提示：本文只介紹了pyplot的使用，非matplotlib全部內(nèi)容

前言

本文介紹了Matplotlib數(shù)據(jù)可視化庫的基本使用方法。主要內(nèi)容包括：

1) 通過pyplot.plot()繪制基礎(chǔ)圖表；

2) 常用API詳解，包括設(shè)置圖片大小(figure)、調(diào)整坐標(biāo)軸刻度(xticks)、中文顯示配置、添加圖表描述信息等；

3) 完整案例演示三天氣溫變化折線圖的繪制過程，涵蓋數(shù)據(jù)生成、圖表樣式設(shè)置、坐標(biāo)軸調(diào)整、圖例添加等關(guān)鍵步驟。

一、matplotlib

 matplotlib能將數(shù)據(jù)可視化，更直觀的呈現(xiàn)；

使數(shù)據(jù)更加客觀、更具說服力；

中文參考文檔：

matplotlib — Matplotlib 3.10.3 文檔 - Matplotlib 繪圖庫

二、基礎(chǔ)演示

代碼如下：

"""
matplotlib基礎(chǔ)演示
"""
from matplotlib import pyplot as plt

x = list(range(2, 26, 2))
y = [15, 13, 14.5, 17, 20, 25, 26, 26, 27, 22, 18, 15]

# 設(shè)置圖片大小
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)

# 繪圖
plt.plot(x, y)

plt.show()

三、部分API

1. 設(shè)置圖片大小

matplotlib.pyplot.figure，創(chuàng)建一個新圖表，或激活一個現(xiàn)有圖表。

部分參數(shù)：

figsize：(float, float)，默認(rèn)值：rcParams["figure.figsize"] (默認(rèn)值：[6.4, 4.8])

寬度、高度，單位為英寸。

dpi：float，默認(rèn)值：rcParams["figure.dpi"] (默認(rèn)值：100.0)

圖表的分辨率，單位為每英寸點數(shù)。

2. 調(diào)整x軸或y軸上的刻度

matplotlib.pyplot.xticks，獲取或設(shè)置 x 軸當(dāng)前的刻度位置和標(biāo)簽。

ticks：類數(shù)組，可選。x刻度位置列表。傳入空列表將移除所有x刻度。

labels：類數(shù)組, 可選。放置在給定 ticks 位置的標(biāo)簽。此參數(shù)只能在同時傳遞 ticks 時使用。

rotation：float，默認(rèn)值：0?？潭刃D(zhuǎn)度數(shù)，避免擁堵。

當(dāng)刻度太密集，使用列表的步長（間隔取值）來解決

# 設(shè)置x軸刻度 設(shè)置為0.5間隔的
plt.xticks(list(i / 2 for i in range(4, 49))[::3])
# 設(shè)置y刻度值
plt.yticks(range(min(y), max(y) + 1))

刻度為字符串類型時，同時提供ticks和labels參數(shù)

# 設(shè)置x軸刻度（每10分鐘顯示一個標(biāo)簽）
_xtick_label = [f"10點{i}分" for i in range(60)] + [f"11點{i}分" for i in range(60)]
plt.xticks(list(x_data)[::5], _xtick_label[::5], rotation=45)  # 旋轉(zhuǎn)45度避免重疊

3. 設(shè)置中文顯示

import matplotlib

# 設(shè)置中文字體 & 負(fù)號
matplotlib.rcParams['font.family'] = 'MicroSoft YaHei'
matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

4. 添加描述信息

4.1 x、y軸的描述信息

matplotlib.pyplot.xlabel，設(shè)置 x 軸的標(biāo)簽。（y軸：matplotlib.pyplot.ylabel，參數(shù)相同）

xlabel：str，標(biāo)簽文本。

labelpad：float, 默認(rèn)值： rcParams["axes.labelpad"] （默認(rèn)值： 4.0）

從坐標(biāo)軸邊界框（包括刻度線和刻度標(biāo)簽）開始的間距（以點為單位）。如果為 None，則保留先前的值。

loc：{'left', 'center', 'right'}, 默認(rèn)值： rcParams["xaxis.labellocation"] （默認(rèn)值： 'center'）

標(biāo)簽位置。這是傳遞參數(shù) x 和 horizontalalignment 的高級替代方案。

4.2 圖表標(biāo)題

matplotlib.pyplot.title，為 Axes 設(shè)置標(biāo)題。設(shè)置三個可用坐標(biāo)軸標(biāo)題之一。這些可用標(biāo)題位于坐標(biāo)軸上方，可居中、左對齊或右對齊。

label：字符串，用于標(biāo)題的文本

loc：{'center', 'left', 'right'}，默認(rèn)值：rcParams["axes.titlelocation"]（默認(rèn)值：'center'）

