使用Python的matplotlib畫折線圖，柱狀圖，三維圖

因爲在各種場景下需要各種實驗數據的對比圖像，有的中還要求dpi，這些在Python中的matplotlib中都可以實現，下面是總結的各種畫圖命令。
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"""
#Python中matplotlib中畫圖工具
#姓名：pcb
#時間：2018.12.20
"""
#引入畫圖所需要的庫文件
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib.ticker import MultipleLocator
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

"""
 畫折現圖
"""
# input_values=[1,2,3,4,5]
# squares=[1,4,9,16,25]
#
# plt.plot(input_values,squares,linewidth=5)      #設置線寬
# plt.title("Square Number",fontsize=24)          #設置圖題
# plt.xlabel("Value",fontsize=14)                 #設置x軸的標籤以及標籤的大小
# plt.ylabel("Square of value",fontsize=14)       #設置y軸的標籤以及標籤的大小
# plt.tick_params(axis="both",labelsize=14)       #設置刻度標記的大小
#
# plt.show()


"""
繪製散點圖
"""
# plt.scatter(2,4,s=200)
# plt.title("Square Number",fontsize=24)          #設置圖題
# plt.xlabel("Value",fontsize=14)                 #設置x軸的標籤以及標籤的大小
# plt.ylabel("Square of value",fontsize=14)       #設置y軸的標籤以及標籤的大小
# plt.tick_params(axis="both",which="major",labelsize=14) #設置刻度標記的大小
# plt.show()


"""
創建窗口子圖
設置子圖基本元素
"""
# x=np.arange(-5,5,0.1)
# y=x*3
# fig=plt.figure(num=1,figsize=(15,8),dpi=80)    #開啓一個窗口，同時設置大小分辨率,參數：窗口個數，窗口大小，分辨率
# ax1=fig.add_subplot(2,1,1)                     #使用fig添加子圖，參數：行數、列數、第幾個
# ax2=fig.add_subplot(2,1,2)                     #使用fig添加子圖，參數：行數、列數、第幾個
#
# #####設置子圖窗口
# ax1.set_title("python_drawing",fontsize=12)    #設置圖題以及字體大小
# ax1.set_xlabel("x_name",fontsize=12)           #設置x軸的字體大小
# ax1.set_ylabel("y_name",fontsize=12)           #設置y軸的字體大小
# plt.axis([-6,6,-10,10])                        #設置橫縱座標範圍，這個子圖中被分爲一下兩個函數
# ax1.set_xlim(-5,5)                             #設置橫軸範圍，單獨給圖1設置x軸的範圍
# ax1.set_ylim(-10,10)                           #設置縱軸範圍，單獨給圖1設置y軸的範圍
# xmajorLocator = MultipleLocator(2)             #定義橫向主刻度標籤的刻度差爲2的倍數。就是隔幾個刻度才顯示一個標籤文本
# ymajorLocator = MultipleLocator(3)             #定義縱向主刻度標籤的刻度差爲3的倍數。