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Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。 展开全文
Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。
信息
元    素
x轴和y轴
外文名
Matplotlib
作    用
绘图
所属领域
计算机
中文名
绘图库
spring cloudSpring Cloud组成
Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形 [1]  。通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等。Matplotlib基础知识1.Matplotlib中的基本图表包括的元素x轴和y轴水平和垂直的轴线x轴和y轴刻度刻度标示坐标轴的分隔,包括最小刻度和最大刻度x轴和y轴刻度标签表示特定坐标轴的值绘图区域实际绘图的区域2.hold属性hold属性默认为True,允许在一幅图中绘制多个曲线;将hold属性修改为False,每一个plot都会覆盖前面的plot。但是不推荐去动hold这个属性,这种做法(会有警告)。因此使用默认设置即可。3.网格线grid方法使用grid方法为图添加网格线设置grid参数(参数与plot函数相同).lw代表linewidth,线的粗细.alpha表示线的明暗程度4.axis方法如果axis方法没有任何参数,则返回当前坐标轴的上下限5.xlim方法和ylim方法除了plt.axis方法,还可以通过xlim,ylim方法设置坐标轴范围6.legend方法两种传参方法:【推荐使用】在plot函数中增加label参数在legend方法中传入字符串列表配置matplotlib参数永久配置matplotlib配置信息是从配置文件读取的。在配置文件中可以为matplotlib的几乎所有属性指定永久有效的默认值安装级配置文件(Per installation configuration file)Python的site-packages目录下(site-packages/matplotlib/mpl-data/matplotlibrc)系统级配置,每次重新安装matplotlib后,配置文件会被覆盖如果希望保持持久有效的配置,最好选择在用户级配置文件中进行设置对本配置文件的最佳应用方式,是将其作为默认配置模板用户级.matplotlib/matplotlibrc文件(Per user .matplotlib/matplotlibrc)用户的Documents and Settings目录可以用matplotlib.get_configdir()命令来找到当前用户的配置文件目录当前工作目录代码运行的目录在当前目录下,可以为目录所包含的当前项目代码定制matplotlib配置项。配置文件的文件名是matplotlibrc在Windows系统中,没有全局配置文件,用户配置文件的位置在C:\Documents and Settings\yourname\.matplotlib。在Linux系统中,全局配置文件的位置在/etc/matplotlibrc,用户配置文件的位置在$HOME/.matplotlib/matplotlibrc。动态配置程序中配置代码To finetune settings only for that execution; this overwrites every configuration file.配置方法的优先级为:Matplotlib functions in Python codematplotlibrc file in the current directoryUser matplotlibrc fileGlobal matplotlibrc filercParams方法通过rcParams字典访问并修改所有已经加载的配置项
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  • matplotlib

    千次阅读 多人点赞 2019-04-20 19:19:46
    今天我们来介绍一下python的一个可视化工具matplotlib matplotlib 使用matplotlib的方式有很多,但最通常的是Pylab模式的ipython(-ipython –pylab) matplotlib的api都位于matplotlib.pyplot中,所以一般的引入方式...

    今天我们来介绍一下python的一个可视化工具matplotlib

    matplotlib

    使用matplotlib的方式有很多,但最通常的是Pylab模式的ipython(-ipython –pylab)

    matplotlib的api都位于matplotlib.pyplot中,所以一般的引入方式为:

    import matplotlib.pyplot as plt
    

    Figure、Subplot

    Figure

    matplitlib的图像必须在Figure中,Figure创建方式如下:

    fig = plt.figure() # 之后会弹出一个Figure窗口
    

    创建好Figure后,并不能直接绘图,需要使用add_subplot创建一个或多个子图,在子图中绘图,创建方式如下:

    ax1 = fig.add_subplot(2,2,1) # 将figure分为四块,在第一块创建一个子图;返回AxesSubplot对象
    

    之后我们就可以绘制我们的图像了

    plt.plot(randn(50).cumsum(), 'k--') 
    

    Figure和subplot的创建经常使用,所以matplotlib提供了简洁的创建方式:

    fig, axes = plt.subplots(2,3) # 创建一个新Figure、并返回一个含有已创建subplot对象的Numpy数组 
    ax = axes[0,1] # 引用第一行第二列的subplot对象
    

    该函数的一些参数选项:

    在这里插入图片描述

    调整图像之间的间距

    通常情况下,matplotlib会在subplot外围留下一些边距,并在subplot之间留下一些间距。

    我们可以利用subplots_adjust()函数来修改间距

    subplots_adjust(left=None,bootom=None,right=None,top=None,wspace=None,hspace=None) # 该函数是一个顶级函数;wspace、hspace用来控制宽度和高度的百分比,用作subplot之间的间距
    plt.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0) # 设置subplots之间的间距为0
    
    颜色、线型和标记

    matplotlib的plot()函数接受一组X和Y坐标,和一个表示颜色和线形的字符串

    ax.plot(x,y,'g--') # 根据x,y绘制绿色虚线
    # ax为一subplot
    

    刻度、标签和图例

    设置X轴范围:
    plt.xlim() # 返回当前X轴的范围
    plt.xlim([0,10]) # 将X轴的范围设为[0, 10]
    # 以上方法都只对当前或最近创建的Subplot起作用
    
    设置标题、轴标签、刻度以及刻度标签
    • 设置标题

      ax.set_title("My first matplotlib plot") # 设置对应dubplot的标题
      
    • 设置轴标签

      ax.set_xlabel() # 为对应subplot的x轴设置标签
      ax.set_ylabel()
      
    • 设置刻度

      设置刻度有两个方法,set_xticks和set_xticklabels,前者告诉maatplotlib将刻度放在对应范围的哪个位置,默认情况下这些刻度就是刻度标签;后者可以将任何其他类型的值作为标签

      ax.set_xticks([0,1,2,3,4]) # 将0,1,2,3,4作为x轴刻度标签
      ax.set_xticklabels(['one','two','three','four','five']) # 将one,two,three,four,five作为x轴刻度标签
      ax.set_yticks()
      ax.set_xticklabels()
      
    添加图例

    图例是标识图表元素的重要工具。

    • 方式一,在添加subplot时传入label参数
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(1,1,1)
    ax.plot(randn(1000).cumsum(), 'k--', label='one')
    ax.plot(randn(1000).cumsum(), 'k', label='two')
    ax.plot(randn(1000).cumsum(), 'k.', label='three')
    ax.legend(loc='best') # loc指定图例放置的位置,'best'参数标识系统将图例放置到最不碍事的地方
    

    在这里插入图片描述

    将图标保存到文件

    利用plt.savefig可以将当前图表保存到文件

    plt.savefig('figpath.png', dpi=400) # 将当前图表存储为png文件
    # dpi参数指定每英寸点数(分辨率)
    

    Pandas中的绘图函数

    从上面的例子中我们可以看出,matplotlib实际上是一个比较低级的画图工具,当我们绘制一张图标时,往往要指定他的多个属性,如图例,标签,标题等。而pandas中的绘图函数大大简化了这个过程。

    Series与DataFrame数据都可以通过调用plot函数来绘制图表

    • Series:

      s = Series(np.random.randn(10).cumsum(), index=np.arange(0,100,10))
      s.plot()
      

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    • DataFrame:

      df = DataFrame(np.random.randn(10,4).cumsum(), columns=['A','B','C','D'],index=np.arange(0,100,10))
      # columns参数指定图例名称,index指定x轴标签
      # np.random.randn(10,4)共10行4列,产生四条曲线,每条曲线十个数据点
      df.plot()
      

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    除了matplotlib外,还有许多优秀的画图工具,如chaco、mayavi等

    目前对于matplotlib的介绍就是这些,更多的知识可以研究一下pandas官方文档(pandas正在不断地更新中,会提供越来越多的函数),链接如下:

    http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/visualization.html

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  • 最简单的matplotlib安装教程

    万次阅读 多人点赞 2019-03-05 19:59:42
    在网上看见许多matplotlib的安装教程都是比较复杂,需要配置许多环境,对于电脑基础不好的人来说可是一件头疼的事情,今天我介绍一个简单的安装方法。 1.Win+R输入cmd进入到CMD窗口下,执行python -m pip install -...

