Matplotlib的绘图功能

文章目录

Matplotlib的绘图功能

1.条形图

import matplotlib.pyplot as plt

data = [5, 20, 15, 25, 10]

plt.bar(range(len(data)), data)
plt.show()

bar(left, height, width=0.8, bottom=None, **kwargs)

在这里插入图片描述

可以通过增加关键字对条形图进行修饰：

颜色

facecolor(或fc)：用于设置柱体的颜色

通过 color 关键字参数可以一次性设置多个颜色，color是一个数组
描边
- edgecolor 或 ec：描边的颜色，如white,black,blue
- linestyle 或 ls: 描边的样式，如 “-” , “–”;
- linewidth 或 lw:描边的宽度：
填充

hatch ：hatch的值用于设置填充条形图的图形，如 “X”, “o” ,"/" ;

注意：hatch的长个数表示填充的密度，如"“表示用”/"密集得填充

误差线

yerr： 定义误差的浮动的绝对值
error_kw: 误差线关键字，是一个字典
关键字有：
ecolor:误差线的颜色
elinewidth: 误差线的宽度，即粗细
capsize: 误差线帽子的长度

图例位置

pyplot.legend(**ky)

#loc: 可选'best','upper left','bottom right' 等
#bbox_to_anchor=(0.2, 1),以左下角为为原点，调整位置
#bbox_transform=ax.transAxes
#frameon: 图例是否有边框
#下面的操作由于修改边框的颜色
leg = plt.legend()
leg.get_frame().set_edgecolor('b')

合并图例

#得到坐标轴1图例的句柄和标签值
handles_1, labels_1 = ax1.get_legend_handles_labels()
#得到坐标轴2图例的句柄和标签值
handles_2, labels_2 = ax2.get_legend_handles_labels()
#关键字传入,传入label（一个数组）参数可以改变图例的标签值
plt.legend(handles=handles_1 + handles_2, bbox_to_anchor=(0.1, 1))

设置刻度线标签（tick label）

import matplotlib.pyplot as plt

data = [5, 20, 15, 25, 10]
labels = ['Tom', 'Dick', 'Harry', 'Slim', 'Jim']

plt.bar(range(len(data)), data, tick_label=labels)
plt.show()

示例：

import matplotlib.pyplot as plt

labels = [0.3, 0.5, 1.0, 1.5, 3.0]
bottom_means = [20, 80, 160, 250, 400]
top_means = [210, 250, 1200, 1500, 2600]
top_std = [20, 40, 80, 200, 500]
width = 0.15  # the width of the bars: can also be len(x) sequence

#subplots是将多个图画到同一个平面上得工具,在matlab也有同样的函数

fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(labels, bottom_means, width, color='white', edgecolor='black', ls='-', lw=1, hatch='', label='PFOA in water')
ax.bar(labels, top_means, width, color='white', edgecolor='black', ls='-', lw=1, yerr=top_std, bottom=bottom_means,
       hatch='xx',
       label='PFOA on SS')
#设置y轴上得标签值
ax.set_ylabel('PFOA amount (g)')
#设置图标的标题
ax.set_title('Initial PFOA concentration (mg/L)')
#设置图例，loc=location，指的是图例的位置
ax.legend(loc='upper left')

plt.show()

绘制其他样式的柱形图

水平的条形图

import matplotlib.pyplot as plt

data = [5, 20, 15, 25, 10]

plt.barh(range(len(data)), data)
plt.show()

preview

正负条形图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

a = np.array([5, 20, 15, 25, 10])
b = np.array([10, 15, 20, 15, 5])

plt.barh(range(len(a)), a)
plt.barh(range(len(b)), -b)
plt.show()

2.误差线

坐标轴参数

设置双Y坐标轴
```
ax2 = plt.twinx()
```
主要通过twinx( )方法创建出另一个坐标轴，此时在下面画图将会以右侧纵坐标为准

修改坐标轴的范围

pyplot.ylim(ymax=400)
pyplot.ylim(ymin=10)
pyplot.xlim(xmax=10)

设置坐标轴刻度的参数

pyplot.tick_params(which='major', direction='in', length=6)
#可选关键字
#可选参数which:选择major or minor
#direction:刻度的朝向，可选in or out
#length: 刻度的长度
#width: 刻度的宽度
#size : 刻度标签的大小
#axis: 指定是纵坐标还是，横坐标，可选xaxis or yaxis
#colors:刻度标签的颜色

axis.xaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(0.25))
#设置纵坐标或者横坐标的次纵坐标的位置，上面表示每个0.25画一个次纵坐标

