Python_matplotlib
一、什么是matplotlib
Matplotlib 是一款用于数据可视化的 Python 软件包，支持跨平台运行，它能够根据 NumPy ndarray 数组来绘制 2D 图像，它使用简单、代码清晰易懂，深受广大技术爱好者喜爱。
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
二、Pyplot库
Pyplot是Matplotlib的子库，提供了和MATLAB类似的绘图API。Pyplot是常用的绘图模块，能很方便让用户绘制2D图表。Pyplot包含一系列绘图函数的相关函数，每个函数会对当前的图像进行一些修改，例如：给图像加上标记，生新的图像，在图像中产生新的绘图区域等等
使用的时候，我们可以使用 import 导入 pyplot 库，并设置一个别名 plt：
这样我们就可以使用 plt 来引用 Pyplot 包的方法。
以下实例，我们通过两个坐标 (0,0) 到 (6,100) 来绘制一条线:
实例
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np xpoints = np.array([0, 6]) ypoints = np.array([0, 100]) plt.plot(xpoints, ypoints) plt.show()
输出结果如下所示：
以上实例中我们使用了 Pyplot 的 plot() 函数， plot() 函数是绘制二维图形的最基本函数。
plot() 用于画图它可以绘制点和线，语法格式如下：
# 画单条线 plot([x], y, [fmt], *, data=None, **kwargs) # 画多条线 plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs)
参数说明：
- x, y：点或线的节点，x 为 x 轴数据，y 为 y 轴数据，数据可以列表或数组。
- fmt：可选，定义基本格式（如颜色、标记和线条样式）。
- **kwargs：可选，用在二维平面图上，设置指定属性，如标签，线的宽度等。
>>> plot(x, y, ‘bo’) # 创建 y 中数据与 x 中对应值的二维线图，使用蓝色实心圈绘制
>>> plot(y) # x 的值为 0..N-1
>>> plot(y, ‘r+’) # 使用红色 + 号
颜色字符：‘b’ 蓝色，’m’ 洋红色，’g’ 绿色，’y’ 黄色，’r’ 红色，’k’ 黑色，’w’ 白色，’c’ 青绿色，’#008000′ RGB 颜色符串。多条曲线不指定颜色时，会自动选择不同颜色。
线型参数：‘‐’ 实线，’‐‐’ 破折线，’‐.’ 点划线，’:’ 虚线。
标记字符：‘.’ 点标记，’,’ 像素标记(极小点)，’o’ 实心圈标记，’v’ 倒三角标记，’^’ 上三角标记，’>’ 右三角标记，'<‘ 左三角标记…等等。
如果我们要绘制坐标 (1, 3) 到 (8, 10) 的线，我们就需要传递两个数组 [1, 8] 和 [3, 10] 给 plot 函数：
实例
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np xpoints = np.array([1, 8]) ypoints = np.array([3, 10]) plt.plot(xpoints, ypoints) plt.show()
以上代码输出结果为：
如果我们只想绘制两个坐标点，而不是一条线，可以使用 o 参数，表示一个实心圈的标记：
绘制坐标 (1, 3) 和 (8, 10) 的两个点
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np xpoints = np.array([1, 8]) ypoints = np.array([3, 10]) plt.plot(xpoints, ypoints, 'o') plt.show()
以上代码输出结果为：
我们也可以绘制任意数量的点，只需确保两个轴上的点数相同即可。
绘制一条不规则线，坐标为 (1, 3) 、 (2, 8) 、(6, 1) 、(8, 10)，对应的两个数组为：[1, 2, 6, 8] 与 [3, 8, 1, 10]。
实例
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np xpoints = np.array([1, 2, 6, 8]) ypoints = np.array([3, 8, 1, 10]) plt.plot(xpoints, ypoints) plt.show()
以上代码输出结果为：
如果我们不指定 x 轴上的点，则 x 会根据 y 的值来设置为 0, 1, 2, 3..N-1。
实例
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ypoints = np.array([3, 10]) plt.plot(ypoints) plt.show()
以上代码输出结果为：
从上图可以看出 x 的值默认设置为 [0, 1]。
再看一个有更多值的实例：
实例
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ypoints = np.array([3, 8, 1, 10, 5, 7]) plt.plot(ypoints) plt.show()
以上代码输出结果为：
从上图可以看出 x 的值默认设置为 [0, 1, 2, 3, 4, 5]。
以下实例我们绘制一个正弦和余弦图，在 plt.plot() 参数中包含两对 x,y 值，第一对是 x,y，这对应于正弦函数，第二对是 x,z，这对应于余弦函数。
实例
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.arange(0,4*np.pi,0.1) # start,stop,step y = np.sin(x) z = np.cos(x) plt.plot(x,y,x,z) plt.show()
以上代码输出结果为：
三、Matplotlib绘图标记
绘图过程如果我们想要给坐标自定义一些不一样的标记，就可以使用 plot() 方法的 marker 参数来定义。
