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Python Matplotlib繪圖基礎(chǔ)知識代碼解析

 更新時間:2020年08月31日 15:46:17   作者:五月的白色鈴蘭  
這篇文章主要介紹了Python Matplotlib繪圖基礎(chǔ)知識代碼解析,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友可以參考下

1.Figure和Subplot

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#創(chuàng)建一個Figure
fig = plt.figure()
#不能通過空figure繪圖,必須使用add_subplot創(chuàng)建一個或多個subplot
#圖像為2x2,第三個參數(shù)為當(dāng)前選中的第幾個
ax1 = fig.add_subplot(2, 2, 1)
ax2 = fig.add_subplot(2, 2, 2)
ax3 = fig.add_subplot(2, 2, 3)
#默認(rèn)在最后一個subplot上繪制
#'k--'為線型選項,繪制黑色虛線
plt.plot(np.random.randn(50).cumsum(), 'k--')
print(type(ax1))#<class 'matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot'>
#直接調(diào)用它們的實例方法就可以在其他格子繪圖
_ = ax1.hist(np.random.randn(100), bins=20, color='k', alpha=0.3)
ax2.scatter(np.arange(30), np.arange(30) + 3 * np.random.randn(30))
plt.show()
fig, axes = plt.subplots(2, 2, sharex=True, sharey=True)#創(chuàng)建一個新的Figure,并返回一個已創(chuàng)建subplot對象的NumPy數(shù)組
#可以索引axes[0,1],axes[0][1]

'''
plt.subplots的選項 
nrows:subplot的行數(shù)
ncols:subplot的列數(shù)
sharex:所有subplot應(yīng)該使用相同的x軸刻度(調(diào)節(jié)xlim將會影響所有subplot)
sharey:所有subplot應(yīng)該使用相同的y軸刻度(調(diào)節(jié)ylim將會影響所有subplot)
subplot_kw:用于創(chuàng)建各subplot的關(guān)鍵字字典
**fig_kw:創(chuàng)建figure時其他關(guān)鍵字,如plt.subplots(2,2,figsize=(8,6))
'''
for i in range(2):
	for j in range(2):
		axes[i,j].hist(np.random.randn(500),bins=50, color='k',alpha=0.5)
#調(diào)整subplot周圍間距
#plt.subplots_adjust(left=None,bottom=None,right=None,top=None,wspace=None,hspace=None)
plt.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0)
plt.show()

2.顏色、標(biāo)記和線型

#ax.plot(x,y,'g--')
#ax.plot(x, y, linestyle='--', color='g')
#plt.plot(np.random.randn(30).cumsum(), 'ko--')
#plt.plot(np.random.randn(30).cumsum(), color='k', linestyle='dashed', marker='o')
#線型圖中,非實際數(shù)據(jù)點默認(rèn)是按線性方式插值的,可以通過drawstyle選項修改
data = np.random.randn(30).cumsum()
plt.plot(data, 'k--', label='Defalt')
plt.plot(data, 'k-', drawstyle='steps-post', label='steps-post')
plt.legend(loc='best')

3.刻度、標(biāo)簽和圖例

xlim,xticks,xticklabels之類的方法。它們分別控制圖表的范圍、刻度位置、刻度標(biāo)簽等。

其使用方式有以下兩種:

  • 調(diào)用時不帶參數(shù),則返回當(dāng)前參數(shù)值。plt.xlim()
  • 調(diào)用時帶參數(shù),則設(shè)置參數(shù)值。plt.xlim([0,10])

這些方法對當(dāng)前或最近創(chuàng)建的AxesSubplot起作用

對應(yīng)在subplot對象上的兩個方法,如ax.get_xlim和ax.set_xlim

3.1.設(shè)置標(biāo)題、軸標(biāo)簽、刻度以及刻度標(biāo)簽

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum())
#改變X軸的刻度,最簡單的方法是使用set_xticks和set_xticklabels。
#前者告訴刻度放在數(shù)據(jù)范圍中的哪些位置,默認(rèn)情況下,這些位置是刻度標(biāo)簽,可以用set_xticklabels設(shè)置。
a=ax.set_xticks([0,250,500,750,1000])
b=ax.set_xticklabels(['one','two','three','four','five'],rotation=30,fontsize='small')
ax.set_xlabel('Stages')
plt.show()

3.2.添加圖例(legend)、注解以及在Subplot上繪圖

兩種方式,最簡單的是在添加subplot的時候傳入label參數(shù)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)

ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum(), 'k', label='one')
ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum(), 'k--', label='two')
ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum(), 'k.', label='three')

ax.legend(loc='best')
#loc表示將圖例放在哪
#從圖例中去除一個或多個元素,不傳入label或label='_nolegend_'即可

#注解以及在Subplot上繪圖
#注解可以通過text,arrow和annotate等函數(shù)進行添加。
#text可以將文本繪制在圖標(biāo)的指定坐標(biāo)(x,y),還可以加上一些自定義格式
#ax.text(x ,y, 'Hello world!',family='monosapce',fontsize=10)

plt.show()

3.3.將圖表保存到文件

plt.savefig('filepath.svg')
plt.savefig('filepath.svg', dpi=400,bbox_inches='tight')

Figure.savefig參數(shù)

  • fname:路徑,包含設(shè)置文件格式(如.pdf等)
  • dpi:圖像分辨率,默認(rèn)100
  • facecolor、edgecolor:圖像背景色,默認(rèn)為'w'(白色)
  • format:顯示設(shè)置文件格式
  • bbox_inches:圖像需要保存的部分。'tight',將嘗試剪除圖像周圍的空白部分

以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

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