要設(shè)置的標(biāo)題位置。

y：浮點數(shù)，默認(rèn)值：rcParams["axes.titley"]（默認(rèn)值：None）

標(biāo)題的垂直軸位置（1.0 為頂部）。如果為 None（默認(rèn)值），且rcParams["axes.titley"]（默認(rèn)值：None）也為 None，則 y 會自動確定以避免軸上的裝飾器。

pad：浮點數(shù)，默認(rèn)值：rcParams["axes.titlepad"]（默認(rèn)值：6.0）

標(biāo)題相對于坐標(biāo)軸頂部的偏移量，以點為單位。

5. 圖表繪制

matplotlib.pyplot.plot，將 y 對 x 繪制為線和/或標(biāo)記。

調(diào)用：

• plot([x], y, [fmt], *, data=None, **kwargs)
• plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs)

可以使用 Line2D 屬性作為關(guān)鍵字參數(shù)，以更好地控制外觀

6. 顯示圖例

matplotlib.pyplot.legend，在 Axes 上放置圖例。

方式一

當(dāng)您不傳入任何額外參數(shù)時，要添加到圖例中的元素將自動確定。

在這種情況下，標(biāo)簽取自 artist（plot設(shè)置參數(shù)label后返回的對象）

 也可以使用artist 上的 set_label() 方法來指定。

plt.plot(x_data, y_data, color='red', label='氣溫')

方式二

分別傳遞一個圖例藝術(shù)對象的可迭代對象，后跟一個圖例標(biāo)簽的可迭代對象。

plt.legend([line1, line2, line3], ['label1', 'label2', 'label3'])

方式三

類似于方法2，但標(biāo)簽取自藝術(shù)對象的標(biāo)簽屬性。

line1, = plt.plot([1, 2, 3], label='label1') line2, = plt.plot([1, 2, 3], label='label2') plt.legend(handles=[line1, line2])

四、案例

"""
繪制三天的10點到12點每分鐘的氣溫
"""

from matplotlib import pyplot as plt
import random
from datetime import datetime, timedelta

# 設(shè)置中文字體 & 負(fù)號
plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 生成數(shù)據(jù)
start_time = datetime.strptime("10:00", "%H:%M")  # 起始時間10:00
x_data = [(start_time + timedelta(minutes=i)).strftime("%H:%M") for i in range(120)]  # 生成10:00-12:00的hh:mm格式時間
y_data1 = [random.randint(10, 30) for _ in range(120)]  # 隨機(jī)生成10-30℃的氣溫數(shù)據(jù)
y_data2 = [random.randint(10, 30) for _ in range(120)]  # 隨機(jī)生成10-30℃的氣溫數(shù)據(jù)
y_data3 = [random.randint(10, 30) for _ in range(120)]  # 隨機(jī)生成10-30℃的氣溫數(shù)據(jù)


# 設(shè)置圖形大小
plt.figure(figsize=(15, 5), dpi=100)

# 繪制折線圖
plt.plot(x_data, y_data1, color='red', linestyle='-', linewidth=1, marker='.', markersize=5, label="one")
plt.plot(x_data, y_data2, color='#00FF00', linestyle='-.', linewidth=1, marker='.', markersize=5, label="two")
plt.plot(x_data, y_data3, color='#87CEEB', linestyle=':', linewidth=1, marker='.', markersize=5, label="three")

# 設(shè)置x軸刻度（每10分鐘顯示一個標(biāo)簽）
plt.xticks(x_data[::10], rotation=45)  # 旋轉(zhuǎn)45度避免重疊

# 添加標(biāo)題和標(biāo)簽
plt.title("10:00-12:00每分鐘氣溫變化", fontsize=14)
plt.xlabel("時間", fontsize=12)
plt.ylabel("溫度(℃)", fontsize=12)
plt.grid(alpha=0.3)  # 半透明網(wǎng)格線
plt.legend()  # 顯示圖例

# 自動調(diào)整布局防止標(biāo)簽被截斷
plt.tight_layout()

# 顯示圖形
plt.show()

總結(jié)

到此這篇關(guān)于Python大數(shù)據(jù)處理之matplotlib.pyplot初步使用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python matplotlib.pyplot使用內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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