以下实例定义了实心圆标记：
实例
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ypoints = np.array([1,3,4,5,8,9,6,1,3,4,5,2,4]) plt.plot(ypoints, marker = 'o') plt.show()
显示结果如下：
marker 可以定义的符号如下：
| 标记 | 符号 | 描述 |
|---|---|---|
| “.” |  |
点 |
| “,” |  |
像素点 |
| “o” |  |
实心圆 |
| “v” |  |
下三角 |
| “^” |  |
上三角 |
| “<“ |  |
左三角 |
| “>” |  |
右三角 |
| “1” |  |
下三叉 |
| “2” |  |
上三叉 |
| “3” |  |
左三叉 |
| “4” |  |
右三叉 |
| “8” |  |
八角形 |
| “s” |  |
正方形 |
| “p” |  |
五边形 |
| “P” |  |
加号（填充） |
| “*” |  |
星号 |
| “h” |  |
六边形 1 |
| “H” |  |
六边形 2 |
| “+” |  |
加号 |
| “x” |  |
乘号 x |
| “X” |  |
乘号 x (填充) |
| “D” |  |
菱形 |
| “d” |  |
瘦菱形 |
| “|” |  |
竖线 |
| “_” |  |
横线 |
| 0 (TICKLEFT) |  |
左横线 |
| 1 (TICKRIGHT) |  |
右横线 |
| 2 (TICKUP) |  |
上竖线 |
| 3 (TICKDOWN) |  |
下竖线 |
| 4 (CARETLEFT) |  |
左箭头 |
| 5 (CARETRIGHT) |  |
右箭头 |
| 6 (CARETUP) |  |
上箭头 |
| 7 (CARETDOWN) |  |
下箭头 |
| 8 (CARETLEFTBASE) |  |
左箭头 (中间点为基准) |
| 9 (CARETRIGHTBASE) |  |
右箭头 (中间点为基准) |
| 10 (CARETUPBASE) |  |
上箭头 (中间点为基准) |
| 11 (CARETDOWNBASE) |  |
下箭头 (中间点为基准) |
| “None”, ” ” or “” | 没有任何标记 | |
| ‘$…$’ |  |
渲染指定的字符。例如 “$f$” 以字母 f 为标记。 |
以下实例定义了 * 标记：
实例
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ypoints = np.array([1,3,4,5,8,9,6,1,3,4,5,2,4]) plt.plot(ypoints, marker = '*') plt.show()
显示结果如下：
以下实例定义了下箭头：
实例
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.markers plt.plot([1, 2, 3], marker=matplotlib.markers.CARETDOWNBASE) plt.show()
显示结果如下：
fmt 参数
fmt 参数定义了基本格式，如标记、线条样式和颜色。
fmt = '[marker][line][color]'
例如 o:r，o 表示实心圆标记，: 表示虚线，r 表示颜色为红色。
实例
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ypoints = np.array([6, 2, 13, 10]) plt.plot(ypoints, 'o:r') plt.show()
显示结果如下：
线类型：
| 线类型标记 | 描述 | |
|---|---|---|
| ‘-‘ | 实线 | |
| ‘:’ | 虚线 | |
| ‘–‘ | 破折线 | |
| ‘-.’ | 点划线 | |
颜色类型：
| 颜色标记 | 描述 | |
|---|---|---|
| ‘r’ | 红色 | |
| ‘g’ | 绿色 | |
| ‘b’ | 蓝色 | |
| ‘c’ | 青色 | |
| ‘m’ | 品红 | |
| ‘y’ | 黄色 | |
| ‘k’ | 黑色 | |
| ‘w’ | 白色 | |
标记大小与颜色
我们可以自定义标记的大小与颜色，使用的参数分别是：
- markersize，简写为 ms：定义标记的大小。
- markerfacecolor，简写为 mfc：定义标记内部的颜色。
- markeredgecolor，简写为 mec：定义标记边框的颜色。
设置标记大小：
实例
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ypoints = np.array([6, 2, 13, 10]) plt.plot(ypoints, marker = 'o', ms = 20) plt.show()
显示结果如下：
设置标记外边框颜色：
实例
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ypoints = np.array([6, 2, 13, 10]) plt.plot(ypoints, marker = 'o', ms = 20, mec = 'r') plt.show()
显示结果如下：
设置标记内部颜色：
实例
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ypoints = np.array([6, 2, 13, 10]) plt.plot(ypoints, marker = 'o', ms = 20, mfc = 'r') plt.show()
显示结果如下：
自定义标记内部与边框的颜色：
实例
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ypoints = np.array([6, 2, 13, 10]) plt.plot(ypoints, marker = 'o', ms = 20, mec = '#4CAF50', mfc = '#4CAF50') plt.show()
