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  • Python Matplotlib绘图

    2020-08-12 11:25:18
    Matplotlib安装 cmd输入:pip install Matplotlib 点我进入Matplotlib官网 图片(fig)与子图(ax) 需要导入:form matplotlib ...设置图片宽度和高度 dpi 图片透明度 plt.subplot(x,y,index)创建子图 plt.sub..
    1. Matplotlib安装
      cmd输入:pip install Matplotlib
      点我进入Matplotlib官网

    1. 画布(fig)与子图(ax)
      需要导入:form matplotlib import pyplt as plt

    plt.figure(figsize,dpi)创建画布

    plt.figure(属性)
    figsize = (widtht,hight) 设置画布宽度和高度
    dpi 画布透明度

    plt.subplot(x y index)创建子图

    plt.subplot(属性)
    x 行数
    y 列数
    index 索引(从1开始,从左往右,从上往下)

    plt.subplots(nrows, ncols, sharex = False, sharey = False)创建画布和子图
    返回值:fig,ax

    plt.subplots(属性)
    nrows 子图的行数
    ncols 子图的列数
    sharex 所有子图使用相同的x轴刻度
    sharey 所有子图使用相同的y轴刻度
    通用方法
    plt.figure(figsize=None,dpi=None) 生成新的画布,figsize:画布大小(传参:元组),dpi:透明度
    plt.savefig(fname) 保存图片,fname:保存图片位置
    plt.xticks(ticks=None,lables=None) ticks:设置x轴刻度的值,labels:刻度标签
    plt.yticks(ticks=None,lables=None) ticks:设置y轴刻度的值,labels:刻度标签
    plt.xlabel(xlabel) 设置x轴标签
    plt.ylabel(ylabel) 设置y轴标签
    plt.title() 设置图标题
    plt.grid() 根据x轴和y轴的数值展示轴网格
    plt.legend(prop) 显示图例标签,prop:局部字体设置
    plt.annotate(text,xy,xytext,arrowprops = {}) 数据标签,text:文本标签,xy:标点位置(元组),xytext:文本位置(元组),arrowprops:箭头设置
    plt.show() 释放空间,并显示已绘制的图
    plt.subplots_adjust(wspace,hspace) 调整子图之间的间距,wspace(左右间距),hspace(上下间距)

    zip() 函数
    作用:用于生成坐标
    zip(x,y)生成坐标(x,y必须数量一致)

    zip(属性)
    x x轴上的位置
    y y轴上的位置

    1. 中文显示问题
      解决方法:

    方法一

    import matplotlib
    font = {
        'family':'SimHei',
        'weight':'bold',
        'size':12
    }
    matplotlib.rc("font", **font)
    

    方法二

    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 步骤一(替换sans-serif字体)
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False   # 步骤二(解决坐标轴负数的负号显示问题)
    

    方法三

    from matplotlib import pyplot as plt
    from matplotlib.font_manager import FontProperties 
    font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\simsun.ttc", size=14)
    x = [1,2,3,4]
    y = [3,2,1,3]
    plt.plot(x,y)
    plt.xlabel("x轴标签",fontproperties=font)
    plt.show()
    

    1. 折线图
      折线图以折线的上升或下降来表示统计数量的增减变化的统计图
      特点:能够显示数据的变化趋势,反映事物的变化情况
      折线图可以通过plt.plot()函数来绘制

    plt.plot(x,y,color,linestyle,marker,label) 构件折线图
    (x,y元素必须一致)

    plt.plot(属性)
    x 在x轴上的点
    y 在y轴上的点
    color 设置线的颜色
    linestyle 设置线的样式
    marker 标记样式
    label 图例标签
    1. 散点图
      散点图用两组数据构成多个坐标点,考察坐标点的分布,判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式
      特点:判断变量之间是否存在数量关联趋势,表示离群点(分布规律)
      散点图通过plt.scatter() 函数

    plt.scatter(x,y)来构件散点图

    plt.scatter(属性)
    x 在x轴上的点
    y 在y轴上的点
    1. 柱状图及条形图
      条形图是用宽度相同的条形的高度或长短来表示数据多少的图形。条形图可以横置或纵置,纵置时也称为柱形图。
      特点:1.能够使人们一眼看出各个数据的大小。
              2.易于比较数据之间的差别。
      通过 plt.bar() 方法绘制柱状图, plt.barh() 方法绘制条形图

