(一)1.如何绘制散点图
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import
numpy as np
import
matplotlib.pyplot as plt
# 如何绘制散点图
# 先随机生成数据
x
=
np.array(
range
(
100
))
y
=
np.sin(x)
# 直接输入x和y便可绘制相应的散点图
plt.scatter(x, y)
# 不要忘了这句话，表示让图像显示
plt.show()
|
可以看到类似于正弦曲线一样的点
(一)2.如何给散点图加上样式
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import
numpy as np
import
matplotlib.pyplot as plt
x
=
np.array(
range
(
0
,
100
,
5
))
y
=
3
*
x
+
2
# scatter里面的参数有很多，不过我们主要使用四种
# 1：s，表示点的面积，注意是面积。
# 2：c，颜色,不指定默认为蓝色
# 3：marker：点的形状，不指定默认为点
# 4：alpha：透明度，不指定默认为1，表示透明度为0
plt.scatter(x, y, s
=
100
, c
=
"green"
, marker
=
"<"
, alpha
=
0.1
)
plt.show()
|
(二)1.如何绘制折线图
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import
numpy as np
import
matplotlib.pyplot as plt
x
=
np.linspace(
-
1
,
1
,
100
)
y
=
x
*
*
2
plt.plot(x, y)
# 此外还有一个plt.plot_date()函数，专门用来绘制有一个轴是日期格式的数据
plt.show()
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(二)2.如何给折线图加上样式
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import
numpy as np
import
matplotlib.pyplot as plt
x
=
np.linspace(
-
10
,
10
,
20
)
y
=
x
*
*
2
z
=
x
*
2
+
1
# 关于样式的参数有很多
# linestyle:表示线段的样式
# color：表示颜色
# marker：表示点的样式
plt.plot(x, y, linestyle
=
"-"
, color
=
"green"
, marker
=
"o"
)
plt.plot(x, z, linestyle
=
"--"
, color
=
"red"
, marker
=
"<"
)
plt.show()
|
(三)1.如何绘制条形图
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import
numpy as np
import
matplotlib.pyplot as plt
# 还记得每一个图对应的每一个函数吗？
# 散点图：scatter
# 折线图：plot
# 条形图：bar
# 这个函数可以只接收两个参数，分别是条形图中每一条的索引和高度
plt.bar(x
=
[
0
,
1
,
2
,
3
,
4
,
5
], height
=
[
11
,
22
,
33
,
44
,
55
,
66
])
plt.show()
|
(三)2.如何给条形图加上样式
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|
import
matplotlib.pyplot as plt
# color：颜色
# width：线条宽度
plt.bar(x
=
[
0
,
1
,
2
,
3
,
4
,
5
],
height
=
[
11
,
22
,
33
,
44
,
55
,
66
],
color
=
"green"
,
width
=
0.2
)
plt.show()
|
(三)3.如何绘制横向的条形图
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import
matplotlib.pyplot as plt
# 如果绘制横向的条形图
# 那么bottom相当于之前的x，width相当于之前的height
plt.bar(x
=
0
,
bottom
=
[
0
,
1
,
2
,
3
,
4
,
5
],
width
=
[
11
,
22
,
33
,
44
,
55
,
66
],
color
=
"green"
,
height
=
0.2
,
orientation
=
"horizontal"
)
# 还有一个plt.barh(),表示花水平的条形图，不用显示的指定orientation="horizontal"，但其他的参数还是要有的
plt.show()
|
(四)1.如何绘制直方图
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import
numpy as np
import
matplotlib.pyplot as plt
mu
=
100
sigma
=
20
x
=
mu
+
sigma
*
np.random.randn(
2000
)
# 设置直方图
# bins:表示要分成多少个区间
# normed:表示是否进行标准化,标准化之后，那么纵坐标不在是个数，而是频率。
plt.hist(x, bins
=
30
, color
=
"red"
, density
=
True
)
plt.show()
|
(四)2.如何绘制双变量直方图
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import
numpy as np
import
matplotlib.pyplot as plt
x
=
np.random.randn(
1000
)
+
2
y
=
np.random.randn(
1000
)
+
3
plt.hist2d(x, y, bins
=
40
)
plt.show()
|
(五)1.如何绘制饼图
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import
matplotlib.pyplot as plt
labels
=
[
"satori"
,
"mashiro"
,
"nagisa"
]
fracs
=
[
40
,
30
,
30
]
