python数据可视化开发(1)：Matplotlib库基础知识

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前言

• Matplotlib 是 Python 的绘图库，它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。
• Matplotlib 可以用来绘制各种静态，动态，交互式的图表。
• Matplotlib 是一个非常强大的 Python 画图工具，我们可以使用该工具将很多数据通过图表的形式更直观的呈现出来。
• Matplotlib 可以绘制线图、散点图、等高线图、条形图、柱状图、3D 图形、甚至是图形动画等等。

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使用Matplotlib生成一个曲线的完整代码（其中部分代码是可以省略的，为了便于将相关属性快速有效的予以记录，本文尽量将相关属性都列了出来。）

# 导入库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 设置中文显示
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['microsoft yahei']  #显示中文

# 01.工具栏组件
plt.rcParams['toolbar'] = 'toolbar2'  # 设置工具栏

# 02.模拟数据
x = np.linspace(0.0, 5.0, 100)
y = np.cos(2 * np.pi * x) * np.exp(-x)

# 03.设置字体字典
font = {
    
    'family': 'microsoft yahei',
        'color': '#000',
        'weight': 'normal',
        'size': 12}

# 04.图像配置实例
plt.figure('漏刻有时数据可视化 - TestWin', facecolor='w')  # 设置图形弹出窗口标题
# 05.图表标题
plt.title('漏刻有时折线图', fontdict=font, loc='center', y=1)  # 图表标题
# 06.文本组件
plt.text(0.91, -0.31, r'智能化数据的转账点', fontdict=font, c='b', rotation=30)  # 文本
# 07.坐标轴标签组件
plt.xlabel('时间：单位 (s)', fontdict=font)  # x轴
plt.ylabel('数值：单位 (mv)', fontdict=font)  # y轴
# 08.网格组件
plt.grid(which='major', axis='both', color='g', linestyle='-', linewidth=0.1)  # 网格
# 09.绘制折线
plt.plot(x, y, 'r', label='直连线', marker='d')  # 绘制折线
# 10.图例组件
plt.legend()  # 设置图例
# 11.图表渲染
plt.show()

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01.工具栏组件

'''
工具栏组件
# 注意，应当放置在图像实例化之前。
# None模式：禁用工具栏
# toolbar2模式：默认工具栏布局
# toolmanager模式：工具栏布局在首行
'''
plt.rcParams['toolbar'] = 'toolbar2'  # 设置工具栏

toolmanager模式：

RcParams说明文档：RcParams

02.图表数据

折线图，一般是x轴和y轴数据，设置为对应的列表即可。本案例作为Matplotlib库的基础知识，只做简单的数据展示，不涉及更复杂的数据读取和计算。
如：

• numpy模拟数据

x = np.linspace(0.0, 5.0, 100)
y = np.cos(2 * np.pi * x) * np.exp(-x)

• 自定义固定数据

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [i * 2 for i in x] #推导式

• random随机数据

x = [random.randint(0, 10) for i in range(10)]
y = [i * 2for i in x]

• pandas读取本地excel表格数据
• pymysql读取数据库数据

03.设置字体字典

全局字体样式

Matplotlib如果未正常设置中文字体，会出现乱码。基于实际开发情况，图像标题、图表标题、图例和标签都涉及到中文字体的应用，因此采用使用 matplotlib 模块的 rcParams，全局字体样式：

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['microsoft yahei']`

当然，也可以具体在某些组件使用时，单独调用对应的属性，如：

plt.title('自定义标题名称', fontproperties='SimHei')

常用中文字体对应名称

中文名称	英文名称
宋体	SimSun
黑体	SimHei
微软雅黑	Microsoft YaHei
微软正黑体	Microsoft JhengHei
新宋体	NSimSun
新细明体	PMingLiU
细明体	MingLiU
标楷体	DFKai-SB
仿宋	FangSong
楷体	KaiTi
隶书	LiSu
幼圆	YouYuan
华文楷体	STKaiti
华文宋体	STSong
华文中宋	STZhongsong
华文仿宋	STFangsong

查询当前系统所有字体

如果要实时查询当前系统的所有字体，可以使用matploylib自带的font_manager属性进行遍历查询：

# 查询当前系统所有字体
from matplotlib.font_manager import FontManager
sys_fonts = [f.name for f in FontManager().ttflist]
for f in sorted(sys_fonts):
    print(f)

字体结果展示：

04.图像配置实例

配置格式

plt.figure() 函数可以用于创建绘图窗口，可以传入以下常用参数：

matplotlib.figure.Figure(figsize=None, dpi=None, *, facecolor=None, edgecolor=None, linewidth=0.0, frameon=None, subplotpars=None, tight_layout=None, constrained_layout=None, layout=None, **kwargs)
如：

