matplotlib畫圖相關知識

Matplotlib 數據可視化

matplotlib庫的介紹

數據可視化第三方庫

matplotlib.pyplot 是繪製各類可視化圖形的命令子庫，相當於快捷方式。

import matplotlib.pyplot as plt 
plt.plot([3,1,4,5,2]) 
plt.ylabel("grade") 
plt.savefig('test',dpi=600)  # 默認PNG文件 
plt.show() 

plt.plot(x,y,format_string,**kwargs) 
format_string:控制曲線的格式字符串  可選 
**kwargs：第二組前面的參數或者更多組 

• color：控制顏色，color = ‘green’
• linestyle：線條風格，linestyle=‘dashed’
• marker：標記風格，marker = ‘o’
• markerfacecolor：標記顏色，markerfacecolor=‘blue’
• markersize：標記尺寸，markersize=20

由顏色字符、風格字符和標記字符組成

顏色字符	說明	顏色字符	說明
‘b’	藍色	‘m’	洋紅色
‘g’	綠色	‘y’	黃色
‘r’	紅色	‘k’	黑色
‘c’	青綠色	‘w’	白色
‘#008000’	RGB某種顏色	‘0.8’	灰度值字符串

風格字符	說明
‘-’	實線
‘–’	破折線
‘-.’	點劃線
‘:’	虛線
" "	無線條

標記字符	說明
‘.’	點標記
‘,’	像素標記（極小點）
‘o’	實心圈標記
‘v’	倒三角標記
‘^’	上三角標記
‘>’	右三角標記
‘<’	左三角標記
‘1’	下花三角標記
‘2’	上花三角標記
‘3’	左花三角標記
‘4’	右花三角標記
‘s’	實心方形標記
‘p’	實心五角標記
‘*’	星形標記
‘h’	豎六邊形標記
‘H’	橫六邊形標記
‘+’	十字標記
‘x’	x標記
‘D’	菱形標記
‘d’	瘦菱形標記
‘|’	垂直線標記

簡單的線性圖

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.arange(10)

plt.plot(data)

plt.show()

顏色、標記和線類型

x = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9])
y = np.array([2,5,3,4,8,9,7,6,1])

plt.plot(x,y,'g--')
# 顯式表達
plt.plot(x,y,linestyle = '--',color = 'g')

plt.show()

# 折線圖還可以用標記來凸顯實際數據點
from numpy.random import randn
plt.plot(randn(30).cumsum(),'ko--')
plt.plot(randn(30).cumsum(),color = 'k',linestyle = 'dashed',marker = 'o')

pyplot 的中文顯示

pyplot並不默認支持中文顯示，需要rcParams修改字體實現,會改變全局字體

import matplotlib  
matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' 

屬性	說明
‘font.family’	用於顯示字體的名字
‘font.style’	字體風格，正常‘nomal’或 斜體‘italic’
‘font.size’	字體大小，整數字號或者‘large’、‘x-small’

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
import matplotlib   

matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' 
matplotlib.rcParams['font.size']=20  

a = np.arange(0.0,5.0,0.02)  

plt.xlabel('橫軸：時間') plt.ylabel('縱軸：振幅') 
plt.plot(a,np.cos(2*np.pi*a),'r--') 
plt.show()  

第二種方法，在有中文輸出的地方，增加一個屬性：fontproperties

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt  

a = np.arange(0.0,5.0,0.02)  

plt.xlabel('橫軸：時間'，fontproperties='SimHei',fontsize=20) 
plt.ylabel('縱軸：振幅'，fontproperties='SimHei',fontsize=20) plt.plot(a,np.cos(2*np.pi*a),'r--') 
plt.show()  

pyplot 的文本顯示

函數	說明
plt.xlabel()	對x軸增加文本標籤
plt.ylabel()	對y軸增加文本標籤
plt.title()	對圖形整體增加文本標籤
plt.text()	在任意位置增加文本
plt.annotate()	在圖形中增加帶箭頭的註解

