runoob-matplotlib(python)

https://www.runoob.com/matplotlib/matplotlib-tutorial.html

Matplotlib 教程

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。

Matplotlib Pyplot

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：

import matplotlib.pyplot as 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。

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：

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

实例

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：

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。

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.plot(x, y)

plt.xlabel("x - label")
plt.ylabel("y - label")

plt.show()

 

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：

以下实例添加一个简单的网格线，axis 参数使用 x，设置 x 轴方向显示网格线：

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 1x2 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：

设置 numRows ＝ 2，numCols ＝ 2，就是将图表绘制成 2x2 的图片区域, 对应的坐标为：

Matplotlib 散点图

我们可以使用 pyplot 中的 scatter() 方法来绘制散点图。

scatter() 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：

设置图标大小：

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])
sizes = np.array([20,50,100,200,500,1000,60,90])
plt.scatter(x, y, s=sizes)
plt.show()

 

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()

 

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：