显示结果如下：
四、Matplotlib绘图线
绘图过程如果我们自定义线的样式，包括线的类型、颜色和大小等。线的类型线的类型可以使用linestyle参数来定义，简写为ls。
| 类型 | 简写 | 说明 |
|---|---|---|
| ‘solid’ (默认) | ‘-‘ | 实线 |
| ‘dotted’ | ‘:’ | 点虚线 |
| ‘dashed’ | ‘–‘ | 破折线 |
| ‘dashdot’ | ‘-.’ | 点划线 |
| ‘None’ | ” 或 ‘ ‘ | 不画线 |
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ypoints = np.array([6, 2, 13, 10]) plt.plot(ypoints, linestyle = 'dotted') plt.show()
显示结果如下：
五、Matplotlib 轴标签和标题
我们可以使用 xlabel() 和 ylabel() 方法来设置 x 轴和 y 轴的标签。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义数据 ypoints = np.array([1, 3, 8, 15, 22, 10, 99, 88, 55, 58, 64, 24, 9, 51, 3, 5]) # 数据插入到图标 plt.plot(ypoints, "o:g") # 在现实之前设置x,y的名字 plt.xlabel('x-label') plt.ylabel('y-label') # 设置标题 plt.title('table') # 图标显示 plt.show()
六、Matplotlib 网格线
我们可以使用 pyplot 中的 grid() 方法来设置图表中的网格线。
grid() 方法语法格式如下：
matplotlib.pyplot.grid(b=None, which='major', axis='both', )
参数说明：
- b：可选，默认为 None，可以设置布尔值，true 为显示网格线，false 为不显示，如果设置 **kwargs 参数，则值为 true。
- which：可选，可选值有 ‘major’、’minor’ 和 ‘both’，默认为 ‘major’，表示应用更改的网格线。
- axis：可选，设置显示哪个方向的网格线，可以是取 ‘both’（默认），’x’ 或 ‘y’，分别表示两个方向，x 轴方向或 y 轴方向。
- **kwargs：可选，设置网格样式，可以是 color=’r’, linestyle=’-‘ 和 linewidth=2，分别表示网格线的颜色，样式和宽度。
以下实例添加一个简单的网格线，参数使用默认值：
实例
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.array([1, 2, 3, 4]) y = np.array([1, 4, 9, 16]) plt.title("RUNOOB grid() Test") plt.xlabel("x - label") plt.ylabel("y - label") plt.plot(x, y) plt.grid() plt.show()
显示结果如下：
七、Matplotlib 绘制多图
我们可以使用 pyplot 中的 subplot() 和 subplots() 方法来绘制多个子图。
subplot() 方法在绘图时需要指定位置，subplots() 方法可以一次生成多个，在调用时只需要调用生成对象的 ax 即可。
subplot
subplot(nrows, ncols, index, **kwargs) subplot(pos, **kwargs) subplot(**kwargs) subplot(ax)
以上函数将整个绘图区域分成 nrows 行和 ncols 列，然后从左到右，从上到下的顺序对每个子区域进行编号 1…N ，左上的子区域的编号为 1、右下的区域编号为 N，编号可以通过参数 index 来设置。
设置 numRows ＝ 1，numCols ＝ 2，就是将图表绘制成 1×2 的图片区域, 对应的坐标为：
(1, 1), (1, 2)
plotNum ＝ 1, 表示的坐标为(1, 1), 即第一行第一列的子图。
plotNum ＝ 2, 表示的坐标为(1, 2), 即第一行第二列的子图。
实例
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #plot 1: xpoints = np.array([0, 6]) ypoints = np.array([0, 100]) plt.subplot(1, 2, 1) plt.plot(xpoints,ypoints) plt.title("plot 1") #plot 2: x = np.array([1, 2, 3, 4]) y = np.array([1, 4, 9, 16]) plt.subplot(1, 2, 2) plt.plot(x,y) plt.title("plot 2") plt.suptitle("RUNOOB subplot Test") plt.show()
显示结果如下：
八、Matplotlib 散点图
我们可以使用 pyplot 中的 scatter() 方法来绘制散点图。
catter() 方法语法格式如下：
matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, *, edgecolors=None, plotnonfinite=False, data=None, **kwargs)
参数说明：
x，y：长度相同的数组，也就是我们即将绘制散点图的数据点，输入数据。
s：点的大小，默认 20，也可以是个数组，数组每个参数为对应点的大小。
c：点的颜色，默认蓝色 ‘b’，也可以是个 RGB 或 RGBA 二维行数组。
marker：点的样式，默认小圆圈 ‘o’。
cmap：Colormap，默认 None，标量或者是一个 colormap 的名字，只有 c 是一个浮点数数组的时才使用。如果没有申明就是 image.cmap。