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt  

a = np.arange(0.0,5.0,0.02) 

plt.plot(a,np.cos(2*np.pi*a),'r--')  

plt.xlabel('橫軸：時間',fontproperties='SimHei',fontsize=15,color='green') plt.ylabel('縱軸：振幅',fontproperties='SimHei',fontsize=15) 

plt.title(r'正弦波實例 $y=cos(2\pi x)$',fontproperties='SimHei',fontsize=25) plt.text(2,1,r'$\mu=100$',fontsize=15)  

plt.axis([-1,6,-2,2]) 
plt.grid(True)  # 加入網格線

plt.show() 

plt.annotate(s,xy=arrow_crd,xytext=text_crd,arrowprops=dict) 

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt  

a = np.arange(0.0,5.0,0.02) 

plt.plot(a,np.cos(2*np.pi*a),'r--')  

plt.xlabel('橫軸：時間',fontproperties='SimHei',fontsize=15,color='green') plt.ylabel('縱軸：振幅',fontproperties='SimHei',fontsize=15) 

plt.title(r'正弦波實例 $y=cos(2\pi x)$',fontproperties='SimHei',fontsize=25) plt.annotate(r'$\mu=100$',xy=(2,1),xytext=(3,1.5),                         		                    arrowprops=dict(facecolor='black',shrink=0.1,width=2))  

plt.axis([-1,6,-2,2])  # 控制座標軸範圍 
plt.grid(True)  # 加入網格線 

plt.show() 

pyplot的子繪圖區域

# 繪圖區域 
plt.subplot(nrows,ncols,plot_number) 
plt.subpllot(3,2,4)  # 定位在三行兩列第四個繪圖區域 
plt.subpllot(324)    # 逗號去掉也可以   


plt.subplot2grid(GridSpec,CurSpec,colspan=1,rowspan=1)
# 理念：設定網格，選中網格，確定選中行列區域數量，編號從0開始 
plt.subplot2grid((3,3),(1,0),colspan=2) 

圖片與子圖

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(2,2,1)
plt.plot([1.5,3.5,-2,1.6])

ax2 = fig.add_subplot(2,2,2)
plt.plot(np.random.randn(50).cumsum(),'k--')

ax3 = fig.add_subplot(2,2,3)
plt.plot([1.5,3.5,-2,1.6])

fig,axes = plt.subplots(2,3)

fig,axes = plt.subplots(2,3)

axes[0,1]


plt.show()

調整子圖周圍間距

fig,axes = plt.subplots(2,2,sharex = True,sharey = True) 
# sharex = True,sharey = True 表示子圖擁有相同的x軸y軸

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)
plt.subplots_adjust(wspace = 0,hspace = 0) # 圖片的寬度和高度百分比

pyplot的基礎圖表函數

函數	說明
plt.plot(x,y,fmt,…)	座標圖
plt.boxplot(data,notch,position)	箱形圖
plt.bar(left,height,width,bottom)	條形圖
plt.barh(width,bottom,left,height)	橫向條形圖
plt.polar(theta,r)	極座標圖
plt.pie(data,explode)	餅圖
plt.psd(x,NFFT=256,pad_to,Fs)	功率譜密度圖
plt.specgram(x,NFFT=256,pad_to,F)	繪製譜圖
plt.cohere(x,y,NFFT=256,Fs)	X-Y的相關性函數
plt.scatter(x,y)	散點圖，x和y長度相同
plt.step(x,y,where)	步階圖
plt.hist(x,bins,normed)	直方圖
plt.contour(X,Y,Z,N)	等值圖
plt.vlines()	垂直圖
plt.stem(x,y,linefmt,markerfmt)	柴火圖
plt.plot_date()	繪製數據日期

pyplot 餅圖繪製

import matplotlib.pyplot as plt  

labels = 'Frogs','Hogs','Dogs','Logs' 
sizes = [15,30,45,10] 
explode = (0,0.1,0,0)  

plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,autopct='%1.1f%%',                                 shadow=False,startangle=90)  

plt.axis('equal') 
plt.show() 

pyplot直方圖的繪製

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt  

np.random.seed(0) 

mu,sigma = 100,20  # 均值和標準差 

a = np.random.normal(mu,sigma,size = 100)  # bin = 20 直方的條數 

plt.hist(a,20,density=1,histtype='stepfilled',facecolor='b',alpha=0.75) plt.title('Histogram')  
plt.show() 

