matplotlib-plot-style
style
1.绘制x=1
2.不同线宽
- enumerate(Widths)
3.线型(实线,虚线,点划线) - linestyle
- set_dashes
4.自动设置线颜色
5.点的显示形式 - marker
- markersize
- markeredgecolor
- markerfacecolor
6.柱状图及其填充 - axes.bar
- axes.bar( .5+i, 1, hatch='/', color='white', edgecolor='blue',)
x=1
code
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
#Data
Y=np.linspace(0,1,12)
X=np.ones(Y.size)
#figure
fig = plt.figure(figsize=(8,6), dpi=72, facecolor='white')
axes = plt.subplot(111)
#plot
axes.plot( (1+0)*X, Y, linewidth=0.25, color='blue')
plt.show()
Keypoints
axes.plot( (1+0)*X, Y, linewidth=0.25, color='blue')
X=[ 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
Y=[ 0. 0.09090909 0.18181818 0.27272727 0.36363636 0.45454545
0.54545455 0.63636364 0.72727273 0.81818182 0.90909091 1. ]
Result

不同线宽
code
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
# Data to be represented
Y = np.linspace(0,1,12)
print Y
X = np.ones(Y.size)
print X
W = [0.25,0.50,0.75,1,2,3,4,5,6,7,8] #linewidth
print W
# Actual plotting
fig = plt.figure(figsize=(8,6), dpi=72, facecolor='white')
axes = plt.subplot(111)
for i,w in enumerate(W):
axes.plot( (1+i)*X, Y, linewidth=w, color='blue')
# X,Y axes lable
axes.set_xlim(0,len(W)+1)
axes.set_yticks([])
axes.set_xticks(np.arange(1,len(W)+1))
axes.set_xticklabels(['%.2f' % w for w in W])
plt.show()
Keypoints
for i,w in enumerate(W):
axes.plot( (1+i)*X, Y, linewidth=w, color='blue')

绘制12条直线,X=1,...X=12
### Result

隐藏Y轴刻度,替换X轴标签后的图形

----
## 线型(实线,虚线,点划线)
### code
```python
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
# Data to be represented
X = np.linspace(0,1,10)
Y = np.ones(X.size)
# Actual plotting
fig = plt.figure(figsize=(8,6), dpi=72, facecolor="white")
axes = plt.subplot(111,aspect=1)
axes.plot( X, Y*0.1, color = 'blue', linewidth=2, linestyle="-" )
axes.plot( X, Y*0.2, color = 'blue', linewidth=2, linestyle="--" )
axes.plot( X, Y*0.3, color = 'blue', linewidth=2, linestyle="-." )
axes.plot( X, Y*0.4, color = 'blue', linewidth=2, linestyle=":" )
line, = axes.plot( X, Y*0.5, color = 'blue', linewidth=2, linestyle="-" )
line.set_dashes([20,2])
line, = axes.plot( X, Y*0.6, color = 'blue', linewidth=2, linestyle="-" )
line.set_dashes([2,20])
line, = axes.plot( X, Y*0.7, color = 'blue', linewidth=2, linestyle="-" )
line.set_dashes((40,5,5,5))
line, = axes.plot( X, Y*0.8, color = 'blue', linewidth=2, linestyle="-" )
line.set_dashes((40,5,5,5,5,5))
line, = axes.plot( X, Y*0.9, color = 'blue', linewidth=2, linestyle="-" )
line.set_dashes((40,5,5,5,5,5,40,5))
axes.set_xlim(X.min(),X.max())
axes.set_ylim(0,1)
axes.set_xticks([])
axes.set_yticks(np.arange(1,10)/10.0)
axes.set_yticklabels(("-","--","-.",":",
"(20,2)", "(2,20)", "(40,5,5,5)",
"(40,5,5,5,5,5,5)", "(40,5,5,5,5,40)"))
plt.show()
Keypoints
axes.plot( X, Y*0.1, color = 'blue', linewidth=2, linestyle="-")
linestyle="-" 线型:
- --
- -.