# 配置实例
plt.figure('漏刻有时数据可视化 - TestWin', facecolor='w')  # 设置图形弹出窗口标题

参数说明

参数	说明
num	传入整数或字符串。整数可以指定创建或激活对应编号窗口并保存至 number 属性，字符串可以设置该窗口标题
figsize	传入两个浮点数组成的元组，设置绘图窗口的宽和高
dpi	传入整数，设置分辨率
facecolor	传入代表颜色的字符串，设置背景色
edgecolor	传入代表颜色的字符串，设置边框颜色
clear	如果传入True，且当前窗口已经有绘图时，清空当前绘图

官方文档：matplotlib.figure

05.图表标题

配置格式

matplotlib.pyplot.title(label, fontdict=None, loc=None, pad=None, *, y=None, **kwargs)

参数说明

参数	说明	选项
label	文本内容	字符串
fontdict	字体格式	‘fontweight’: rcParams[‘axes.titleweight’], ‘color’: rcParams[‘axes.titlecolor’]
loc	位置	‘center’, ‘left’, ‘right’，默认：‘center’
y	Y轴位置	1.0为顶部
**kwargs	文本属性

官方文档：

matplotlib.pyplot.title

06.文本组件

配置格式

matplotlib.pyplot.text(x, y, s, fontdict=None, **kwargs)

参数说明

参数	说明
x,y	放置文本的位置，默认情况下，是数据坐标
s	文本内容；
fontdict	覆盖默认文本属性的字典，如果为None，则默认值由rcParams确定
**kwargs	常见配置选项：color、fontfamily、fontsize、fontweight、rotation、transform等

官方文档：

matplotlib.pyplot.text

07.坐标轴标签组件

配置格式

xlabel和ylabel的配置格式和参数一致。

matplotlib.pyplot.ylabel(ylabel, fontdict=None, labelpad=None, *, loc=None, **kwargs)

参数配置

参数	说明
ylabe	字符串，y-axis说明
labelpad	与轴边界框（包括记号和记号标签）的点间距。如果为“无”，则上一个值保持原样
loc	‘bottom’, ‘center’, ‘top’，默认’center’
**kwargs	文本属性控制标签的外观，可以参考Text属性

官方文档：

matplotlib.pyplot.ylabel

08.网格组件

配置格式

matplotlib.pyplot.grid(visible=None, which=‘major’, axis=‘both’, **kwargs)

参数配置

参数	说明
visible	是否显示网格线，选项：bool or None
which	要更改的网格线
axis	{‘both’, ‘x’, ‘y’}
**kwargs	文本属性控制标签的外观，可以参考Text属性

官方文档：

matplotlib.pyplot.grid

09.绘制折线

配置格式

matplotlib.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs)

参数配置

plot([x], y, [fmt], *, data=None, **kwargs)
plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs)

参数	说明
x	传入序列、列表类型的对象，包含各个点的横坐标数值，默认为 0~len(y)-1
y	传入序列、列表类型的对象，包含各个点的纵坐标数值
fmt	传入一个字符串，代表所绘制线条的样式（按颜色、点型、线型顺序）1
data	关键字参数，传入一个具有索引功能的对象，此时 x、y 只需传入一个字符串来表示是该对象的这个索引

kwargs 中常用参数：

参数	说明
color	设置线条的颜色，可用十六进制的RGB字符串精确设置颜色
label	设置线条的标签

fmt 参数用法

fmt 参数传入一个字符串，按颜色、点型、线型的顺序拼接而成。

颜色（可用 color 参数代替）：

字符串	含义
‘b’	blue 蓝色
‘g’	green 绿
‘r’	red 红
‘c’	cyan 蓝绿
‘m’	magenta 洋红
‘y’	yellow 黄
‘k’	black 黑
‘w’	white 白

点型（可用 marker 参数代替）

字符串	含义
‘.’	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
竖线	vline marker
‘_’	hline marker

线型（可用 linestyle 参数代替）：

字符串	含义
‘-’	solid line style 实线
‘–’	dashed line style 虚线
‘-.’	dash-dot line style 点画线
‘:’	dotted line style 点

官方文档：

matplotlib.pyplot.plot

10.图例组件

配置格式

matplotlib.pyplot.legend(*args, **kwargs)

参数配置

legend()
legend(handles, labels)
legend(handles=handles)
legend(labels)

官方文档：

matplotlib.pyplot.legend

11.图表渲染

显示所有的图形。

matplotlib.pyplot.show(*, block=None)

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总结

Matplotlib的基础选项属性以官网为准https://matplotlib.org/stable/api/pyplot_summary.html，由于是英文缘故，在实际学习和开发过程中，需要尽量多实践多练习。