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  • 作图存在汉字无法显示 在作图代码前添加如下代码 plt.rcParams['font.sans-serif...plt.plot()中有一个参数 ‘linewidth’,修改参数可以改变曲线粗细程度 一个坐标系中存在多个曲线,给曲线命名 plt.plot()中有一个...

    作图存在汉字无法显示

    在作图代码前添加如下代码

    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    

    作图的曲线粗细调整

    plt.plot()中有一个参数 ‘linewidth’,修改参数可以改变曲线粗细程度

    一个坐标系中存在多个曲线,给曲线命名

    plt.plot()中有一个参数 ‘label’,对应该函数画出的曲线

    使用plt.plot()设定了label后并未画出

    在后面添加如下代码

    plt.legend()
    

    坐标轴label

    font = {'family': 'Times New Roman', 'weight': 'normal', 'size': 23}
    plt.xlabel('x position', font)
    plt.ylabel('y position', font)
    

    给定坐标系长度

    将坐标系固定为横坐标0 ~ 100,纵坐标0 ~ 350

    plt.axis([0, 100, 0, 350])
    

    坐标系名字

    font = {'family': 'Times New Roman', 'weight': 'normal', 'size': 23}
    plt.title('name', font)
    

    坐标系标度字体大小

    plt.xticks(fontsize=20)
    plt.yticks(fontsize=20)
    
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  • plt.xticks()第一个参数接受坐标,第二个参数接受,各坐标显示的文本,关键字参数,如 rotation,表示文本显示时旋转的角度,为了达到一种美观的效果。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as npif __...
    • plt.gca().grid(True):显示网格线;
    • plt.colorbar():显示颜色条;

    0. 可选参数

    • plt.imshow()

      • cmap:plt.cm.binary(二值图)/plt.cm.gray(灰度图)/plt.cm.bone/plt.cm.hot
    • 绘图


      这里写图片描述这里写图片描述这里写图片描述

    1. plt.xticks()

    第一个参数接受坐标,第二个参数接受,各坐标显示的文本,关键字参数,如 rotation,表示文本显示时旋转的角度,为了达到一种美观的效果。


    20160401171729630

    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    if __name__ == '__main__':
        data = [5840, 5704, 5754, 5431, 5322, 2392, 3225, 5296, 5488, 5713, 5542, 5928, 2848, 3048, 5216,
                5072, 5480, 5832, 4816, 2748, 2536, 5384, 5288, 5928, 5896, 5952, 2792, 2600, 5000, 4704]
        plt.plot(data)
        width = 1.
        plt.xticks(np.arange(len(data))+width/2, ['9/'+str(i) for i in range(1, 31)], rotation=60)
        plt.show()
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  • matplotlib.pyplot.plot()参数详解 plt.plot(x,y,format_string,**kwargs) x轴数据,y轴数据,format_string控制曲线的格式字串。 format_string 由颜色字符,风格字符 和 标记字符 组成。参数是一个可变长度...

    原文出处:

    Python的知识点 plt.plot()函数细节

    matplotlib.pyplot.plot()参数详解

     

    plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)

    x轴数据,y轴数据,format_string控制曲线的格式字串。

    format_string 由颜色字符,风格字符 和 标记字符 组成。参数是一个可变长度参数。

    关于*kwargs,有时候,函数的参数里会有(*args, *kargs),都是可变参数,*args表示无名参数,是一个元租,**kwargs是键值参数,相当于一个字典,比如你输入参数为:(1,2,3,4,k,a=1,b=2,c=3),*args=(1,2,3,4,k),**kwargs={'a':'1,'b':2,'c':3}。

     

    例如,下面的每一个都是合法的:

    plot(x, y)       #plot x, y使用默认的线条样式和颜色

    plot(x, y, 'bo')    #plot x,y用蓝色圆圈标记

    plot(y)    #plot y用x作为自变量

    plot(y, 'r+')      #同上,但是是用红色作为标记

     

    更多参数:

     

     

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  • pyplot是替代matlab的一个很好的选择,不过默认的曲线绘图不够美观,这里对一些细节参数进行了修改,以供各位参考。 2. 绘图效果对比 修改前(右图)与修改后(左图)对比 注:图中曲线数据来源是对文献 ...

    1. 概述

    pyplot是替代matlab的一个很好的选择,不过默认的曲线绘图不够美观,这里对一些细节参数进行了修改,以供各位参考。

    2. 绘图效果对比

    修改前(右图)与修改后(左图)对比

    注:图中曲线数据来源是对文献

    Hu Chengzhi, Tang Dawei, Lv Jizu, et al. Molecular dynamics simulation of frictional properties of Couette flow with striped superhydrophobic surfaces under different loads.. 2019, 21(32):17786-17791.

