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應用這個原理結合海圖圖片，實現座標軸和圖片經緯度一一對應--待完善
座標系中加載圖片--和figure加載圖片不一樣--注意座標加載圖片後已經不再是我們用的座標系，y軸向下爲正了，難怪加載完圖片後，怎麼畫不出來圖片。
這是加載圖片後坐標軸變了--當下面這種情況也會發生y軸向下的情況
導入包：
import matplotlib.pyplot as plt
一 基本設置選項：
1，顏色選取：
可視化命名顏色（官網）好用但是不能複製其內容，這個網址是可以複製的css命名及其16進制的顏色值
- color='#ffff00'
- color =（0， 0， 255）表示爲紅色
- color = 'r' color = 'red'
plt.Polygon([[x, y],[x-1000, y+2000],[x+1000, y-2000]], color='#ffff00', alpha=1)
2，設置中文以及notebook中設置的語句
'''顯示中文'''
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #這兩行用來顯示漢字
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
'''notebook 中顯示'''
%matplotlib inline
3，在子圖中顯示圖像
fig = plt.figure(figsize=(10,10))
ax1 = fig.add_subplot(221) #這裏的111 必須填寫，不知道什麼意思 分成1行1列的第一個圖，應該是（1,1，1）這樣寫比較好
ax1 = fig.add_subplot(222)
ax3 = fig.add_subplot(223)
ax1.set_ylabel('萬噸')
plt.grid(True)
ax1.legend()
4，修改已經存在的窗口大小-（不怎麼用）
fig = plt.figure(figsize=(10,5))
fig1 = plt.gcf()
fig1.set_size_inches(5,2,forward=True)
5，標記
在matplotlib中繪圖標誌有兩種，一種是點標誌（marker），一種是線標誌（linestle），可選的參數如下。
linestyle：linestyle定義是兩點之間採用什麼方式連接。
'-' solid line style
'--' dashed line style
'-.' dash-dot line style
':' dotted line style
marker
'.' 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
6，描邊
相關的關鍵字參數爲：
- edgecolor 或 ec
- linestyle 或 ls
- linewidth 或 lw
7，設置字體相關屬性比如字號大小，字體
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as font_manager
import numpy as np
POINTS = 100
sin_list = [0] * POINTS
fig, ax = plt.subplots()
line_sin, = ax.plot(range(POINTS), sin_list, label='Sin() output', color='cornflowerblue')
ax.legend(loc='upper center', ncol=4, prop=font_manager.FontProperties(size=20))# 這句話是關鍵，更多字體關注官網，或者百度
'''
設置字體大小
'''
font={'family':'serif',
'style':'italic',
'weight':'normal',
'color':'red',
# 'size':16
}
plt.text(11000,36000,'OS_longitude:',fontdict=font)
plt.show()
設置各種地方的字體
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
dataframe = pd.read_csv("port1.csv")
x = dataframe["Year"]
y = dataframe["Total port"]
y1 = dataframe["Five port group"]
# plt.figure(figsize=(15, 6.5))
labels = [ "Coastal port", "Inland port"]
fig, ax = plt.subplots()
# ax.plot(x,y1,linewidth=5,c = "r")
# ax.scatter(x,y1,marker='x',color= 'r')
font={'family':'Times New Roman',
# 'style':'italic', # 斜體
'weight':'normal',
# 'color':'red',
'size':14
}
ax.bar(x=x, height = y, width = 0.5, label="Total port")#width = width, align='edge',label="rainfall", color="#87CEFA")
ax.bar(x=x, height = y1, width = 0.5, label="Five port group")#width = width, align='edge',label="rainfall", color="#87CEFA")
plt.xticks(x)
# 設置座標軸刻度字體屬性
labels = ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels()
[label.set_fontname('Times New Roman') for label in labels]
#設置ylabel 字體屬性
plt.ylabel("TUE",font)
# 設置圖例字體屬性
ax.legend(loc='upper left',=font)
# 保存高清圖片，dpi越大，越清晰，一定要放在show前面
plt.savefig('port.png', dpi=1100, bbox_inches='tight')
plt.show()
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
dataframe = pd.read_csv("aver epi.csv")
x = dataframe["Year"]
