目錄
- 一、前言
- 二、基礎命令
- 三、正常顯示中文：
- 四、設置圖樣或子圖
- 五、設置x軸或y軸相關屬性：
- 六、設置標題：
- 七、設置圖例：
- 八、進行標注：
- 九、保存圖片：
- 十、顯示圖片：
- 十一、刪除邊框：
- 十二、顯示/不顯示網格：
一、前言
python的matplotlib庫很強大可以繪制各種類型的圖像。
首先要裝一些基礎的庫，如numpy,matplotlib或是pandas。
二、基礎命令
首先介紹繪圖時常用的基礎命令：
1.plt.plot(x,y)即為繪圖命令。
①基礎畫圖：
②設置顏色：
color屬性
如果沒有特別要求的話可以不手動設置顏色，如果要在一張圖上畫不同的線時，會自動分配顏色。也可以使用ax.plot效果相同。
plt.plot(x, y, color = 'red')
③設置線型：
lineStyle屬性
可以選擇'-', ‘–', ‘-.', ‘:', ‘None', ' ', ‘', ‘solid', ‘dashed', ‘dashdot', 'dotted'這些類型的。
plt.plot(x, y, lineStyle = 'dashdot')
④設置標注類型：
marker屬性
有不同的marker可以選擇，比如'o','*',‘x'。
plt.plot(x, y ,marker='x')
⑤設置圖例：
label屬性。
plt.plot(x, y ,marker='o',label='語文成績')
plt.plot(x, y ,marker='*',label='數(shù)學成績')
plt.plot(x, y ,marker='x',label='英語成績')
只是這樣圖例是不會顯示的，還需要加上loc是位置設置，具體見后面講解。
plt.legend(loc='upper left')
三、正常顯示中文：
①windows系統(tǒng)：
plt.rcParams['font.family'] = ['sans-serif']
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
mac系統(tǒng)：
這里是這樣設置的，也可以設置為其他中文字體。
plt.rcParams["font.family"] = 'Arial Unicode MS'
②正常顯示符號：
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
四、設置圖樣或子圖
①如果只畫一張圖的話可以，figsize設置的是x軸和y軸方向圖片大小的比例。這里要設置好否則可能會出現(xiàn)圖片顯示不完全的情況，如果通過savefig命令保存的話，也是按照這個比例來保存的圖片。
f = plt.figure(figsize=(8,6))
或是，雖然是通過subplots命令，可是不指定nrows和ncols默認只有一個子圖。
f, ax = plt.subplots(figsize=(8,6))
ax表示的是當前坐標軸。
如果有多個子圖的話：
nrows為行，ncols為列，figsize為圖片的尺寸。
f, ax = plt.subplots(nrows=2,ncols=1,figsize=(8,6),facecolor='white')
或是
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(2,1,1)
ax2 = fig.add_subplot(2,1,2)
ax1.plot(x,y)
ax2.plot(x,z)
或是
ax1 = plt.subplot(2,1,1)
ax2 = plt.subplot(2,1,2)
ax1.plot(x,y)
ax2.plot(x,z)
其他屬性：第一個屬性標記的是窗口的名稱，dpi設置的分辨率。
f = plt.figure('成績窗口',figsize=(8,6),facecolor='white',dpi=100)
②設置圖片背景色：
f = plt.figure(figsize=(8,6),facecolor='blue')
如果要設置圖片前景色，要用
ax.set(facecolor='white')
五、設置x軸或y軸相關屬性：
①設置x軸的刻度：
需要指定標注的位置，標注的具體值，可以通過fontsize指定大小。
x = [0,2,4,6,8]
x_label = ['第一學期','第二學期','第三學期','第四學期','第五學期']
plt.xticks(x, x_label,fontsize=13)
這里的xticks支持latex，
x_label = [r'$e^x$',r'$x_1^2$',r'$\lambda$',r'$\frac{1}{2}$',r'$\pi$']
有時候可能標注的值很多，我們想把x軸的刻度豎著顯示：
只需要在x_label中要換行的地方加上'\n‘換行符即可。
x = [0,2,4,6,8]