设置坐标轴颜色

axis.spines['bottom'].set_color('red')
#设置坐标轴的颜色，可选参数top or bottom or left or right

隐藏坐标轴

#隐藏y轴坐标
plt.gca().get_yaxis().set_visible(False)
#隐藏x轴坐标
plt.gca().get_xaxis().set_visible(False)

plot方法

**plot([x], y, [fmt], data=None, kwargs)

fmt：可选参数[fmt] 是一个字符串来定义图的基本属性如：颜色（color），点型（marker），线型（linestyle）

具体形式 fmt = ‘[color][marker][line]’

参考了：matplotlib.pyplot.plot()参数详解

plot(x, y, 'bo-')  # 蓝色圆点实线

color: 线的颜色

marker: 点的形状

line: 线的形状

	#maker的可选值
    =============    ===============================
    character        description
    =============    ===============================
    ``'.'``          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
    =============    ===============================

#line的可选值
=============    ===============================
character        description
=============    ===============================
``'-'``          solid line style 实线
``'--'``         dashed line style 虚线
``'-.'``         dash-dot line style 点画线
``':'``          dotted line style 点线
=============    ===============================

如果不选maker，那么只是直接连线

其他关键字

lw(linewidth):线的宽度（粗细）
c(color):线的颜色
ls(linestyle):线的样式
marker:折点的形状
markeredgecolor 或 mec -- 折点外边颜色
markeredgewidth 或 mew -- 折点线宽
markerfacecolor 或 mfc --折点实心颜色
markerfacecoloralt 或 mfcalt
markersize 或 ms --折点大小

errorbar方法

errorabar方法专门用来作误差线，但它无法很好的定义连线的参数，因此可以与plot方法配合使用。

errorbar(x, y,**kwargs)
#x,y 绘图的点
#关键字：
#xerr,yerr: 数据的误差范围
#fmt: 数据点的标记样式以及相互之间连接线样式
#ecolor: 误差棒的线条颜色
#elinewidth: 误差棒的线条粗细
#capsize: 误差棒边界横杠的大小
#capthick: 误差棒边界横杠的厚度
#ms(markersize): 数据点的大小
#mfc: 数据点的颜色
#mec: 数据点边缘的颜色

3.文字注释

text方法

text方法专门用来向图表中添加文字

pyplot.text(-3, 40, "要添加的内容"（可以使用Latex语法），**keyword)
# 可选的关键字：
# alpha 设置字体的透明度
# family 设置字体
# size 设置字体的大小
# style 设置字体的风格
# wight 字体的粗细
# bbox 给字体添加框，alpha 设置框体的透明度， facecolor 设置框体的颜色

figtext方法

	figtext方法可以向图标中任意位置添加文字

#使用figtext()
x = np.arange(0, 2*np.pi, 0.01)
plt.plot(np.sin(x))
plt.figtext(0.5, 0.5, "sin(0)=0")  # 使用figtext时，x,y代表相对值，表示图片的宽高
plt.show()

annotate方法

annoatate方法可以添加箭头

plt.figure(figsize=(6, 6))
x = np.random.randint(0, 10, size=10)
x[5] = 30    # 对x中索引值为5的重新赋值
plt.plot(x)
plt.ylim([-2, 35])
# plt.annotate(text="this point is important", xy=(5, 30), xytext=(6, 31),arrowprops={"width": 2, "headlength": 5, "headwidth": 5, "shrink": 0.1})
plt.annotate(s="this point is important", xy=(5, 30), xytext=(6, 31),arrowprops={
    
    "arrowstyle":"->"}) 
# 如果arrowprops中有arrowstyle,就不应该有其他的属性，
#xy代表的是箭头的位置，xytext代表的是箭头文本的位置。
plt.show()
#箭头参数：
#text : "string"
	
#xy: 箭头的坐标
	
#xytext: 文字的坐标
	
#arrowprops: 箭头的属性，字典类型：
#下面是箭头的属性：
#headlength:箭头头部的长度

#headwidth:箭头头部的宽度
	
#facecolor：箭头颜色
	
#shrink:箭头的长度（两坐标距离的比例，0~1）
	
#width:箭头的宽度

箭头的样式：