    plt.bar(x,height,width = 0.8,bottom,align = "center")构建 柱状图

    plt.bar(属性)
    x 在x轴上的位置
    height 在y轴上的高度
    width = 0.8 柱子的宽度
    bottom = “None” 柱子底部的起始位置
    align = “center” 校准位置

    plt.barh(y,width,height = 0.8,align = "center")构建 条形图

    bar.barh(属性)
    y 在x轴上的长度
    width 在y轴上的位置
    height 柱子的宽度
    align = “center” 校准位置
    1. 直方图
      直方图由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况,一般用横轴表示数据范围,纵轴表示分布情况
      特点:绘制连续性的数据,展示一组或者多组数据的分布情况(统计)
      通过 plt.hist() 方法绘制

    plt.hist(x,bins = None,density =False)构建图形

    plt.hist(属性)
    x 在x轴上的位置
    bins = None 组数(默认为10)
    density = False 频率(默认为频数)
    1. 扇形图
      扇形图,用整个圆表示总数,用圆内各个扇形的大小表示各部分数量占总数的百分数。
      通过 plt.pie() 方法绘制

    plt.pie(x, explode=None, labels=None,autopct=None,shadow=False)构建图形

    plt.pie(属性)
    x 扇形数据
    explode = None 设置某几个分块是否要分离饼图
    labels = None 每块扇形标签
    autopct = None 百分比数据标签
    shadow = False 是否显示阴影
    plt.pie返回值
    patchs 绘制饼图每块对象
    texts 文本列表
    autotexts 百分比的文本列表
    1. 箱型图
      箱线图是一种直观简洁的方式去呈现一组数据的分布。 箱线图广泛用于各个数据分析领域,它能非常简单明了地显示一组数据中5个重要数值,并且还能发现一组数据中的存在的异常值。
    五个重要数值
    最大值 最小值 中位数 下四分位数 上四分位数

    通过 plt.boxplot() 方法绘制
    ply.boxplot(x,notch=None,sym=None,vert=None,whis=None,positions=None,widths=None,labels=None,meanline=None,showmeans=None)构建图形

    plt.boxplot(属性)
    x 需要绘制的箱型图的数据
    notch = None 是否展示置信区间 默认为False
    sym = None 代表异常点的符号表示 默认为圆点
    vert = None 是否是垂直的 默认是True
    whis = None 上下限系数 默认为1.5
    positions = None 设置每个盒子的位置
    widths = None 设置每个盒子的宽度
    labels = None 每个盒子的label
    meanline和showmean 都为True的时候 会展示平均线
    1. 雷达图
      雷达图(Radar Chart)又被叫做蜘蛛网图,适用于显示三个或更多的维度的变量的强弱情况。比如某个企业在哪些业务方面的投入等,都可以用雷达图方便的表示。

    用过 plt.polar() 来绘制
    plt.polar(theta,r)来构建图形

    plt.polar
    theta 分割区块
    r 数据

    (区块和数据个数必须相等)

    1. Axes (子画)
      Axes容器是用来创建具体的图形的。比如画曲线,柱状图,都是画在上面。所以之前我们学的使用plt.xx绘制各种图形(比如条形图,直方图,散点图等)都是对Axes的封装
    方法
    axes.set_xlim(min,max) 限制x轴的范围
    axes.set_ylim(min,max) 限制y轴的范围
    axes.text(x,y,text) 在坐标位置标注文本
    axes.set_xlabel(text) 设置x轴文本标签
    axes.set_ylabel(text) 设置y轴文本标签
    axes.twinx() 共享x轴
    axes.twiny() 共享y轴
    axes.minorticks_on() 显示x与y轴的子刻度
    1. Axis(轴)
      Axis代表的是x轴或者y轴的对象。包含Tick(刻度)对象,TickLabel刻度文本对象,以及AxisLabel坐标轴文本对象。axis对象有一些方法可以操作刻度和文本等。

    axis: xaxis,yaxis

    方法
    axes.axis.set_label_coords(x,y) 设置x或y轴的文本标签位置

    自定义刻度格式

    from matplotlib import ticker
    
    formatter = ticker.FormatStrFormatter("自定义格式")
    
    ax1.yaxis.set_major_formatter(formatter)
    