    在网上看见许多matplotlib的安装教程都是比较复杂,需要配置许多环境,对于电脑基础不好的人来说可是一件头疼的事情,今天我介绍一个简单的安装方法。

    1.Win+R输入cmd进入到CMD窗口下,执行python -m pip install -U pip setuptools进行升级。

    2.输入python -m pip install matplotlib进行自动的安装,系统会自动下载安装包

     

    3.进入到python idle中,运行import matplotlib,如下图所示,如果没有报错,就证明安装成果。

    输入以下代码运行成果证明安装没问题

    import matplotlib.pyplot as plt
    labels='frogs','hogs','dogs','logs'
    sizes=15,20,45,10
    colors='yellowgreen','gold','lightskyblue','lightcoral'
    explode=0,0.1,0,0
    plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,colors=colors,autopct='%1.1f%%',shadow=True,startangle=50)
    plt.axis('equal')
    plt.show()
    

     

     

     

     

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  • Python三维绘图--Matplotlib

    万次阅读 多人点赞 2019-05-08 13:08:14
    python的matplotlib库就包含了丰富的三维绘图工具。 1.创建三维坐标轴对象Axes3D 创建Axes3D主要有两种方式,一种是利用关键字projection='3d'l来实现,另一种则是通过从mpl_toolkits.mplot3d导入对象Axes3D来...

    Python三维绘图

    在遇到三维数据时,三维图像能给我们对数据带来更加深入地理解。python的matplotlib库就包含了丰富的三维绘图工具。

    1.创建三维坐标轴对象Axes3D

    创建Axes3D主要有两种方式,一种是利用关键字projection='3d'l来实现,另一种则是通过从mpl_toolkits.mplot3d导入对象Axes3D来实现,目的都是生成具有三维格式的对象Axes3D.

    #方法一,利用关键字
    from matplotlib import pyplot as plt
    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
    
    #定义坐标轴
    fig = plt.figure()
    ax1 = plt.axes(projection='3d')
    #ax = fig.add_subplot(111,projection='3d')  #这种方法也可以画多个子图
    
    
    #方法二,利用三维轴方法
    from matplotlib import pyplot as plt
    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
    
    #定义图像和三维格式坐标轴
    fig=plt.figure()
    ax2 = Axes3D(fig)
    
    2.三维曲线和散点

    随后在定义的坐标轴上画图:

    import numpy as np
    z = np.linspace(0,13,1000)
    x = 5*np.sin(z)
    y = 5*np.cos(z)
    zd = 13*np.random.random(100)
    xd = 5*np.sin(zd)
    yd = 5*np.cos(zd)
    ax1.scatter3D(xd,yd,zd, cmap='Blues')  #绘制散点图
    ax1.plot3D(x,y,z,'gray')    #绘制空间曲线
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    3.三维曲面

    下一步画三维曲面

    fig = plt.figure()  #定义新的三维坐标轴
    ax3 = plt.axes(projection='3d')
    
    #定义三维数据
    xx = np.arange(-5,5,0.5)
    yy = np.arange(-5,5,0.5)
    X, Y = np.meshgrid(xx, yy)
    Z = np.sin(X)+np.cos(Y)
    
    
    #作图
    ax3.plot_surface(X,Y,Z,cmap='rainbow')
    #ax3.contour(X,Y,Z, zdim='z',offset=-2,cmap='rainbow)   #等高线图,要设置offset,为Z的最小值
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
    如果加入渲染时的步长,会得到更加清晰细腻的图像:
    ax3.plot_surface(X,Y,Z,rstride = 1, cstride = 1,cmap='rainbow'),其中的row和cloum_stride为横竖方向的绘图采样步长,越小绘图越精细。
    在这里插入图片描述

    4.等高线

    同时还可以将等高线投影到不同的面上:

    from matplotlib import pyplot as plt
    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
    
    #定义坐标轴
    fig4 = plt.figure()
    ax4 = plt.axes(projection='3d')
    
    #生成三维数据
    xx = np.arange(-5,5,0.1)
    yy = np.arange(-5,5,0.1)
    X, Y = np.meshgrid(xx, yy)
    Z = np.sin(np.sqrt(X**2+Y**2))
    
    #作图
    ax4.plot_surface(X,Y,Z,alpha=0.3,cmap='winter')     #生成表面, alpha 用于控制透明度
    ax4.contour(X,Y,Z,zdir='z', offset=-3,cmap="rainbow")  #生成z方向投影,投到x-y平面
    ax4.contour(X,Y,Z,zdir='x', offset=-6,cmap="rainbow")  #生成x方向投影,投到y-z平面
    ax4.contour(X,Y,Z,zdir='y', offset=6,cmap="rainbow")   #生成y方向投影,投到x-z平面
    #ax4.contourf(X,Y,Z,zdir='y', offset=6,cmap="rainbow")   #生成y方向投影填充,投到x-z平面,contourf()函数
    