norm：Normalize，默认 None，数据亮度在 0-1 之间，只有 c 是一个浮点数的数组的时才使用。
vmin，vmax：：亮度设置，在 norm 参数存在时会忽略。
alpha：：透明度设置，0-1 之间，默认 None，即不透明。
linewidths：：标记点的长度。
edgecolors：：颜色或颜色序列，默认为 ‘face’，可选值有 ‘face’, ‘none’, None。
plotnonfinite：：布尔值，设置是否使用非限定的 c ( inf, -inf 或 nan) 绘制点。
**kwargs：：其他参数。
以下实例 scatter() 函数接收长度相同的数组参数，一个用于 x 轴的值，另一个用于 y 轴上的值：
实例
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) y = np.array([1, 4, 9, 16, 7, 11, 23, 18]) plt.scatter(x, y) plt.show()
显示结果如下：
九、Matplotlib 柱形图
我们可以使用 pyplot 中的 bar() 方法来绘制柱形图。
bar() 方法语法格式如下：
matplotlib.pyplot.bar(x, height, width=0.8, bottom=None, *, align='center', data=None, **kwargs)
参数说明：
x：浮点型数组，柱形图的 x 轴数据。
height：浮点型数组，柱形图的高度。
width：浮点型数组，柱形图的宽度。
bottom：浮点型数组，底座的 y 坐标，默认 0。
align：柱形图与 x 坐标的对齐方式，’center’ 以 x 位置为中心，这是默认值。 ‘edge’：将柱形图的左边缘与 x 位置对齐。要对齐右边缘的条形，可以传递负数的宽度值及 align=’edge’。
**kwargs：：其他参数。
以下实例我们简单实用 bar() 来创建一个柱形图:
实例
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.array(["Runoob-1", "Runoob-2", "Runoob-3", "C-RUNOOB"]) y = np.array([12, 22, 6, 18]) plt.bar(x,y) plt.show()
显示结果如下：
垂直方向的柱形图可以使用 barh() 方法来设置：
实例
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.array(["Runoob-1", "Runoob-2", "Runoob-3", "C-RUNOOB"]) y = np.array([12, 22, 6, 18]) plt.barh(x,y) plt.show()
显示结果如下：
十、Matplotlib 饼图
我们可以使用 pyplot 中的 pie() 方法来绘制饼图。
pie() 方法语法格式如下：
matplotlib.pyplot.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=0, radius=1, counterclock=True, wedgeprops=None, textprops=None, center=0, 0, frame=False, rotatelabels=False, *, normalize=None, data=None)[source]
参数说明：
x：浮点型数组，表示每个扇形的面积。
explode：数组，表示各个扇形之间的间隔，默认值为0。
labels：列表，各个扇形的标签，默认值为 None。
colors：数组，表示各个扇形的颜色，默认值为 None。
autopct：设置饼图内各个扇形百分比显示格式，%d%% 整数百分比，%0.1f 一位小数， %0.1f%% 一位小数百分比， %0.2f%% 两位小数百分比。
labeldistance：标签标记的绘制位置，相对于半径的比例，默认值为 1.1，如 <1则绘制在饼图内侧。
pctdistance：：类似于 labeldistance，指定 autopct 的位置刻度，默认值为 0.6。
shadow：：布尔值 True 或 False，设置饼图的阴影，默认为 False，不设置阴影。
radius：：设置饼图的半径，默认为 1。
startangle：：起始绘制饼图的角度，默认为从 x 轴正方向逆时针画起，如设定 =90 则从 y 轴正方向画起。
counterclock：布尔值，设置指针方向，默认为 True，即逆时针，False 为顺时针。
wedgeprops ：字典类型，默认值 None。参数字典传递给 wedge 对象用来画一个饼图。例如：wedgeprops={‘linewidth’:5} 设置 wedge 线宽为5。
textprops ：字典类型，默认值为：None。传递给 text 对象的字典参数，用于设置标签（labels）和比例文字的格式。
center ：浮点类型的列表，默认值：(0,0)。用于设置图标中心位置。
frame ：布尔类型，默认值：False。如果是 True，绘制带有表的轴框架。
rotatelabels ：布尔类型，默认为 False。如果为 True，旋转每个 label 到指定的角度。
以下实例我们简单实用 pie() 来创建一个柱形图:
实例
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np y = np.array([35, 25, 25, 15]) plt.pie(y) plt.show()
显示结果如下：
设置饼图各个扇形的标签与颜色：
实例
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np y = np.array([35, 25, 25, 15]) plt.pie(y, labels=['A','B','C','D'], # 设置饼图标签 colors=["#d5695d", "#5d8ca8", "#65a479", "#a564c9"], # 设置饼图颜色 ) plt.title("RUNOOB Pie Test") # 设置标题 plt.show()
显示结果如下：