    1. 多图布局

    调整子图间距 fig.tight_layout(h_pad=None,v_pad=None)(不传参,默认自动调整)

    fig.tight_layout(属性)
    h_pad 上下间距
    v_pad 左右间距

    自定义布局
    方法一

    from matplotlib import pyplot as plt
    plt.figure()
    plt.subplot(221)
    plt.subplot(223)
    plt.subplot(122)
    

    在这里插入图片描述方法二

    fig.add_gridspec(nrows=1, ncols=1,width_ratios,height_ratios)创建栅栏模式

    fig.add_gridspec(属性)
    nrows
    nclos
    width_ratios 宽的比值
    height_ratios 高的比值
    from matplotlib import pyplot as plt
    fig = plt.figure()
    gs = fig.add_gridspec(2,2)
    fig.add_subplot(gs[0,:])
    fig.add_subplot(gs[1,0])
    fig.add_subplot(gs[1,1])
    

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 10.1 Matplotlib

    2020-06-23 09:44:08
    文章目录Matplotlib基本使用...scatter柱状图 bar生成基本图形加颜色和数据contours 等高线图画等高线添加高度数字Image图片随机矩阵画图出图方式colorbar3D plot3D 图投影多图合并显示subplot 多合一显示(个人喜欢.
    
    

    Matplotlib

    基本使用

    基本用法

    # 使用import导入模块matplotlib.pyplot,并简写成plt 
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # 使用np.linspace定义x:范围是(-1,1);个数是50. 仿真一维数据组(x ,y)表示曲线1
    x = np.linspace(-1, 1, 50)
    y = 2*x + 1
    
    # 使用plt.figure定义一个图像窗口. 使用plt.plot画(x ,y)曲线. 使用plt.show显示图像
    plt.figure()
    plt.plot(x, y)
    plt.show()
    

    figure图像

    - matplotlib 的 figure 就是一个 单独的 figure 小窗口, 小窗口里面还可以有更多的小图片
    x = np.linspace(-3, 3, 50)
    y1 = 2*x + 1
    y2 = x**2
    
    # 使用plt.figure()定义一个图像窗口. 使用plt.plot()画(x ,y1)曲线
    plt.figure()
    plt.plot(x, y1)
    plt.show()
    
    # 使用plt.figure定义一个图像窗口:编号为3;大小为(8, 5) 
    # 使用plt.plot画(x ,y2)曲线
    # 使用plt.plot画(x ,y1)曲线,曲线的颜色属性(color)为红色;曲线的宽度(linewidth)为1.0
        曲线的类型(linestyle)为虚线
    # 使用plt.show()显示图像
    plt.figure(num=3, figsize=(8, 5))
    plt.plot(x, y2)
    plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--')
    plt.show()
    

    设置坐标轴

    调整名字和间隔
    - 学习在 matplotlib 中如何设置坐标轴的范围, 单位长度, 替代文字等等
    x = np.linspace(-3, 3, 50)
    y1 = 2*x + 1
    y2 = x**2
    
    plt.figure()
    plt.plot(x, y2)
    plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--')
    
    # 使用plt.xlim设置x坐标轴范围:(-1, 2)
    # 使用plt.ylim设置y坐标轴范围:(-2, 3)
    # 使用plt.xlabel设置x坐标轴名称:’I am x’
    # 使用plt.ylabel设置y坐标轴名称:’I am y’
    plt.xlim((-1, 2))
    plt.ylim((-2, 3))
    plt.xlabel('I am x')
    plt.ylabel('I am y')
    plt.show()
    
    # 使用np.linspace定义范围以及个数:范围是(-1,2);个数是5.
    # 使用plt.xticks设置x轴刻度:范围是(-1,2);个数是5
    new_ticks = np.linspace(-1, 2, 5)
    plt.xticks(new_ticks)
    
