Python数据可视化——matplotlib使用

01|Figure和Subplot:

matplotlib的图像都位于figure对象中,相当于一块画布。figure的属性figsize是用来设置figure的大小的。subplot是用来存放坐标系的,一个figure中可以有多个subplot。

%matplotlib inline

import matplotlib.pyplot as plt

from numpy.random import randn

import numpy as np

fig=plt.figure()

ax1=fig.add_subplot(2,2,1)#表示在figure中建立2*2个坐标系,ax1位于第一个坐标中

ax2=fig.add_subplot(2,2,2)

ax3=fig.add_subplot(2,2,3)

在程序开头加(%matplotlib)是为了显示figure,如果不加则不会跳出figure图框。而(%matplotlib inline)则是直接显示在编程界面,不重新跳出做图框。

如果我们没有指定在哪个ax上进行作图,matplotlib会默认选择最后一个(如果没有则创建一个)上进行绘制。下面这条命令就没有指定。

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plt.plot(randn(50).cumsum(),"k--")

ax1.hist(randn(100),bins=20,color='k',alpha=0.3)#在ax1上作图

ax2.scatter(np.arange(30),np.arange(30)+3*randn(30))#在ax2上作图

也可以直接一次性创建多个图框,然后在使用的时候进行索引使用就行,比如下面的subplots(2,3)就是一次性建立两行三列个坐标,而axes[0,1]则表示利用第0行第2列对应的图框。

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

_=axes[0,1].hist(randn(100),bins=20,color='k',alpha=0.3)#加“_=”视为让其不输出randn产生的随机数组

subplots的参数:除几行几列外,还有sharex和sharey,表示x(y)轴的刻度是否要保持相等的刻度。默认情况是False,即不相等。

调整subplot周围的间距:默认情况下,matlibplot会在subplot外围以及sbuplot之间留下一定的边距。图像的大小和间距是相关的,如果你调整了图像大小,间距也会自动调整。利用Figure的subplots_adjust方法可以用来修改间距。

plt.subplots_adjust(left=None,right=None,top=None,bottom=None,wspace=None,hspace=None)#分别表示左右上下边距,以及宽度和高度百分比。

02|颜色,标记和线型:

常用颜色用英文字母的首字母来代替。

b---blue   c---cyan  g---green    k----black
m---magenta   r---red    w---white    y----yellow

标记是用在线性图上来强调实际数据点的。
 

.  Point marker

,  Pixel marker
o  Circle marker
v  Triangle down marker 
^  Triangle up marker 
<  Triangle left marker 
>  Triangle right marker 
1  Tripod down marker
2  Tripod up marker
3  Tripod left marker
4  Tripod right marker
s  Square marker
p  Pentagon marker
*  Star marker
h  Hexagon marker
H  Rotated hexagon D Diamond marker
d  Thin diamond marker
| Vertical line (vlinesymbol) marker
_  Horizontal line (hline symbol) marker
+  Plus marker
x  Cross (x) marker

线性是表示线的形状。

-      实线
--     短线
-.     短点相间线
:     虚点线
plot(randn(30).cumsum(),color="k",linestyle="--",marker="o")

03|刻度、标签和标题:

fig=plt.figure()

ax=fig.add_subplot(1,1,1)

ax.plot(randn(1000).cumsum())

ticks=ax.set_xticks([0,250,500,750,1000])#设置x轴的刻度,y轴把x换成y即可

lables=ax.set_xticklabels(["one","two","three","four","five"],rotation=30,fontsize="small")#设置x轴对应的标签,y轴把x换成y即可

ax.set_title("my first matplotlib plot")#为坐标轴设置标题

04|图例:

在添加subplot的时候传入label参数,然后调用ax.legend()或plt.legend()即可。

fig=plt.figure()

ax=fig.add_subplot(1,1,1)

ax.plot(randn(1000).cumsum(),label="one")#创建label标签

ax.plot(randn(1000).cumsum(),label="two")#创建label标签

ax.plot(randn(1000).cumsum(),label="three")#创建label标签

ax.legend(loc="best")#loc是用来说明图例的放置位置

END

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