詳解Matplotlib繪圖之屬性設置

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這篇文章主要介紹了詳解Matplotlib繪圖之屬性設置，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨着小編來一起學習學習吧

關於Python數據分析在數學建模中的更多相關應用：Python數據分析在數學建模中的應用匯總

（1）、導入庫

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy

（2）、figure對象和subplot簡單運用

#figure對象
fig = plt.figure()   #figure是圖象對象
 
ax1 = fig.add_subplot(2,2,1)  #創建一個2*2的子圖，放在第一個位置
ax2 = fig.add_subplot(2,2,2)  #創建一個2*2的子圖，放在第二個位置
ax3 = fig.add_subplot(2,2,3)  #創建一個2*2的子圖，放在第三個位置
 
from numpy.random import randn
plt.plot(randn(50).cumsum(),'k--')  #'k--'告訴python要畫出黑色的虛線
ax1.hist(randn(100),bins=20,color='k',alpha=0.3)

（3）、調整subplot周圍的間距

#調整subplot周圍的間距
fig,axes = plt.subplots(2,2,sharex=True,sharey=True)  #直接生成fiure對象和Axes實例(數組)
for i in range(2):
  for j in range(2):
    axes[i, j ].hist(numpy.random.randn(500),bins = 50,color='k',alpha=0.5)   #遍歷創建圖
plt.subplots_adjust(left=None,bottom=None,right=None,top=None,wspace=0,hspace=0)  #用於調整subplot周圍的間距

（4）、顏色、標記和線型

#顏色、標記和線型
plt.figure()
##linestyle設置線型，color設置顏色,marker設置設置連接點
plt.plot(numpy.random.randn(30).cumsum(),linestyle='--',color='g',marker='o')

（5）、設置標題、軸標籤，刻度以及刻度標籤

#設置標題、軸標籤，刻度以及刻度標籤
fig = plt.figure()   #創建figure對象
ax = fig.add_subplot(1,1,1)   #獲得Axes對象
ax.plot(numpy.random.randn(1000).cumsum()) #生成隨機數
ax.set_xticks([0,250,500,750,1000])   #設置x軸刻度
ax.set_yticks([-20,-10,0,10,20])    #設置y軸刻度
ax.set_title('My first matplotlib plot')  #設置標題
ax.set_xlabel('Xtages')   #設置x軸標籤
ax.set_ylabel('Ytages')   #設置y軸標籤

（6）、添加圖例

#添加圖例
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
ax.plot(numpy.random.randn(1000).cumsum(),'k',label='one') #label標籤用於添加圖例
ax.plot(numpy.random.randn(1000).cumsum(),'k',label='two')
ax.plot(numpy.random.randn(1000).cumsum(),'k',label='three')
 
ax.legend(loc='best')    #loc選項可以選擇圖例的位置

（7）、添加註釋

#添加註釋
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
ax.plot(numpy.random.randn(1000).cumsum(),'k',label='one') #label標籤用於添加圖例
plt.annotate("Important value", (55,20), xycoords='data',  #添加註釋的方法
     xytext=(5, 38),
     arrowprops=dict(arrowstyle='->'))

（8）、繪製常用圖形

#繪製常用圖形
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
rect = plt.Rectangle((0.2,0.75),0.4,0.15,color='k',alpha=0.3)  #長方形
circ = plt.Circle((0.7,0.2),0.15,color='b',alpha=0.3)      #橢圓形
 
ax.add_patch(rect)   #添加到圖版中
ax.add_patch(circ)

（9）、圖表的導出

#圖表的保存
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
rect = plt.Rectangle((0.2,0.75),0.4,0.15,color='k',alpha=0.3)  #長方形
ax.add_patch(rect)   #添加到圖版中
fig.savefig('figpath.png',dpi = 400,bbox_inches='tight') #dpi可以控制圖象的分辨率,bbox_inches可以剪除圖表的空白部分

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大學的時候選擇了自學python，工作了發現吃了計算機基礎不好的虧，學歷不行這是沒辦法的事，只能後天彌補，於是在編碼之外開啓了自己的逆襲之路，不斷的學習python核心知識，深入的研習計算機基礎知識，整理好了，我放在我們的微信公衆號《程序員學府》，如果你也不甘平庸，那就與我一起在編碼之外，不斷成長吧！

其實這裏不僅有技術，更有那些技術之外的東西，比如，如何做一個精緻的程序員，而不是“屌絲”，程序員本身就是高貴的一種存在啊，難道不是嗎？[點擊加入]
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