    # 使用plt.yticks设置y轴刻度以及名称:刻度为[-2, -1.8, -1, 1.22, 3]
    # 对应刻度的名称为[‘really bad’,’bad’,’normal’,’good’, ‘really good’]
        其中,在字符前后加上$, 且在字符前加上r, 以保证字符能够被正确显示,空格前要加转义符\,以保证显示空格
        如要显示希腊字母,比如阿尔法:\alpha \beta  
        在字母右下加角标: \alpha_i
    # 使用plt.show显示图像
    plt.yticks([-2, -1.8, -1, 1.22, 3],  # 坐标和名称要一一对应
               [r'$really\ bad$', r'$bad$', r'$normal$', r'$good$', r'$really\ good$'])
    plt.show()
    
    设置坐标轴边框 .gca()
    - 如何移动matplotlib 中 axis 坐标轴的位置
    x = np.linspace(-3, 3, 50)
    y1 = 2*x + 1
    y2 = x**2
    
    plt.figure()
    plt.plot(x, y2)
    plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--')
    plt.xlim((-1, 2))
    plt.ylim((-2, 3))
    
    new_ticks = np.linspace(-1, 2, 5)
    plt.xticks(new_ticks)
    plt.yticks([-2, -1.8, -1, 1.22, 3],['$really\ bad$', '$bad$', '$normal$', '$good$', '$really\ good$'])
    
    # 使用plt.gca获取当前坐标轴信息 (gca: get current axis)
    # 使用 .spines 设置边框:
        右侧边框left;使用.set_color设置边框颜色:默认白色
        上边框top;使用.set_color设置边框颜色:默认白色;
        另外,右边框right,下边框bottom
    ax = plt.gca()
    ax.spines['right'].set_color('None') # none也可以
    ax.spines['top'].set_color('None')
    plt.show()
    
    调整坐标轴
    # 使用 .xaxis.set_ticks_position设置x坐标刻度数字或名称的位置:bottom
        (所有位置:top,bottom,both,default,none)
    ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
    
    # 使用.spines设置边框:x轴;
    # 使用.set_position设置边框位置:y=0的位置
        (位置所有属性:outward,axes,data) ---> 此处我不明白outward和axes,只明白data
    ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) ---> 此处是元组
    plt.show()
    
    # 使用.yaxis.set_ticks_position设置y坐标刻度数字或名称的位置:left.
        所有位置:left,right,both,default,none)
    ax.yaxis.set_ticks_position('left')
    
    # 使用.spines设置边框:y轴
    # 使用.set_position设置边框位置:x=0的位置;
        (位置所有属性:outward,axes,data)
    ax.spines['left'].set_position(('data',0))
    plt.show()
    

    legend 图例

    添加图例
    - matplotlib 中的 legend 图例就是为了帮我们展示出每个数据对应的图像名称,更好的让读者认识到你的数据结构
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    x = np.linspace(-3, 3, 50)
    y1 = 2*x + 1
    y2 = x**2
    
    plt.figure()
    #set x limits
    plt.xlim((-1, 2))
    plt.ylim((-2, 3))
    
    # set new sticks
    new_sticks = np.linspace(-1, 2, 5)
    plt.xticks(new_sticks)
    # set tick labels
    plt.yticks([-2, -1.8, -1, 1.22, 3],
               [r'$really\ bad$', r'$bad$', r'$normal$', r'$good$', r'$really\ good$'])
    
    # 我们将对图中的两条线绘制图例,首先我们设置两条线的类型等信息(蓝色实线与红色虚线)
    # set line syles
    l1, = plt.plot(x, y1, label='linear line')
    l2, = plt.plot(x, y2, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--', label='square line')
    
    # legend将要显示的信息来自于上面代码中的label.
    # 所以我们只需要简单写下一下代码, plt 就能自动的为我们添加图例
    plt.legend(loc='upper right') # 参数 loc='upper right' 表示图例将添加在图中的右上角
    
    调整位置和名称
    # 如果我们想单独修改之前的 label 信息, 给不同类型的线条设置图例信息. 我们可以在 plt.legend输入更多参数
    # 如果以下面这种形式添加 legend, 我们需要确保在上面的代码
        plt.plot(x,y2,label='linear line')和plt.plot(x,y1,label='square line')中有用变量l1和l2分别存储起来
    # 需要注意的是 l1, l2,要<以逗号结尾>, 因为plt.plot()返回的是一个列表. 
    l1, = plt.plot(x,y2,label=['linear line']) # 逗号必须有
    l2, = plt.plot(x,y1,label=['square line']) # 逗号必须有
    plt.legend(handles=[l1, l2], labels=['up', 'down'],  loc='best')
    # 这样我们就能分别重新设置线条对应的 label 了.
    # 其中’loc’参数有多种,’best’表示自动分配最佳位置,其余的如下:
    'best' : 0,          
    'upper right'  : 1,
    'upper left'   : 2,
    'lower left'   : 3,
    'lower right'  : 4,
    'right'        : 5,
    'center left'  : 6,
    'center right' : 7,
    'lower center' : 8,
    'upper center' : 9,
    'center'       : 10
    