    #设定显示范围
    ax4.set_xlabel('X')
    ax4.set_xlim(-6, 4)  #拉开坐标轴范围显示投影
    ax4.set_ylabel('Y')
    ax4.set_ylim(-4, 6)
    ax4.set_zlabel('Z')
    ax4.set_zlim(-3, 3)
    
    plt.show()
    
    

    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    5.随机散点图

    可以利用scatter()生成各种不同大小,颜色的散点图,其参数如下:

    #函数定义
    matplotlib.pyplot.scatter(x, y, 
    	s=None,   #散点的大小 array  scalar
    	c=None,   #颜色序列   array、sequency
    	marker=None,   #点的样式
    	cmap=None,    #colormap 颜色样式
    	norm=None,    #归一化  归一化的颜色camp
    	vmin=None, vmax=None,    #对应上面的归一化范围
     	alpha=None,     #透明度
    	linewidths=None,   #线宽
    	verts=None,   #
    	edgecolors=None,  #边缘颜色
    	data=None, 
    	**kwargs
    	)
    #ref:https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.scatter.html
    
    from matplotlib import pyplot as plt
    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
    
    #定义坐标轴
    fig4 = plt.figure()
    ax4 = plt.axes(projection='3d')
    
    #生成三维数据
    xx = np.random.random(20)*10-5   #取100个随机数,范围在5~5之间
    yy = np.random.random(20)*10-5
    X, Y = np.meshgrid(xx, yy)
    Z = np.sin(np.sqrt(X**2+Y**2))
    
    #作图
    ax4.scatter(X,Y,Z,alpha=0.3,c=np.random.random(400),s=np.random.randint(10,20, size=(20, 40)))     #生成散点.利用c控制颜色序列,s控制大小
    
    #设定显示范围
    
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    Finish
    Todo bar


    在这里插入图片描述

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  • 【数据展示】matplotlib设置画面大小

    万次阅读 2018-08-04 09:54:02
    代码实例 plt.figure(figsize=(6, 6.5)) 注意,这里的画面大小其实是 600 * 650的。...import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.figure(figsize=(6, 6.5)) for i in range(4): ax = plt.s...

    代码实例

    plt.figure(figsize=(6, 6.5))
    

    注意,这里的画面大小其实是 600 * 650的。

    (所以,不要太输入太的数字)

    具体实例

    这里写图片描述

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    plt.figure(figsize=(6, 6.5))
    for i in range(4):
        ax = plt.subplot(221+i)
        alpha = 0.98 / 4 * i + 0.01
        ax.set_title('%.3f' % alpha)
        t1 = np.arange(0.0, 1.0, 0.01)
        for n in [1, 2, 3, 4]:
            plt.plot(t1, t1 ** n, label="n=%d" % n)
        leg = plt.legend(loc='best', ncol=4, mode="expand", shadow=True)
        leg.get_frame().set_alpha(alpha)
    
    plt.savefig('1.png')
    plt.show()
    
    

    在这里插入图片描述

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  • python matplotlib 中文设置

    万次阅读 2019-12-15 13:04:12
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    万次阅读 2017-10-11 11:28:17
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    千次阅读 2017-04-17 18:25:15
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  • matplotlib安装及使用

    万次阅读 多人点赞 2018-12-14 15:44:20
    1、Matplotlib简介 2、Matplotlib安装 3、Matplotlib导入 4、Matplotlib基本应用 5、画图种类 5.1、Scatter散点图 5.2、条形图 5.3、等高线图 5.4、Image图片 5.5、3D图像 6、多图合并显示 6.1、Subplot...
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  • Python绘图问题:Matplotlib中指定图片大小和像素

    万次阅读 多人点赞 2018-06-13 14:23:59
    matplotlib.rcParams[‘figure.figsize’]#图片像素  matplotlib.rcParams[‘savefig.dpi’]#分辨率  plt.savefig(‘plot123_2.png’, dpi=200)#指定分辨率   plt.rcParams['figure.figsize'] = (8.0, 4.0) #...

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