- :
控制点划线的点,空格,划的长度:
line, = axes.plot( X, Y*0.9, color = 'blue', linewidth=2, linestyle="-" )
line.set_dashes((40,5,5,5,5,5,40,5))
40划5空格5点5空格5点5空格40划5空格

Result

自动设置线颜色
code
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
# Data to be represented
Y = np.linspace(0,1,12)
X = np.ones(Y.size)
# Actual plotting
fig = plt.figure(figsize=(8,6), dpi=72, facecolor="white")
axes = plt.subplot(111)
lineNumbers=9
for i in range(lineNumbers):
axes.plot( (1+i)*X, Y, linewidth=4)
axes.set_xlim(0,lineNumbers+1)
axes.set_yticks([])
axes.set_xticks(np.arange(1,lineNumbers+1))
plt.show()
Keypoints
这里用循环绘制了9条直线,但是这里是自动填充颜色的?
Result

5. 点的显示形式
code
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
# Data to be represented
Y = np.linspace(0,1,12)
X = np.ones(Y.size)
markers = ['.',',','o','v','^','<','>','1','2','3','4',
's','p','*','h','H','+','x','D','d','|','_', r'$\clubsuit$']
# Actual plotting
fig = plt.figure(figsize=(8,6), dpi=72, facecolor="white")
axes = plt.subplot(111)
for i,marker in enumerate(markers):
axes.plot( (1+i)*X, Y, color = '0.9', linewidth=1,
markersize = 13, marker=marker,
markeredgecolor = '0.10', markerfacecolor = '0.75')
axes.set_xlim(0,len(markers)+1)
axes.set_ylim(Y.min(),Y.max())
axes.set_yticks([])
axes.set_xticks(np.arange(1,len(markers)+1))
axes.set_xticklabels(markers)
plt.show()
Keypoints
axes.plot( (1+i)*X, Y, color = '0.9', linewidth=1,
markersize = 13, marker='x',
markeredgecolor = '0.10', markerfacecolor = '0.75')

标记的大小,类型,边缘颜色,前景色
Resutl

6. 柱状图及其填充
code
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
# Data to be represented
X = np.linspace(0,1,10)
Y = np.ones(X.size)
patterns = ('/','//','-', '+', 'x', '\\', '\\\\', '*', 'o', 'O', '.')
# Actual plotting
fig = plt.figure(figsize=(8,6), dpi=72, facecolor="white")
axes = plt.subplot(111)
for i,pattern in enumerate(patterns):
axes.bar( .5+i, 1, hatch=pattern, color='white', edgecolor='blue',)
axes.set_xlim(0,len(patterns)+.5)
axes.set_ylim(0,1)
axes.set_yticks([])
axes.set_xticks(np.arange(1,len(patterns)+1))
axes.set_xticklabels(patterns)
plt.show()
Keypoints
axes.bar( .5+i, 1, hatch=pattern, color='white', edgecolor='blue',)


hatch,柱状图的填充:

Result


matplotlib-plot-style的更多相关文章
- python matplotlib plot 数据中的中文无法正常显示的解决办法
转发自:http://blog.csdn.net/laoyaotask/article/details/22117745?utm_source=tuicool python matplotlib pl ...
- python matplotlib.plot画图显示中文乱码的问题
在matplotlib.plot生成的统计图表中,中文总是无法正常显示.在网上也找了些资料,说是在程序中指定字体文件,不过那样的话需要对plot进行很多设置,而且都是说的设置坐标轴标题为中文,有时候图 ...
- 用Python设置matplotlib.plot的坐标轴刻度间隔以及刻度范围
一.用默认设置绘制折线图 import matplotlib.pyplot as plt x_values=list(range(11)) #x轴的数字是0到10这11个整数 y_values=[x* ...
- matplotlib 可视化 —— style sheets
Customizing plots with style sheets Matplotlib Style Gallery 1. 常见 style ggplot: bmh:Bayesian Method ...
- matplotlib plot 绘图函数发生阻塞(block)时的解决方法
Is there a way to detach matplotlib plots so that the computation can continue? 在一般编辑器中: from matplo ...