    Annotation 标注

    mport matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    x = np.linspace(-3, 3, 50)
    y = 2*x + 1
    
    plt.figure(num=1, figsize=(8, 5),)
    plt.plot(x, y,)
    
    ax = plt.gca()
    ax.spines['right'].set_color('none')
    ax.spines['top'].set_color('none')
    ax.spines['top'].set_color('none')
    ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
    ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
    ax.yaxis.set_ticks_position('left')
    ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
    
    # 然后标注出点(x0, y0)的位置信息
    # 用plt.plot([x0, x0,], [0, y0,], 'k--', linewidth=2.5) 画出一条垂直于x轴的虚线.
    x0 = 1
    y0 = 2*x0 + 1
    plt.plot([x0, x0,], [0, y0,], 'k--', linewidth=2.5)
    # set dot styles
    plt.scatter([x0, ], [y0, ], s=50, color='b')
    
    添加注释 annotate
    # 接下来我们就对(x0, y0)这个点进行标注
    plt.annotate(r'$2x+1=%s$' % y0, xy=(x0, y0), xycoords='data', xytext=(+30, -30),
                 textcoords='offset points', fontsize=16,
                 arrowprops=dict(arrowstyle='->', connectionstyle="arc3,rad=.2"))
    其中参数xycoords='data' 是说基于数据的值来选位置, xytext=(+30, -30) 和 textcoords='offset points' 
    对于标注位置的描述 和 xy 偏差值, arrowprops是对图中箭头类型的一些设置
    
    添加注释 text
    plt.text(-3.7, 3, r'$This\ is\ the\ some\ text. \mu\ \sigma_i\ \alpha_t$',
            fontdict={'size': 16, 'color': 'r'})
    其中-3.7, 3,是选取text的位置, 空格需要用到转字符\ ,fontdict设置文本字体
    

    tick 能见度(曲线透明度)

    当图片中的内容较多,相互遮盖时,我们可以通过设置相关内容的透明度来使图片更易于观察,
    也即是通过本节中的bbox参数设置来调节图像信息
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    x = np.linspace(-3, 3, 50)
    y = 0.1*x
    
    plt.figure()
    # 在 plt 2.0.2 或更高的版本中, 设置 zorder(渲染顺序) 给 plot 在 z 轴方向排序
    plt.plot(x, y, linewidth=10, zorder=1) # zorder=1, 相当于第一图层
    plt.ylim(-2, 2)
    ax = plt.gca()
    ax.spines['right'].set_color('none')
    ax.spines['top'].set_color('none')
    ax.spines['top'].set_color('none')
    ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
    ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
    ax.yaxis.set_ticks_position('left')
    ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
    
    # 然后对被遮挡的图像调节相关透明度,本例中设置 x轴 和 y轴 的刻度数字进行 不透明度alpha 设置
    for label in ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels():
        label.set_fontsize(12)
        # 在 plt 2.0.2 或更高的版本中, 设置 zorder 给 plot 在 z 轴方向排序
        label.set_bbox(dict(facecolor='white', edgecolor='None', alpha=0.7, zorder=2))
    plt.show()
    其中label.set_fontsize(12)重新调节字体大小
    bbox设置目的内容的透明度相关参数:
        facecolor调节 box 前景色
        edgecolor 设置边框,本处设置边框为无
        alpha设置 不透明度
    

    保存图像

    plt.savefig('路径')
    也可以保存在当下路径,并命名,如:
    plt.savefig('./figure1.png')
    