pyplot極座標的繪製

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt  

N=20 
theta = np.linspace(0.0,2*np.pi,N,endpoint=False) 
radii = 10*np.random.rand(N) 
width = np.pi/4*np.random.rand(N)  

ax = plt.subplot(111,projection='polar') 
bars = ax.bar(theta,radii,width = width,bottom=0.0)  

for r,bar in zip(radii,bars):     
	bar.set_facecolor(plt.cm.viridis(r/10.))     
    bar.set_alpha(0.5)  
    
plt.show() 

pyplot散點圖的繪製

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt  

fig,ax = plt.subplots() 

ax.plot(10*np.random.randn(100),10*np.random.randn(100),'o') 
ax.set_title('Simple Scatter')  

plt.show() 

16個matplotlib繪圖實用小技巧

1. 添加標題-title

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 顯示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
%matplotlib inline
x=np.arange(0,10)
plt.title('這是一個示例標題')
plt.plot(x,x*x)
plt.show()

輸出：

2. 添加文字-text

設置座標和文字即可

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 顯示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
%matplotlib inline
x=np.arange(-10,11,1)
y=x*x
plt.plot(x,y)
plt.title('這是一個示例標題')
# 添加文字
plt.text(-2.5,30,'function y=x*x')
plt.show()

輸出：

3. 添加註釋-annotate

• xy：爲備註的座標點
• xytext：備註文字的座標(默認爲xy的位置)
• arrowprops：在xy和xytext之間繪製一個箭頭

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 顯示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
%matplotlib inline
x=np.arange(-10,11,1)
y=x*x
plt.title('這是一個示例標題')
plt.plot(x,y)
# 添加註釋
plt.annotate('這是一個示例註釋',xy=(0,1),xytext=(-2,22),arrowprops={'headwidth':10,'facecolor':'r'})
plt.show()

輸出：

4. 設置座標軸名稱-xlabel/ylabel

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 顯示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
%matplotlib inline
x=np.arange(1,20)
plt.xlabel('示例x軸')
plt.ylabel('示例y軸')
plt.plot(x,x*x)
plt.show()

輸出：

5.添加圖例-legend

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 顯示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
%matplotlib inline
plt.plot(x,x)
plt.plot(x,x*2)
plt.plot(x,x*3)
plt.plot(x,x*4)
# 直接傳入legend
plt.legend(['生活','顏值','工作','金錢'])
plt.show()

輸出：

6. 調整顏色-color

傳顏色參數，支持以下幾種方式

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
x=np.arange(1,5)
#顏色的幾種方式
plt.plot(x,color='g')
plt.plot(x+1,color='0.5')
plt.plot(x+2,color='#FF00FF')
plt.plot(x+3,color=(0.1,0.2,0.3))
plt.show()

輸出：

7. 切換線條樣式-marker

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
x=np.arange(1,5)
plt.plot(x,marker='o')
plt.plot(x+1,marker='>')
plt.plot(x+2,marker='s')
plt.show()

輸出：

8. 顯示數學公式-mathtext

格式如下： 作爲開始和結束符，如\omega $，中間的將解析出公式中的符號

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.title('chenqionghe')
plt.xlim([1,8])
plt.ylim([1,5])
plt.text(2,4,r'$ \alpha \beta \pi \lambda \omega $',size=25)
plt.text(4,4,r'$ \sin(0)=\cos(\frac{\pi}{2}) $',size=25)
plt.text(2,2,r'$ \lim_{x \rightarrow y} \frac{1}{x^3} $',size=25)
plt.text(4,2,r'$ \sqrt[4]{x}=\sqrt{y} $',size=25)
plt.show()

輸出：

9. 顯示網格-grid

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
x='a','b','c','d'
y=[15,30,45,10]
plt.grid()
# 也可以設置顏色、線條寬度、線條樣式
# plt.grid(color='g',linewidth='1',linestyle='-.')
plt.plot(x,y)
plt.show()

輸出：

10. 調整座標軸刻度-locator_params

同時調整x軸和y軸：plt.locator_params(nbins=20)只調整x軸：plt.locator_params(‘‘x’,nbins=20)只調整y軸：plt.locator_params(‘‘y’,nbins=20)

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
x=np.arange(0,30,1)
plt.plot(x,x)
# x軸和y軸分別顯示20個
plt.locator_params(nbins=20)
plt.show()