- Python Matplotlib.plot Update image Questions
1. 最近在测试一款设备,采集了一些设备后需要一帧一帧显示图像,经常使用Python,所以选用了Matplotlib进行图像操作 数据结构: timesatamp polar_distance hor ...
- 05. Matplotlib 1 |图表基本元素| 样式参数| 刻度 注释| 子图
1.Matplotlib简介及图表窗口 Matplotlib → 一个python版的matlab绘图接口,以2D为主,支持python.numpy.pandas基本数据结构,运营高效且有较丰富的图表 ...
- python时间序列画图plot总结
画图从直觉上来讲就是为了更加清晰的展示时序数据所呈现的规律(包括趋势,随时间变化的规律(一周.一个月.一年等等)和周期性规律),对于进一步选择时序分析模型至关重要.下面主要是基于pandas库总结一下 ...
- matplotlib 画图
matplotlib 画图 1. 画曲线图 Tompson = np.array([0, 0, 0, 0, 0.011, 0.051, 0.15, 0.251, 0.35, 0.44, 0 ...
- 学机器学习,不会数据分析怎么行——数据可视化分析(matplotlib)
前言 前面两篇文章介绍了 python 中两大模块 pandas 和 numpy 的一些基本使用方法,然而,仅仅会处理数据还是不够的,我们需要学会怎么分析,毫无疑问,利用图表对数据进行分析是最容易的, ...
随机推荐
- numpy的生成网格矩阵 meshgrid()
numpy模块中的meshgrid函数用来生成网格矩阵,最简单的网格矩阵为二维矩阵 meshgrid函数可以接受 x1, x2,..., xn 等 n 个一维向量,生成 N-D 矩阵. 1 基本语法 ...
- sessionId与cookie 的关系(百度文库)
这篇文档讲的很清楚,推荐阅读 http://wenku.baidu.com/view/2ecf0b350b4c2e3f572763d1.html
- [转]PostgreSQL 逻辑结构 和 权限体系 介绍
摘要: 本文旨在帮助用户理解PostgreSQL的逻辑结构和权限体系,帮助用户快速的理解和管理数据库的权限. 逻辑结构 最上层是实例,实例中允许创建多个数据库,每个数据库中可以创建多个schema,每 ...
- Python——验证码识别 Pillow + tesseract-ocr
至于安装教程在这里不再重复说了,可以参考博客,网上有大把的教程 https://blog.csdn.net/testcs_dn/article/details/78697730 要是别的验证码是如下类 ...
- Python selenium 滚动条 详解
在我们使用Python + selenium 爬虫的时候,会遇到如下报错,原因是 当页面上的元素超过一屏后,想操作屏幕下方的元素,是不能直接定位到,会报元素不可见的. selenium.common ...
- python3 如何给装饰器传递参数
[引子] 之前写过一篇文章用来讲解装饰器(https://www.cnblogs.com/JiangLe/p/9309330.html) .那篇文章的定位是入门级的 所以也就没有讲过多的高级主题,决定 ...
- Intel CPU命名规则
intel的几代CPU中,后缀字母主要有以下几种:M:笔记本专用CPU,一般为双核,M前面一位数字是0,意味着是标准电压处理器,如果是7,则是低电压处理器.U:笔记本专用低电压CPU,一般为双核,U前 ...
- 用MATLAB做T检验(ttest)
t-检验: t-检验,又称student‘s t-test,可以用于比较两组数据是否来自同一分布(可以用于比较两组数据的区分度),假设了数据的正态性,并反应两组数据的方差在统计上是否有显著差异. ma ...
- 最简单的一个java驱动jdbc链接mysql数据库
导入jar包:mysql.connector-java-5.0.8-bin.jar String driver = "com.mysql.jdbc.Driver"; String ...
- iOS 在object-c 中调用c文件 方法
1,新建c 头文件 lib.h 定义 c 函数 2,新建 c 实现文件,新建模板选中 c File lib.c 3,oc 中调用,引用 c 头文件 lib.h ok .搞定