    画图种类

    散点图 scatter

    首先,先引入matplotlib.pyplot简写作plt,再引入模块numpy用来产生一些随机数据。生成1024
    个呈标准正态分布的二维数据组 (平均数是0,方差为1) 作为一个数据集,并图像化这个数
    据集。每一个点的颜色值用T来表示:
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    n = 1024    # data size
    X = np.random.normal(0, 1, n) # 每一个点的X值
    Y = np.random.normal(0, 1, n) # 每一个点的Y值
    T = np.arctan2(Y,X) # for color value
    
    # 输入X和Y作为location,size=75,颜色为T,color map用默认值,不透明度alpha 为 50%
    # 轴显示范围定位(-1.5,1.5),并用xtick()函数来隐藏x坐标轴,y轴同理:
    plt.scatter(X, Y, s=75, c=T, alpha=.5)
    
    plt.xlim(-1.5, 1.5)
    plt.xticks(())  # ignore xticks
    plt.ylim(-1.5, 1.5)
    plt.yticks(())  # ignore yticks
    plt.show()
    

    柱状图 bar

    向上向下分别生成12个数据,X为 0 到 11 的整数 ,Y是相应的均匀分布的随机数据。 使用的函数是plt.bar,参数为X和Y:
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    生成基本图形
    n = 12
    X = np.arange(n)
    Y1 = (1 - X / float(n)) * np.random.uniform(0.5, 1.0, n)
    Y2 = (1 - X / float(n)) * np.random.uniform(0.5, 1.0, n)
    
    plt.bar(X, +Y1)
    plt.bar(X, -Y2)
    
    plt.xlim(-.5, n)
    plt.xticks(())
    plt.ylim(-1.25, 1.25)
    plt.yticks(())
    
    plt.show()
    
    加颜色和数据
    # 下面我们就颜色和数值进行优化。 用facecolor设置主体颜色,edgecolor设置边框颜色为白色,
    plt.bar(X, +Y1, facecolor='#9999ff', edgecolor='white')
    plt.bar(X, -Y2, facecolor='#ff9999', edgecolor='white')
    
    # 接下来我们用函数plt.text分别在柱体上方(下方)加上数值,用%.2f保留两位小数,横向居
        中对齐ha='center',纵向底部(顶部)对齐va='bottom':
    for x, y in zip(X, Y1):
        # ha: horizontal alignment(横向对齐)
        # va: vertical alignment(纵向对齐)
        plt.text(x + 0.4, y + 0.05, '%.2f' % y, ha='center', va='bottom')
        
    for x, y in zip(X, Y2):
        # ha: horizontal alignment
        # va: vertical alignment
        plt.text(x + 0.4, -y - 0.05, '%.2f' % y, ha='center', va='top')
    

    contours 等高线图

    画等高线
    数据集即三维点 (x,y) 和对应的高度值,共有256个点。高度值使用一个 height function f(x,y) 生成。 x, y 分别是在区间
    [-3,3]中均匀分布的256个值,并用meshgrid在二维平面中将每一个x和每一个y分别对应起来,编织成栅格:
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    def f(x,y):
        # the height function
        return (1 - x / 2 + x**5 + y**3) * np.exp(-x**2 -y**2)
        
    n = 256
    x = np.linspace(-3, 3, n)
    y = np.linspace(-3, 3, n)
    X,Y = np.meshgrid(x, y)
    
    接下来进行颜色填充。使用函数plt.contourf把颜色加进去,位置参数分别为:X, Y, f(X,Y)
    不透明度0.75,并将 f(X,Y) 的值对应到color map的暖色组中寻找对应颜色
    # use plt.contourf to filling contours
    # X, Y and value for (X,Y) point
    plt.contourf(X, Y, f(X, Y), 8, alpha=.75, cmap=plt.cm.hot) (把hot改为cool,就变为冷色调)
    
    添加高度数字
    其中,8代表等高线的密集程度,这里被分为10个部分。如果是0,则图像被一分为二。
    最后加入Label,inline控制是否将Label画在线里面,字体大小为10。并将坐标轴隐藏:
    plt.clabel(C, inline=True, fontsize=10)
    plt.xticks(())
    plt.yticks(())
    

    Image图片

    这一节我们讲解怎样在matplotlib中打印出图像。这里我们打印出的是纯粹的数字,而非自然图像。 
    我们今天用这样 3x3 的 2D-array 来表示点的颜色,每一个点就是一个pixel
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    a = np.array([0.313660827978, 0.365348418405, 0.423733120134,
                  0.365348418405, 0.439599930621, 0.525083754405,
                  0.423733120134, 0.525083754405, 0.651536351379]).reshape(3,3)
    
