我是靠谱客的博主 超级红牛,这篇文章主要介绍Matplotlib.pyplot基本画图,现在分享给大家,希望可以做个参考。

画图的方方面面

基本设置

plt.rcParams 是设置绘图的基本属性

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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd plt.rcParams['font.family'] = ['Arial'] plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 解决中文乱码 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号非正常显示 plt.rcParams['font.size'] = 10 plt.rcParams['figure.figsize'] = (6.0, 4.0) plt.rcParams['savefig.dpi'] = 300

plt.rcParams配置详解

初始化设置

初始化图表区域。dpi表示像素。

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fig = plt.figure(figsize=(15,7), dpi=200) # dpi=21:(21×600)×(21×400) ---> 12600×8400

画布设置

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plt.subplot(2,2,1) # 画布分为两行两列,当前选中第一块 ax1 = fig.add_subplot(2, 3, 1) # 添加画布并在此作图

重要画图函数

散点图/折线图

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plt.plot(x,y,color="brown", marker="p", linestyle="dashdot", linewidth=2, markersize=12, alpha=0.5)

散点图的另一种画法

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plt.scatter(x2, y2, s = 2, c = "b", marker = "<", cmap="YlGnBu")

饼图

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plt.pie()

柱状图

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plt.bar(x, height, width=0.8, bottom=None, *, align='center', data=None, **kwargs)

子图

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fig, ax = plt.subplots(a,b) # 指定当前作图的子图位置,常用 plt.subplot() plt.add_subplot()

删除子图

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fig.delaxes(ax[a,b])

添加主标题和子标题

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fig, ax = plt.subplots(a,b) fig.suptitle('major title') ax[a,b].set_title('subtitle')

更复杂的安排
plt.GridSpec

其他设置

轴设置

轴标签、轴范围

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plt.xlabel("xlabelname", fontsize = 14) plt.xlim(2,4) # 坐标轴范围

轴刻度

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plt.xticks([]) # 去掉x轴刻度 plt.xticks(x2, [range(len(x2))] ,color='blue',rotation=60) # 加上刻度及刻度标签 第1个参数是位置

主次坐标轴
获取坐标轴进行设置:gca()

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ax = plt.gca() ax.set_xticks(xt) ax.set_yticks(yt) ax.tick_params(labelcolor='none',labelsize=10) ax.spines['bottom'].set_linewidth() # option: bottom, top, right, left ax.spines['right'].set_color('none') # 去掉颜色 ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) # 'data': place the spine at the specified data coordinate.

网格线设置

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plt.grid(linestyle="--", alpha=0.3)

刻度设置

没有子图的时候

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plt.xticks(xtickslocation, labels) plt.yticks(ytickslocation, labels)

有子图的时候

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ax.set_xticks(loc) # 设置显示刻度的位置 ax.set_xticklabels(label) # 设置刻度的内容

或者一次性设置的(图表的其他属性,如标题等也有类似的)

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ax.tick_params()

tick_params参考博客

标题标签设置

图标题

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plt.title("Test", loc='left', weight='bold', fontsize=14)

数据标签

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for i in range(len(data3)): # 数据标签 plt.text(i, data3[i]+0.5, data3[i]) # 第一个参数是文字的横坐标,第二个是纵坐标,第三个是内容,可以为num or str

图例

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plt.legend()

颜色设置

有关库

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from matplotlib.colors import LogNorm,BoundaryNorm from matplotlib.colors import ListedColormap,LinearSegmentedColormap from matplotlib.patches import Circle from matplotlib.gridspec import GridSpec

colormap

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cMap = LinearSegmentedColormap.from_list('c', ['#3A5E89', '#84B2D4', '#F1E58D', '#D48372', '#6B3A7E'], 265)

colorbar

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cb = plt.colorbar(extend='both', fraction=0.05, shrink=0.94, pad=0.02,aspect=25) cb.set_label('m/s')

保存

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plt.tight_layout() # 保存之前调整布局 plt.savefig(path, bbox_inches='tight', pad_inches=0.1, dpi=dpi,transparent=True,format='png') # pad_inches 图片边距

最后

以上就是超级红牛最近收集整理的关于Matplotlib.pyplot基本画图的全部内容,更多相关Matplotlib内容请搜索靠谱客的其他文章。

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