y1 = dataframe["Bohai-rim port group"]
y2 = dataframe["Yangtze River Delta port group"]
y3 = dataframe["South-east coastal port group"]
y4 = dataframe["Pearl River Delta port group"]
y5 = dataframe["South-west coastal port group"]
y6 = dataframe["whole"]
fig, ax = plt.subplots(figsize=(9,5))
ax.plot(x,y1,marker = "o",linewidth=2,label='Bohai-rim port group')
ax.plot(x,y2,marker = "x",linewidth=2,label='Yangtze River Delta port group')
ax.plot(x,y3,marker = "D",linewidth=2,label='South-east coastal port group')
ax.plot(x,y4,marker = "*",linewidth=2,label='Pearl River Delta port group')
ax.plot(x,y5,marker = "h",linewidth=2,label='South-west coastal port group')
ax.plot(x,y6,marker = "1",linewidth=2,label='whole')
font={'family':'Times New Roman',
# 'style':'italic', # 斜體
'weight':'normal',
# 'color':'red',
'size':7
}
ax.legend(loc='best',prop=font)
labels = ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels()
[label.set_fontname('Times New Roman') for label in labels]
plt.savefig('epi.png', dpi=1100, bbox_inches='tight')
plt.show()
8 保存高清圖片
# 保存高清圖片，dpi越大，越清晰，一定要放在show前面
plt.savefig('port.png', dpi=1100, bbox_inches='tight')
9 設置窗口大小
設置圖像窗口大小
10 在座標系中新建一個座標系
'''
注意：這裏應該先畫最底層的圖層，在畫最上面的圖層，因爲底層的大，上層的小，底層會把上層覆蓋掉
'''
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#新建figure
fig = plt.figure()
#定義數據
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
y = [1, 7, 15, 24, 30, 50, 55]
#新建區域ax1
#figure的百分比,從figure 10%的位置開始繪製, 寬高是figure的80%
left, bottom, width, height = 0.1, 0.1, 0.8, 0.8
#獲得繪製的句柄
ax1 = fig.add_axes([left, bottom, width, height])
ax1.plot(x, y, )
# ax1.set_title(‘area1’)
#新增區域ax2,嵌套在ax1內，看一看圖中圖是什麼樣，這就是與subplot的區別
left, bottom, width, height = 0.2, 0.6, 0.25, 0.25
#獲得繪製的句柄
ax2 = fig.add_axes([left, bottom, width, height])
ax2.plot(x,y, )
# ax2.set_title(‘area2’)
plt.show()
應用這個原理結合海圖圖片，實現座標軸和圖片經緯度一一對應--待完善
座標系中加載圖片--和figure加載圖片不一樣--注意座標加載圖片後已經不再是我們用的座標系，y軸向下爲正了，難怪加載完圖片後，怎麼畫不出來圖片。
據說OpenCV：（計算機開源視覺）比PIL更強大。原因不明來源這個博客
這個博客說在深度學習圖片處理上面，PIL更好用，原因可能是轉化的numpy格式不同
'''
使用PIL處理圖像，在使用imshow加載
'''
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import os
# 在figure下面建立一個座標系
left, bottom, width, height = 0., 0., 0.8, 0.8
ax1 = fig.add_axes([left, bottom, width, height])
img = Image.open(os.path.join('test.jpg'))
ax1.imshow(img)
plt.show()
'''
使用OpenCV處理 pip install opencv-python
'''
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
left, bottom, width, height = 0., 0., 0.8, 0.8
ax1 = fig.add_axes([left, bottom, width, height])
ax1.axis('off')
img = cv2.imread('test.jpg', cv2.IMREAD_ANYCOLOR)
ax1.imshow(img)
plt.show()
'''
figure 加載背景圖片而不是座標系加載背景圖片
使用matplotlib自帶的img讀取
'''
import matplotlib.image as img
fig = plt.figure()
# figure加載背景圖片
background = img.imread('./football.png')
fig.figimage(background)
plt.show()
這是加載圖片後坐標軸變了--當下面這種情況也會發生y軸向下的情況
ax1.invert_yaxis()這個函數可以反轉y軸方向
ax1.invert_xaxis()同理，但是圖像也跟着反轉了
'''
當兩個座標軸的參數都一樣的話也會發生ax1和ax2是一個東西，ax2的y軸和ax1的y軸一樣了，也是向下爲正
解決辦法就是設置數值不一樣，稍稍大一點，或者小一點
'''
ax1 = fig.add_axes([0., 0., 1, 1])
ax2 = fig.add_axes([0., 0., 1, 1])
