silent、helpful、debug和debug-annoying。
xticks和yticks: 为x,y轴的主刻度和次刻度设置颜色、大小、方向,以及标签大小。

线条相关属性标记设置

用来该表线条的属性

线条风格linestyle或ls 描述 线条风格linestyle或ls 描述
‘-‘ 实线 ‘:’ 虚线
‘–‘ 破折线 ‘None’,’ ‘,” 什么都不画
‘-.’ 点划线

线条标记

标记maker 描述 标记 描述
‘o’ 圆圈 ‘.’
‘D’ 菱形 ‘s’ 正方形
‘h’ 六边形1 ‘*’ 星号
‘H’ 六边形2 ‘d’ 小菱形
‘_’ 水平线 ‘v’ 一角朝下的三角形
‘8’ 八边形 一角朝左的三角形
‘p’ 五边形 ‘>’ 一角朝右的三角形
‘,’ 像素 ‘^’ 一角朝上的三角形
‘+’ 加号 竖线
‘None’,”,’ ‘ ‘x’ X

颜色

可以通过调用matplotlib.pyplot.colors()得到matplotlib支持的所有颜色。

别名 颜色 别名 颜色
b 蓝色 g 绿色
r 红色 y 黄色
c 青色 k 黑色
m 洋红色 w 白色

如果这两种颜色不够用,还可以通过两种其他方式来定义颜色值:

  • 使用HTML十六进制字符串 color='eeefff' 使用合法的HTML颜色名字(’red’,’chartreuse’等)。
  • 也可以传入一个归一化到[0,1]的RGB元祖。 color=(0.3,0.3,0.4)

很多方法可以介绍颜色参数,如title()。
plt.tilte('Title in a custom color',color='#123456')

背景色

通过向如matplotlib.pyplot.axes()或者matplotlib.pyplot.subplot()这样的方法提供一个axisbg参数,可以指定坐标这的背景色。

subplot(111,axisbg=(0.1843,0.3098,0.3098)

基础

如果你向plot()指令提供了一维的数组或列表,那么matplotlib将默认它是一系列的y值,并自动为你生成x的值。默认的x向量从0开始并且具有和y同样的长度,因此x的数据是[0,1,2,3].

图片来自:绘图: matplotlib核心剖析

确定坐标范围

  • plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax])
    上面例子里的axis()命令给定了坐标范围。
  • xlim(xmin, xmax)和ylim(ymin, ymax)来调整x,y坐标范围

叠加图

用一条指令画多条不同格式的线。

plt.figure()

你可以多次使用figure命令来产生多个图,其中,图片号按顺序增加。这里,要注意一个概念当前图和当前坐标。所有绘图操作仅对当前图和当前坐标有效。通常,你并不需要考虑这些事,下面的这个例子为大家演示这一细节。

figure感觉就是给图像ID,之后可以索引定位到它。

plt.text()添加文字说明

  • text()可以在图中的任意位置添加文字,并支持LaTex语法
  • xlable(), ylable()用于添加x轴和y轴标签
  • title()用于添加图的题目


text中前两个参数感觉应该是文本出现的坐标位置。

plt.annotate()文本注释

在数据可视化的过程中,图片中的文字经常被用来注释图中的一些特征。使用annotate()方法可以很方便地添加此类注释。在使用annotate时,要考虑两个点的坐标:被注释的地方xy(x, y)和插入文本的地方xytext(x, y)。1

plt.xticks()/plt.yticks()设置轴记号

现在是明白干嘛用的了,就是人为设置坐标轴的刻度显示的值。


当我们设置记号的时候,我们可以同时设置记号的标签。注意这里使用了 LaTeX。2

移动脊柱 坐标系

这个地方确实没看懂,囧,以后再说吧,感觉就是移动了坐标轴的位置。

plt.legend()添加图例

matplotlib.pyplot

使用plt.style.use('ggplot')命令,可以作出ggplot风格的图片。

给特殊点做注释

好吧,又是注释,多个例子参考一下!

我们希望在 2π/32π/3 的位置给两条函数曲线加上一个注释。首先,我们在对应的函数图像位置上画一个点;然后,向横轴引一条垂线,以虚线标记;最后,写上标签。

plt.subplot()

plt.subplot(2,3,1)表示把图标分割成2*3的网格。也可以简写plt.subplot(231)。其中,第一个参数是行数,第二个参数是列数,第三个参数表示图形的标号。

plt.axes()

我们先来看什么是Figure和Axes对象。在matplotlib中,整个图像为一个Figure对象。在Figure对象中可以包含一个,或者多个Axes对象。每个Axes对象都是一个拥有自己坐标系统的绘图区域。其逻辑关系如下34

plt.axes-官方文档

  • axes() by itself creates a default full subplot(111) window axis.
  • axes(rect, axisbg=’w’) where rect = [left, bottom, width, height] in normalized (0, 1) units. axisbg is the background color for the axis, default white.
  • axes(h) where h is an axes instance makes h the current axis. An Axes instance is returned.

rect=[左, 下, 宽, 高] 规定的矩形区域,rect矩形简写,这里的数值都是以figure大小为比例,因此,若是要两个axes并排显示,那么axes[2]的左=axes[1].左+axes[1].宽,这样axes[2]才不会和axes[1]重叠。

show code:

pyplot.pie参数

colors颜色

找出matpltlib.pyplot.plot中的colors可以取哪些值?

打印颜色值和对应的RGB值。

  • plt.axis('equal')避免比例压缩为椭圆

autopct


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  4. python如何调整子图的大小?
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