# 最重要的两个参数
# x：所占的份额
# labels：对应的标签
plt.pie(x
=
fracs, labels
=
labels)
plt.show()
|
细心地哲学♂家可能回好奇，为什么是一个椭圆，这是因为我们这里少了一句话
而且每一块上面光秃秃的，每个部分都贴在了一块，也不好看，我们也可以设置一些参数，让其变得好看一些
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import
matplotlib.pyplot as plt
labels
=
[
"satori"
,
"mashiro"
,
"nagisa"
]
fracs
=
[
40
,
30
,
30
]
# 加上这句话表示x和y轴的比例是一比一
# 因此图形就变成了圆形
plt.axes(aspect
=
1
)
# autopct：表示每一块的比例
# explode：突出显示，每个部分不会贴在一块<br><br># shadow：表示加上一层阴影，指定为True即可
|
|
1
|
plt.pie(x
=
fracs, labels
=
labels, autopct
=
"%.0f%%"
, explode
=
[
0.01
,
0.02
,
0
]) plt.show()
|
(六)1.如何绘制箱形图
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import
matplotlib.pyplot as plt
import
numpy as np
np.random.seed(
100
)
data
=
np.random.normal(
0
,
1
, size
=
1000
)
# sym：形状，表示异常值的形状
# whis：表示虚线的长度，可以控制异常值显示的多少，越大虚线越长
plt.boxplot(data, sym
=
"<"
, whis
=
1.5
)
plt.show()
|
(七)颜色和样式
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蓝色
-
'b'
绿色
-
'g'
红色
-
'r'
青色
-
'c'
品红
-
'm'
黄色
-
'y'
黑色
-
'k'
白色
-
'w'
|
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|
'.'
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
|
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'-'
solid line style
'--'
dashed line style
'-.'
dash
-
dot line style
':'
dotted line style
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输入样式的时候还有一个简便的方法，cx--,c是青色，x是点的样式，--是线的样式
(八)1.如何绘制子图
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import
numpy as np
import
matplotlib.pyplot as plt
x
=
np.arange(
0
,
100
,
5
)
# 生成一个画布
fig
=
plt.figure()
# 往画布上添加对象
# 这里的221表示，生成一个2X2的画布，并处于第一个位置
s1
=
fig.add_subplot(
221
)
s2
=
fig.add_subplot(
222
)
s3
=
fig.add_subplot(
223
)
s4
=
fig.add_subplot(
224
)
y1
=
np.exp(x)
y2
=
np.sin(x)
y3
=
np.cos(x)
y4
=
x
*
*
2
s1.plot(x, y1,
"cx--"
)
s2.plot(x, y2,
"bo-."
)
s3.plot(x, y3,
"g<--"
)
s4.plot(x, y4,
"y>-."
)
# 最后显示要用fig，因为它是我们创建出来的画布，必须要让它显示
fig.show()
|
(八)2.如何绘制子图
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import
numpy as np
import
matplotlib.pyplot as plt
x
=
np.arange(
0
,
100
,
5
)
plt.subplot(
221
)
plt.plot(x, np.exp(x))
plt.subplot(
222
)
plt.plot(x, np.sin(x))
plt.subplot(
223
)
plt.plot(x, np.cos(x))
plt.subplot(
224
)
plt.plot(x, x
*
*
2
)
plt.show()
|
(九)如何绘制网格
|
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import
numpy as np
import
matplotlib.pyplot as plt
x
=
np.arange(
0
,
100
,
5
)
# 绘制出格子
plt.grid(x, color
=
"green"
)
# 绘制线段
plt.plot(x, x,
"cx--"
)
plt.show()
|
(十)如何给图像带上标记
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(-1, 1, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
y3 = np.tan(x)
# 加上需要的标签label
plt.plot(x, y1, label="np.sin")
plt.plot(x, y2, label="np.cos")
plt.plot(x, y3, label="np.tan")
# 必须加上这句话，否则标签不显示
# legend里面还有一个location参数，可以指定位置
# 以及ncol可以指定要标签分几列显示
plt.legend()
plt.show()
(十一)调整坐标轴范围
|
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import
numpy as np
import
matplotlib.pyplot as plt
x
=
np.arange(
-
100
,
100
)
y
=
3
*
x
+
1
plt.plot(x, y)
