画图的方方面面
基本设置
plt.rcParams 是设置绘图的基本属性
复制代码
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12import 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。
复制代码
1
2fig = plt.figure(figsize=(15,7), dpi=200) # dpi=21:(21×600)×(21×400) ---> 12600×8400
画布设置
复制代码
1
2
3
4
5plt.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
复制代码
1
2
3plt.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
复制代码
1
2plt.scatter(x2, y2, s = 2, c = "b", marker = "<", cmap="YlGnBu")
饼图
复制代码
1
2plt.pie()
柱状图
复制代码
1
2plt.bar(x, height, width=0.8, bottom=None, *, align='center', data=None, **kwargs)
子图
复制代码
1
2
3
4
5fig, 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
复制代码
1
2fig.delaxes(ax[a,b])
添加主标题和子标题
复制代码
1
2
3
4fig, 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
复制代码
1
2
3
4plt.xlabel("xlabelname", fontsize = 14) plt.xlim(2,4) # 坐标轴范围
轴刻度
复制代码
1
2
3
4
5plt.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()
复制代码
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12ax = 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
复制代码
1
2plt.grid(linestyle="--", alpha=0.3)
刻度设置
没有子图的时候
复制代码
1
2
3plt.xticks(xtickslocation, labels) plt.yticks(ytickslocation, labels)
有子图的时候
复制代码
1
2
3
4
5ax.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)
复制代码
1
2ax.tick_params()
tick_params参考博客
标题标签设置
图标题
复制代码
1
2plt.title("Test", loc='left', weight='bold', fontsize=14)
数据标签
复制代码
1
2
3
4
5for 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
复制代码
1
2plt.legend()
颜色设置
有关库
复制代码
1
2
3
4
5from matplotlib.colors import LogNorm,BoundaryNorm from matplotlib.colors import ListedColormap,LinearSegmentedColormap from matplotlib.patches import Circle from matplotlib.gridspec import GridSpec
colormap
复制代码
1
2cMap = LinearSegmentedColormap.from_list('c', ['#3A5E89', '#84B2D4', '#F1E58D', '#D48372', '#6B3A7E'], 265)
colorbar
复制代码
1
2
3cb = plt.colorbar(extend='both', fraction=0.05, shrink=0.94, pad=0.02,aspect=25) cb.set_label('m/s')
保存
复制代码
1
2
3
4
5plt.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。
本图文内容来源于网友提供,作为学习参考使用,或来自网络收集整理,版权属于原作者所有。
发表评论 取消回复