就是隔幾個刻度才顯示一個標籤文本
# ax1.xaxis.set_major_locator(xmajorLocator)     #應用定義的橫向主刻度格式
# ax1.yaxis.set_major_locator(ymajorLocator)     #應用定義的縱向主刻度格式
# ax1.xaxis.grid(True,which="major")             #x座標軸網格使用主刻度格式
# ax1.yaxis.grid(True,which="major")             #y座標軸網格使用主刻度格式
# ax1.set_xticks([])                            #去除座標刻度
# ax1.set_xticks((-5,-3,-1,1,3,5))              #設置座標刻度
#
# #設置刻度的顯示文本，rotation旋轉角度（>0順時針旋轉、<0逆時針旋轉），fontsize字體大小
# #ax1.set_xticklabels(labels=['x1','x2','x3','x4','x5'],rotation=-30,fontsize='small')
#
# #標誌marker爲設置線的格式,具體標誌如下所示：
# """
# o’                 圓圈
# ‘.’                 點
# ‘D’                 菱形
# ‘s’                 正方形
# ‘h’                 六邊形1
# ‘*’                 星號
# ‘H’                 六邊形2
# ‘d’                 小菱形
# ‘_’                 水平線
# ‘v’                 一角朝下的三角形
# ‘8’                 八邊形
# ‘<’                 一角朝左的三角形
# ‘p’                 五邊形
# ‘>’                 一角朝右的三角形
# ‘,’                 像素
# ‘^’                 一角朝上的三角形
# ‘+’                 加號
# ‘\  ‘               豎線
# ‘None’,’’,’ ‘       無
# ‘x’                 X
#
# """
# #標誌color爲顏色，具體標誌如下所示
# """
# b               藍色
# g               綠色
# r               紅色
# y               黃色
# c               青色
# k               黑色
# m               洋紅色
# w               白色
#
# """
#
# plot1=ax1.plot(x,y,marker='o',color='g',label='legend1')
#
#
# # #線圖：linestyle線性，alpha透明度，color顏色，label圖例文本
# plot2=ax1.plot(x,y,linestyle='--',alpha=0.5,color='r',label='legend2')
#
# ax1.legend(loc='upper left')                    #顯示圖例,plt.legend()
# ax1.text(2.8, 7, r'y=3*x')                      #指定位置顯示文字,plt.text()
# #
# # #添加標註，參數：註釋文本、指向點、文字位置、箭頭屬性
# ax1.annotate('important point', xy=(2, 6), xytext=(3, 1.5), arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))
# #
# #顯示網格。which參數的值爲major(只繪製大刻度)、minor(只繪製小刻度)、both，默認值爲major。axis爲'x','y','both'
# ax1.grid(b=True,which='major',axis='both',alpha= 0.5,color='skyblue',linestyle='--',linewidth=2)
#
# # # 在當前窗口添加一個子圖，rect=[左, 下, 寬, 高]，是使用的絕對佈局，不和以存在窗口擠佔空間
# axes1 = plt.axes([.2, .3, .1, .1], facecolor='y')
# #
# # # 在子圖上畫圖
# axes1.plot(x,y)
#
# #savefig保存圖片，dpi分辨率，bbox_inches子圖周邊白色空間的大小
# plt.savefig('aa.png',dpi=400,bbox_inches='tight')
#
# #打開窗口，對於方法1創建在窗口一定繪製，對於方法2方法3創建的窗口，若座標系全部空白，則不繪製
# plt.show()


