Python–matplotlib绘图可视化知识点整理

本文作为学习过程中对matplotlib一些常用知识点的整理,方便查找。

强烈推荐ipython
无论你工作在什么项目上,IPython都是值得推荐的。利用ipython --pylab,可以进入PyLab模式,已经导入了matplotlib库与相关软件包(例如Numpy和Scipy),额可以直接使用相关库的功能。

这样IPython配置为使用你所指定的matplotlib GUI后端(TK/wxPython/PyQt/Mac OS X native/GTK)。对于大部分用户而言,默认的后端就已经够用了。Pylab模式还会向IPython引入一大堆模块和函数以提供一种更接近MATLAB的界面。

参考

  • matplotlib-绘制精美的图表
  • matplotlib.pyplot.plt参数介绍

12345678 import matplotlib.pyplot as pltlabels=\’frogs\’,\’hogs\’,\’dogs\’,\’logs\’sizes=15,20,45,10colors=\’yellowgreen\’,\’gold\’,\’lightskyblue\’,\’lightcoral\’explode=0,0.1,0,0plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,colors=colors,autopct=\’%1.1f%%\’,shadow=True,startangle=50)plt.axis(\’equal\’)plt.show()

matplotlib图标正常显示中文

为了在图表中能够显示中文和负号等,需要下面一段设置:

123 import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams[\’font.sans-serif\’]=[\’SimHei\’] #用来正常显示中文标签plt.rcParams[\’axes.unicode_minus\’]=False #用来正常显示负号

matplotlib inline和pylab inline

可以使用ipython --pylab打开ipython命名窗口。

123 %matplotlib inline  #notebook模式下 %pylab inline    #ipython模式下

这两个命令都可以在绘图时,将图片内嵌在交互窗口,而不是弹出一个图片窗口,但是,有一个缺陷:除非将代码一次执行,否则,无法叠加绘图,因为在这两种模式下,是要有plt出现,图片会立马show出来,因此:

推荐在ipython notebook时使用,这样就能很方便的一次编辑完代码,绘图。

为项目设置matplotlib参数

在代码执行过程中,有两种方式更改参数:

  • 使用参数字典(rcParams)
  • 调用matplotlib.rc()命令 通过传入关键字元祖,修改参数

如果不想每次使用matplotlib时都在代码部分进行配置,可以修改matplotlib的文件参数。可以用matplot.get_config()命令来找到当前用户的配置文件目录。

配置文件包括以下配置项:

axex: 设置坐标轴边界和表面的颜色、坐标刻度值大小和网格的显示
backend: 设置目标暑促TkAgg和GTKAgg
figure: 控制dpi、边界颜色、图形大小、和子区( subplot)设置
font: 字体集(font family)、字体大小和样式设置
grid: 设置网格颜色和线性
legend: 设置图例和其中的文本的显示
line: 设置线条(颜色、线型、宽度等)和标记
patch: 是填充2D空间的图形对象,如多边形和圆。控制线宽、颜色和抗锯齿设置等。
savefig: 可以对保存的图形进行单独设置。例如,设置渲染的文件的背景为白色。
verbose: 设置matplotlib在执行期间信息输出,如silent、helpful、debug和debug-annoying。
xticks和yticks: 为x,y轴的主刻度和次刻度设置颜色、大小、方向,以及标签大小。

线条相关属性标记设置

用来该表线条的属性

线条风格linestyle或ls 描述 线条风格linestyle或ls 描述
‘-‘ 实线 ‘:’ 虚线
‘–‘ 破折线 ‘None’,’ ‘,” 什么都不画
‘-.’ 点划线

线条标记

标记maker 描述 标记 描述
‘o’ 圆圈 ‘.’
‘D’ 菱形 ‘s’ 正方形
‘h’ 六边形1 ‘*’ 星号
‘H’ 六边形2 ‘d’ 小菱形
‘_’ 水平线 ‘v’ 一角朝下的三角形
‘8’ 八边形 一角朝左的三角形
‘p’ 五边形 ‘>’ 一角朝右的三角形
‘,’ 像素 ‘^’ 一角朝上的三角形
‘+’ 加号 竖线
‘None’,”,’ ‘ ‘x’ X