    的复现与学习,感兴趣的同学可以阅读原文。

     

    3. 修改前后代码

    注:以下示例程序中不包含数据不可直接运行

    3.1 导入库

    import matplotlib.pyplot as plt
    import matplotlib as mp

    3.2 修改前

    plt.figure()
    plt.plot(d_plot1[:, 0]-8, d_plot1[:, 1], label='Smooth',color='r',marker="*")
    plt.plot(d_plot2[:, 0]-8, d_plot2[:, 1], label='Rect',color='b',marker="o")
    plt.xlabel(xlabel='y (Å)')
    plt.ylabel(ylabel='Number ratio')
    plt.legend()
    plt.xlim((0, 100))
    plt.show()

    3.3 修改后

    plt.figure(figsize=(8, 5))                                                     # 打开指定大小的窗口
    plt.axes([0.16, 0.16, 0.75, 0.75])                                             # 偏移绘图区域,从而完整显示坐标轴名称
    plt.plot(d_plot1[:, 0]-8, d_plot1[:, 1], label='Smooth',color='r', linewidth=3, marker="*", markersize= 12)
    plt.plot(d_plot2[:, 0]-8, d_plot2[:, 1], label='Rect',color='b', linewidth=3, marker="o", markersize= 8)
    #                                        图例名称        颜色        曲线线宽       标记符号     标记符号尺寸
    plt.xticks(fontsize= 13, fontfamily= "Times New Roman")                        # x 轴刻度字体大小,字体类型
    plt.yticks(fontsize= 13, fontfamily= "Times New Roman")                        # y 轴刻度字体大小,字体类型
    plt.tick_params(direction= "in", width= 2.0, length= 5.0)                      # 刻度显示在绘图区域内侧,宽度2.0,高度5.0
    plt.axhline(y=plt.ylim()[0], xmin= 0.0, color= "k", linewidth= 3.0)            # 加粗显示 x 轴
    plt.axvline(x=plt.xlim()[0], ymin= 0.0, color= "k", linewidth= 4.0)            # 加粗显示 y 轴
    plt.xlabel(xlabel='y (Å)', fontsize= 18, fontfamily= "Times New Roman")        # x轴名称及字号字体
    plt.ylabel(ylabel='Number ratio', fontsize= 18, fontfamily= "Times New Roman") # y轴名称及字号字体
    # plt.ylabel(ylabel='Friction force(eV/A)', fontsize= 18, fontfamily= "Times New Roman")
    legend_font= mp.font_manager.FontProperties(family="Times New Roman", size= 12)# 定义字体
    plt.legend(prop= legend_font,loc='upper left', bbox_to_anchor=(0.02, 0.98))    # 图例字体
    # plt.savefig('temp.png')                                                      # 保存图片
    plt.xlim((0, 100))                                                             # 设置显示范围
    plt.show()                                                                     # 显示曲线

     

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  • matplotlib 中 plt.plot() 的细节

    千次阅读 2019-05-20 07:49:53
    1、plt.plot(x,y,format_string,**kwargs) ...format_string 由颜色字符,风格字符,和标记字符 关于*kwargs,有时候,函数的参数里会有(*args, *kargs),都是可变参数,*args表示无名参数,是一个元...
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  • 在做完数据分析后,有时候需要将分析结果一目了然地展示出来,此时便离不开Python可视化工具,Matplotlib是Python中的一个2D绘图工具,是另外一...图形细节调整(这里可以做很多调整,如x/y轴文字参数说明,颜色/线粗/柱状...
  • 3.图形细节调整(这里可以做很多调整,如x/y轴文字参数说明,颜色/线粗/柱状粗度,x/y轴文字角度等) 4.显示图像(调用show()) 总结下一个区域同时绘制多个子图的步骤 1.确定绘图区域大小 2.确定每个子图在绘图区域的位置 ...
  • 在做完数据分析后,有时候需要将分析结果一目了然地展示出来,此时便离不开Python可视化工具,Matplotlib是Python中的一个2D绘图工具,是...3.图形细节调整(这里可以做很多调整,如x/y轴文字参数说明,颜色/线粗/柱状粗度,
  • 同样,如果使用函数构造的图片,也可以去掉一些细节进行显示。 为了演示norm参数的使用,先来构造一些网格数据: # 使用小的变量来增加解析度 dx, dy = 0.05, 0.05 # 生成两个2维的网格 ..
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