輸出：

11. 調整座標軸範圍-axis/xlim/ylim

• axis：[0,5,0,10]，x從0到5，y從0到10
• xlim：對應參數有xmin和xmax，分別能調整最大值最小值
• ylim：同xlim用法

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
x=np.arange(0,30,1)
plt.plot(x,x*x)
#顯示座標軸，plt.axis(),4個數字分別代表x軸和y軸的最小座標，最大座標
#調整x爲10到25
plt.xlim(xmin=10,xmax=25)
plt.plot(x,x*x)
plt.show()

輸出：

12. 調整日期自適應-autofmt_xdate

有時候顯示日期會重疊在一起，非常不友好，調用plt.gcf().autofmt_xdate()，將自動調整角度

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
x=pd.date_range('2020/01/01',periods=30)
y=np.arange(0,30,1)
plt.plot(x,y)
plt.gcf().autofmt_xdate()
plt.show()

輸出：

13. 添加雙座標軸-twinx

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
x=np.arange(1,20)
y1=x*x
y2=np.log(x)
plt.plot(x,y1)
# 添加一個座標軸，默認0到1
plt.twinx()
plt.plot(x,y2,'r')
plt.show()

輸出：

14. 填充區域-fill/fill_beween

fill填充函數區域

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 顯示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
%matplotlib inline
x=np.linspace(0,5*np.pi,1000)
y1=np.sin(x)
y2=np.sin(2*x)
plt.plot(x,y1)
plt.plot(x,y2)
# 填充
plt.fill(x,y1,'g')
plt.fill(x,y2,'r')
plt.title('這是一個示例標題')
plt.show()

輸出：

fill_beween填充函數交叉區域

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 顯示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
%matplotlib inline
plt.title('這是一個示例標題')
x=np.linspace(0,5*np.pi,1000)
y1=np.sin(x)
y2=np.sin(2*x)
plt.plot(x,y1)
plt.plot(x,y2)
# 填充
plt.fill_between(x,y1,y2,where=y1>y2,interpolate=True)
plt.show()

輸出：

15. 畫一個填充好的形狀-matplotlib.patche

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as mptaches
%matplotlib inline
xy1=np.array([0.2,0.2])
xy2=np.array([0.2,0.8])
xy3=np.array([0.8,0.2])
xy4=np.array([0.8,0.8])
fig,ax=plt.subplots()
#圓形,指定座標和半徑
circle=mptaches.Circle(xy1,0.15)
ax.add_patch(circle)
#長方形
rect=mptaches.Rectangle(xy2,0.2,0.1,color='r')
ax.add_patch(rect)
#多邊形
polygon=mptaches.RegularPolygon(xy3,6,0.1,color='g')
ax.add_patch(polygon)
# 橢圓
ellipse=mptaches.Ellipse(xy4,0.4,0.2,color='c')
ax.add_patch(ellipse)
ax.axis('equal')
plt.show()

輸出：

16. 切換樣式-plt.style.use

matplotlib支持多種樣式，可以通過plt.style.use切換樣式，例如：plt.style.use('ggplot')輸入 plt.style.available 可以查看所有的樣式:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.available

輸出：

示例代碼，ggplot樣式：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as mptaches
%matplotlib inline
plt.style.use('ggplot')
# 新建4個子圖
fig,axes=plt.subplots(2,2)
ax1,ax2,ax3,ax4=axes.ravel()
# 第一個圖
x,y=np.random.normal(size=(2,100))
ax1.plot(x,y,'o')
# 第二個圖
x=np.arange(0,10)
y=np.arange(0,10)
colors=plt.rcParams['axes.prop_cycle']
length=np.linspace(0,10,len(colors))
for s in length:
    ax2.plot(x,y+s,'-')
# 第三個圖
x=np.arange(5)
y1,y2,y3=np.random.randint(1,25,size=(3,5))
width=0.25
ax3.bar(x,y1,width)
ax3.bar(x+width,y2,width)
ax3.bar(x+2*width,y3,width)
# 第四個圖
for i,color in enumerate(colors):
    xy=np.random.normal(size=2)
ax4.add_patch(plt.Circle(xy,radius=0.3,color=color['color']))
ax4.axis('equal')
plt.show()

輸出：