颜色

可以通过调用matplotlib.pyplot.colors()得到matplotlib支持的所有颜色。

别名 颜色 别名 颜色
b 蓝色 g 绿色
r 红色 y 黄色
c 青色 k 黑色
m 洋红色 w 白色

如果这两种颜色不够用,还可以通过两种其他方式来定义颜色值:

  • 使用HTML十六进制字符串 color=\'eeefff\' 使用合法的HTML颜色名字(’red’,’chartreuse’等)。
  • 也可以传入一个归一化到[0,1]的RGB元祖。 color=(0.3,0.3,0.4)

很多方法可以介绍颜色参数,如title()。
plt.tilte(\'Title in a custom color\',color=\'#123456\')

背景色

通过向如matplotlib.pyplot.axes()或者matplotlib.pyplot.subplot()这样的方法提供一个axisbg参数,可以指定坐标这的背景色。

subplot(111,axisbg=(0.1843,0.3098,0.3098)

基础

如果你向plot()指令提供了一维的数组或列表,那么matplotlib将默认它是一系列的y值,并自动为你生成x的值。默认的x向量从0开始并且具有和y同样的长度,因此x的数据是[0,1,2,3].

图片来自:绘图: matplotlib核心剖析

确定坐标范围

  • plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax])
    上面例子里的axis()命令给定了坐标范围。
  • xlim(xmin, xmax)和ylim(ymin, ymax)来调整x,y坐标范围

12345678910111213141516171819 %matplotlib inline import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom pylab import * x = np.arange(5.0, 5.0, 0.02)y1 = np.sin(x) plt.figure(1)plt.subplot(211)plt.plot(x, y1) plt.subplot(212)#设置x轴范围xlim(2.5, 2.5)#设置y轴范围ylim(1, 1)plt.plot(x, y1)

叠加图

用一条指令画多条不同格式的线。

123456789 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt # evenly sampled time at 200ms intervalst = np.arange(0., 5., 0.2) # red dashes, blue squares and green trianglesplt.plot(t, t, \’r–\’, t, t**v\”>t, t, \’r–\’, t, t**库的功能。

这样IPython配置为使用你所指定的matplotlib GUI后端(TK/wxPython/PyQt/Mac OS X native/GTK)。对于大部分用户而言,默认的后端就已经够用了。Pylab模式还会向IPython引入一大堆模块和函数以提供一种更接近MATLAB的界面。

参考

  • matplotlib-绘制精美的图表
  • matplotlib.pyplot.plt参数介绍

12345678 import matplotlib.pyplot as pltlabels=\’frogs\’,\’hogs\’,\’dogs\’,\’logs\’sizes=15,20,45,10colors=\’yellowgreen\’,\’gold\’,\’lightskyblue\’,\’lightcoral\’explode=0,0.1,0,0plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,colors=colors,autopct=\’%1.1f%%\’,shadow=True,startangle=50)plt.axis(\’equal\’)plt.show()

matplotlib图标正常显示中文

为了在图表中能够显示中文和负号等,需要下面一段设置:

123 import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams[\’font.sans-serif\’]=[\’SimHei\’] #用来正常显示中文标签plt.rcParams[\’axes.unicode_minus\’]=False #用来正常显示负号

matplotlib inline和pylab inline

可以使用ipython --pylab打开ipython命名窗口。

123 %matplotlib inline  #notebook模式下 %pylab inline    #ipython模式下

这两个命令都可以在绘图时,将图片内嵌在交互窗口,而不是弹出一个图片窗口,但是,有一个缺陷:除非将代码一次执行,否则,无法叠加绘图,因为在这两种模式下,是要有plt出现,图片会立马show出来,因此:

推荐在ipython notebook时使用,这样就能很方便的一次编辑完代码,绘图。

为项目设置matplotlib参数

在代码执行过程中,有两种方式更改参数:

  • 使用参数字典(rcParams)
  • 调用matplotlib.rc()命令 通过传入关键字元祖,修改参数

如果不想每次使用matplotlib时都在代码部分进行配置,可以修改matplotlib的文件参数。可以用matplot.get_config()命令来找到当前用户的配置文件目录。

配置文件包括以下配置项:

axex: 设置坐标轴边界和表面的颜色、坐标刻度值大小和网格的显示
backend: 设置目标暑促TkAgg和GTKAgg
figure: 控制dpi、边界颜色、图形大小、和子区( subplot)设置
font: 字体集(font family)、字体大小和样式设置
grid: 设置网格颜色和线性
legend: 设置图例和其中的文本的显示
line: 设置线条(颜色、线型、宽度等)和标记
patch: 是填充2D空间的图形对象,如多边形和圆。控制线宽、颜色和抗锯齿设置等。
savefig: 可以对保存的图形进行单独设置。例如,设置渲染的文件的背景为白色。
verbose: 设置matplotlib在执行期间信息输出,如silent、helpful、debug和debug-annoying。
xticks和yticks: 为x,y轴的主刻度和次刻度设置颜色、大小、方向,以及标签大小。

线条相关属性标记设置

用来该表线条的属性

线条风格linestyle或ls 描述 线条风格linestyle或ls 描述
‘-‘ 实线 ‘:’ 虚线
‘–‘ 破折线 ‘None’,’ ‘,” 什么都不画
‘-.’ 点划线

线条标记

标记maker 描述 标记 描述
‘o’ 圆圈 ‘.’
‘D’ 菱形 ‘s’ 正方形
‘h’ 六边形1 ‘*’ 星号
‘H’ 六边形2 ‘d’ 小菱形
‘_’ 水平线 ‘v’ 一角朝下的三角形
‘8’ 八边形 一角朝左的三角形
‘p’ 五边形 ‘>’ 一角朝右的三角形
‘,’ 像素 ‘^’ 一角朝上的三角形
‘+’ 加号 竖线
‘None’,”,’ ‘ ‘x’ X

颜色

可以通过调用matplotlib.pyplot.colors()得到matplotlib支持的所有颜色。

别名 颜色 别名 颜色
b 蓝色 g 绿色
r 红色 y 黄色
c 青色 k 黑色
m 洋红色 w 白色

如果这两种颜色不够用,还可以通过两种其他方式来定义颜色值:

  • 使用HTML十六进制字符串 color=\'eeefff\' 使用合法的HTML颜色名字(’red’,’chartreuse’等)。
  • 也可以传入一个归一化到[0,1]的RGB元祖。 color=(0.3,0.3,0.4)

很多方法可以介绍颜色参数,如title()。
plt.tilte(\'Title in a custom color\',color=\'#123456\')

背景色

通过向如matplotlib.pyplot.axes()或者matplotlib.pyplot.subplot()这样的方法提供一个axisbg参数,可以指定坐标这的背景色。

subplot(111,axisbg=(0.1843,0.3098,0.3098)

基础

如果你向plot()指令提供了一维的数组或列表,那么matplotlib将默认它是一系列的y值,并自动为你生成x的值。默认的x向量从0开始并且具有和y同样的长度,因此x的数据是[0,1,2,3].

图片来自:绘图: matplotlib核心剖析

确定坐标范围

  • plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax])
    上面例子里的axis()命令给定了坐标范围。
  • xlim(xmin, xmax)和ylim(ymin, ymax)来调整x,y坐标范围

12345678910111213141516171819 %matplotlib inline import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom pylab import * x = np.arange(5.0, 5.0, 0.02)y1 = np.sin(x) plt.figure(1)plt.subplot(211)plt.plot(x, y1) plt.subplot(212)#设置x轴范围xlim(2.5, 2.5)#设置y轴范围ylim(1, 1)plt.plot(x, y1)

叠加图

用一条指令画多条不同格式的线。

123456789 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt # evenly sampled time at 200ms intervalst = np.arange(0.