"""
極座標圖
"""
# fig=plt.figure(2)                                     #新開啓一個窗口
# ax1=fig.add_subplot(1,2,1,polar=True)                 #啓動一個窗口的極座標子圖
# theta=np.arange(0,2*np.pi,0.02)                       #角度數列值
# ax1.plot(theta,2*np.ones_like(theta),lw=2)            #畫圖，參數：角度，半徑，線寬
# ax1.plot(theta,theta/6,linestyle="--",lw=2)           #畫圖，參數：角度，半徑，linestyle樣式，lw線寬
#
# ax2=fig.add_subplot(1,2,2,polar=True)                 #啓動一個極座標子圖
# ax2.plot(theta,np.cos(5*theta),linestyle="--",lw=2)
# ax2.plot(theta,2*np.cos(4*theta),lw=2)
# ax2.set_rgrids(np.arange(0.2,0.2,0.2),angle=45)       #距離網格軸，軸線刻度和顯示位置
# ax2.set_thetagrids([0,45,90])                         #角度網格軸，範圍0-360度
# plt.savefig('11.png',dpi=400,bbox_inches='tight')
# plt.show()

"""
柱狀圖
"""
# plt.figure(3)
# x_index=np.arange(5)                        #柱的索引
# x_data=("A","B","C","D","E")
# y1_data=(20,35,30,35,27)
# y2_data=(25,32,34,20,25)
# bar_width=0.35                              #定義一個數字代表柱的寬度
# rects1 = plt.bar(x_index, y1_data, width=bar_width,alpha=0.4, color='b',label='legend1')  #參數：左偏移、高度、柱寬、透明度、顏色、圖例
# rects2 = plt.bar(x_index + bar_width, y2_data, width=bar_width,alpha=0.5,color='r',label='legend2') #參數：左偏移、高度、柱寬、透明度、顏色、圖例
#
# #關於左偏移，不用關心每根柱的中心不中心，因爲只要把刻度線設置在柱的中間就可以了
# plt.xticks(x_index + bar_width/2, x_data)   #x軸刻度線
# plt.legend()    #顯示圖例
# plt.tight_layout()  #自動控制圖像外部邊緣，此方法不能夠很好的控制圖像間的間隔
# plt.savefig('11.png',dpi=400,bbox_inches='tight')
# plt.show()

"""
直方圖
"""
# fig,(ax0,ax1) = plt.subplots(nrows=2,figsize=(9,6))     #在窗口上添加2個子圖
# sigma = 1   #標準差
# mean = 0    #均值
# x=mean+sigma*np.random.randn(10000)   #正態分佈隨機數
# ax0.hist(x,bins=20,density=False,histtype='bar',facecolor='yellowgreen',alpha=0.75,rwidth=0.8)   #normed是否歸一化，histtype直方圖類型，facecolor顏色，alpha透明度
# ax1.hist(x,bins=20,density=False,histtype='bar',facecolor='pink',alpha=0.75,cumulative=False,rwidth=0.8) #bins柱子的個數,cumulative是否計算累加分佈，rwidth柱子寬度
# plt.savefig('12.png',dpi=400,bbox_inches='tight')
# plt.show()  #所有窗口運行


"""
散點圖
"""
# fig = plt.figure(4)          #添加一個窗口
# ax =fig.add_subplot(1,1,1)   #在窗口上添加一個子圖
# x=np.random.random(100)      #產生隨機數組
# y=np.random.random(100)      #產生隨機數組
# ax.scatter(x,y,c='y',alpha=0.5,facecolors='none')  #x橫座標，y縱座標，s圖像大小，c顏色，marker圖片，lw圖像邊框寬度
# plt.show()  #所有窗口運行


"""
三維圖
"""
# fig = plt.figure(5)
# ax=fig.add_subplot(1,1,1,projection='3d')     #繪製三維圖
#
# x,y=np.mgrid[-2:2:20j,-2:2:20j]  #獲取x軸數據，y軸數據
# z=x*np.exp(-x**2-y**2)   #獲取z軸數據
#
# ax.plot_surface(x,y,z,rstride=2,cstride=1,cmap=plt.cm.coolwarm,alpha=0.8)  #繪製三維圖表面
# ax.set_xlabel('x-name')     #x軸名稱
# ax.set_ylabel('y-name')     #y軸名稱
# ax.set_zlabel('z-name')     #z軸名稱
# plt.savefig('12.png',dpi=400,bbox_inches='tight')
# plt.show()

"""
畫矩形，多邊形、圓和橢圓
"""
# fig = plt.figure(6)   #創建一個窗口
# ax=fig.add_subplot(1,1,1)   #添加一個子圖
# rect1 = plt.Rectangle((0.1,0.2),0.2,0.3,color='r')  #創建一個矩形，參數：(x,y),width,height
# circ1 = plt.Circle((0.7,0.2),0.15,color='r',alpha=0.3)  #創建一個橢圓，參數：中心點，半徑，默認這個圓形會跟隨窗口大小進行長寬壓縮
# pgon1 = plt.Polygon([[0.45,0.45],[0.65,0.6],[0.2,0.6]])  #創建一個多邊形，參數：每個頂點座標
#
# ax.add_patch(rect1)  #將形狀添加到子圖上
# ax.add_patch(circ1)  #將形狀添加到子圖上
# ax.add_patch(pgon1)  #將形狀添加到子圖上
# plt.savefig('13.png',dpi=400,bbox_inches='tight')
# fig.canvas.draw()  #子圖繪製
# plt.show()

畫圖結果如下：

柱狀圖

三維圖

折線圖

其他圖模塊圖