x_label = ['第\n一\n學\n期','第二\n學期','第\n三\n學\n期','第四\n學期','第五\n學期']
plt.xticks(x, x_label,fontsize=13)#這有一張圖
②設置x軸的標簽：
這兩條命令是一樣的作用。
plt.xlabel(u"學期")
ax.set_xlabel(u"學期")#設置x軸的標簽值
xlabel同樣支持latex
③設置x軸的范圍：
這兩條命令也是一樣的作用。
一般不需要人為指定范圍，程序會根據輸入的最大值和最小值自動確定一個范圍。
plt.xlim(0,100)
ax.set_xlim(0,100)
設置y軸的相關屬性和x軸的相關屬性方法是一樣的，只需要把x替換成y即可。
六、設置標題：
fontsize為大小，fontweight指定加粗。下面兩條命令作用相同。
plt.title('小明第一至第四學期成績變化折線圖',fontsize=18,fontweight='bold')
ax.set_title('小明第一至第四學期成績變化折線圖',fontsize=18,fontweight='bold')
這里程序會自動將標題放在一個合適的位置，當然也難免出現(xiàn)title不是我們想要的位置的情況，這是可以通過指定x或是y屬性，來設置title的位置。正常范圍是[0,1]可以設置負零點幾或是一點幾，需要多嘗試，如果設置超出圖片范圍會看不到title的。
比如這里我設置y=-0.1，可以看到title到下面去了。
plt.title('小明第一至第四學期成績變化折線圖',fontsize=18,fontweight='bold',y=-0.1)
七、設置圖例：
法一：
在畫圖的時候做好標注。
plt.plot(x, y[0,:],marker='o',label='語文成績')
plt.plot(x, y[1,:],marker='*',label='數(shù)學成績')
plt.plot(x, y[2,:],marker='x',label='英語成績')
plt.legend(loc='upper left')
法二：
不寫在plot中，統(tǒng)一寫在legend中。
可以指定對應曲線，這里的曲線定義后一定要加','，否則會報錯。
a,=plt.plot(x, y[0,:],marker='o')
b,=plt.plot(x, y[1,:],marker='*')
c,=plt.plot(x, y[2,:],marker='x')
plt.legend((a,b,c),('語文成績','數(shù)學成績','英語成績'),loc='upper left')
或是不指定對應曲線，
plt.legend(('語文成績','數(shù)學成績','英語成績'),loc='upper left')
不指定對應曲線的方式不推薦，有時候并不想給每個曲線都加圖例，不加圖例的曲線可以不寫label屬性。而該方式會按plot的順序，加圖例，不會跳過不想加圖例的曲線，除非是最后的曲線，不寫就不會加。
legend的命令只能通過plt設置，如果有多個子圖的話，
這樣對plt操作就可以對子圖操作。
八、進行標注：
標注的話需要寫循環(huán)，一個個標注，不能這樣寫plt.text(x,y,"%s"%str(y))，不會一次標注一堆。
fontsize是設置標注的字體。用ax是一樣的。
for i in range(len(x)):
plt.text(x[i],y[i],"%s"%str(y[i]), fontsize=12)
#ax.text(x[i],y[i],"%s"%str(y[i]), fontsize=12)
經常出現(xiàn)legend把圖片內容給擋住了的情況，這里也可以指定legend的位置。
可以通過bbox_to_anchor屬性來調整legend的位置。
plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc=2)
圖例還有許多其他的屬性，
九、保存圖片：
plt.savefig('小明成績變化圖.png')
十、顯示圖片：
十一、刪除邊框：
這里有四個方向，可以選擇刪除哪一個方向的邊框。
ax.spines['right'].set_visible(False)
ax.spines['top'].set_visible(False)
ax.spines['bottom'].set_visible(False)
ax.spines['left'].set_visible(False)
十二、顯示/不顯示網格：
ax.grid(True)
ax.grid(False)
到此這篇關于教你學會通過python的matplotlib庫繪圖的文章就介紹到這了,更多相關python的matplotlib庫內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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