# 表示x轴从-10到10，y轴-100到100<br># 也可以通过plt.xlim([,])和plt.ylim([,])只调x轴或y轴<br># 如果只想调整一边的话，就直接指定最大或者最小,xlim(xmin=,xmax=),ylim(ymin=,ymax=)
plt.axis([
-
10
,
10
,
-
100
,
100
])
plt.show()
|
(十二)调整坐标轴刻度
|
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import
numpy as np
import
matplotlib.pyplot as plt
x
=
np.arange(
1
,
10
)
plt.plot(x, x)
# 获取坐标轴属性,get current axis
ax
=
plt.gca()
# nbins表示有多少间隔，可以看到分成了20份
ax.locator_params(nbins
=
20
)
# 如果我只想调整某一个轴的话
# 指定ax.locator_params("x", nbins=20)
plt.show()
|
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import
numpy as np
import
matplotlib.pyplot as plt
import
matplotlib as mpl
import
datetime
start
=
datetime.date(
2016
,
1
,
1
)
end
=
datetime.date(
2017
,
1
,
1
)
timedelta
=
datetime.timedelta(days
=
1
)
date
=
mpl.dates.drange(start, end, timedelta)
y
=
np.random.rand(
len
(date))
ax
=
plt.gca()
plt.plot_date(date, y)
# 设置时间格式
date_format
=
mpl.dates.DateFormatter(
"%Y-%m-%d"
)
# 将格式应用到x轴上
ax.xaxis.set_major_formatter(date_format)
plt.show()
|
(十三)如何添加坐标轴
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import
numpy as np
import
matplotlib.pyplot as plt
x
=
np.arange(
2
,
20
,
1
)
y1
=
x
y2
=
np.log(x)
fig
=
plt.figure()
ax1
=
fig.add_subplot(
111
)
ax1.plot(x, y1)
ax1.set_ylabel(
"mashiro"
)
# 表示生成一个双胞胎y轴，twinx，表示生成一个y轴
ax2
=
ax1.twinx()
ax2.plot(x, y2)
ax2.set_ylabel(
"satori"
)
fig.show()
|
(十四)添加注释
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|
import
numpy as np
import
matplotlib.pyplot as plt
x
=
np.arange(
-
10
,
11
)
y
=
x
*
*
2
plt.plot(x, y)
plt.annotate(
"my name is satori"
,
xy
=
(
0
,
5
),
# 箭头坐标
xytext
=
(
0
,
20
),
# 文本坐标
arrowprops
=
{
"facecolor"
:
"r"
,
# 颜色
"headlength"
:
10
,
# 箭头的长度
"headwidth"
:
30
,
# 箭头的头的宽度
"width"
:
20
# 箭头的身体的宽度
}
)
plt.show()
|
(十五)如何绘制3D图形
|
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|
import
matplotlib.pyplot as plt
import
numpy as np
from
mpl_toolkits.mplot3d
import
Axes3D as A3
fig
=
plt.figure()
ax
=
A3(fig)
x
=
np.arange(
-
4
,
4
,
0.2
)
y
=
np.arange(
-
4
,
4
,
0.2
)
x, y
=
np.meshgrid(x, y)
z
=
np.power(x,
2
)
+
np.power(y,
2
)
plt.title(
"satori"
)
# rstride,cstride表示行列每隔多少个点建一个面，cmap表示颜色
ax.plot_surface(x, y, z, rstride
=
1
,
cstride
=
1
,
cmap
=
plt.cm.CMRmap,
alpha
=
0.4
)
ax.set_xlabel(
'x_label'
, color
=
'r'
)
ax.set_ylabel(
'y_label'
, color
=
'g'
)
ax.set_zlabel(
'z_label'
, color
=
'b'
)
plt.show()
|
如何解决中文乱码问题
|
1
2
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4
|
import
matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams[
'font.sans-serif'
]
=
[
'SimHei'
]
# 步骤一（替换sans-serif字体）
plt.rcParams[
'axes.unicode_minus'
]
=
False
# 步骤二（解决坐标轴负数的负号显示问题）
|
解决子图重合问题
plt.tight_layout()
|
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|
import
numpy as np
import
matplotlib.pyplot as plt
x
=
np.arange(
1
,
100
)
y
=
2
*
x
plt.plot(x, y)
# 调整x，y轴的取值范围
plt.xlim(
10
,
30
)
plt.ylim(
20
,
60
)
# 调整x或y轴的间隔
ax
=
plt.gca()
ax.locator_params(
"x"
, nbins
=
40
)
# 调整x或y轴坐标的倾斜程度
plt.xticks(rotation
=
60
)
plt.show()
|