    随机矩阵画图
    # 三行三列的格子,a代表每一个值,图像右边有一个注释,白色代表值最大的地方,颜色越深值越小
    plt.imshow(a, interpolation='nearest', cmap='bone', origin='lower')
    我们之前选cmap的参数时用的是:cmap=plt.cmap.bone,而现在,我们可以直接用单引号传入参数
    origin='lower'代表的就是选择的原点的位置。
    interpolation='nearest' 代表的是出图方式
    
    出图方式
    官网可看到出图方式:
        https://matplotlib.org/examples/images_contours_and_fields/interpolation_methods.html
    这里我们使用的是内插法中的 Nearest-neighbor 的方法  interpolation='nearest'
    
    colorbar
    下面我们添加一个colorbar ,其中我们添加一个shrink参数,使colorbar的长度变短为原来的92%:
    plt.colorbar(shrink=.92)
    
    plt.xticks(())
    plt.yticks(())
    plt.show()
    

    3D plot

    - 额外添加模块:
    from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
    
    3D 图
    之后要先定义一个图像窗口,在窗口上添加3D坐标轴:
    fig = plt.figure()
    ax = Axes3D(fig)
    
    # 接下来给进 X 和 Y 值,并将 X 和 Y 编织成栅格。
    每一个(X, Y)点对应的高度值我们用下面这个函数来计算
    X = np.arange(-4, 4, 0.25)
    Y = np.arange(-4, 4, 0.25)
    X, Y = np.meshgrid(X, Y)    # x-y 平面的网格
    R = np.sqrt(X ** 2 + Y ** 2)
    # height value
    Z = np.sin(R)
    
    # 做出一个三维曲面,并将一个 colormap rainbow 填充颜色,之后将三维图像投影到 XY 平面上做一个等高线图。
    # plot 3D 图像:
    ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=plt.get_cmap('rainbow')
    其中,rstride 和 cstride 分别代表 row 和 column 的跨度
    cmap 代表的是颜色
    
    投影
    # 下面添加 XY 平面的等高线:
    ax.contourf(X, Y, Z, zdir='z', offset=-2, cmap=plt.get_cmap('rainbow'))
    其中,zdir='z'表示投影面的法线是z轴
    

    多图合并显示

    subplot 多合一显示(个人喜欢用)

    均匀图中图
    使用plt.subplot来创建小图. plt.subplot(2,2,1)表示将整个图像窗口分为2行2列, 当前位置为1.
    使用plt.plot([0,1],[0,1])在第1个位置创建一个小图
    plt.subplot(2,2,1)
    plt.plot([0,1],[0,1])
    
    plt.subplot(2,3,4)表示将整个图像窗口分为2行3列, 当前位置为4. 
    使用plt.plot([0,1],[0,2])在第4个位置创建一个小图.
    plt.subplot(2,3,4)
    plt.plot([0,1],[0,2]) 
    
    不均匀图中图
    - 以上面的4个小图为例, 如果把第1个小图放到第一行, 而剩下的3个小图都放到第二行.
    
    # 使用plt.subplot(2,1,1)将整个图像窗口分为2行1列, 当前位置为1. 使用plt.plot([0,1],[0,1])在第1个位置创建一个小图
    plt.subplot(2,1,1)
    plt.plot([0,1],[0,1])
    
    # 使用plt.subplot(235)将整个图像窗口分为2行3列,当前位置为5. 使用plt.plot([0,1],[0,3])在第5个位置创建一个小图. 
    同上, 再创建plt.subplot(236).
    plt.subplot(235)
    plt.plot([0,1],[0,3])
    
    plt.subplot(236)
    plt.plot([0,1],[0,4])
    

    Subplot 分格显示

    - 这里介绍三种方法
    
    1、subplot2grid
    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.figure()
    # 使用plt.subplot2grid来创建第1个小图, (3,3)表示将整个图像窗口分成3行3列, (0,0)表示从第0
    # 行第0列开始作图,colspan=3表示列的跨度为3, rowspan=1表示行的跨度为1. colspan和
    # rowspan缺省, 默认跨度为1
    ax1 = plt.subplot2grid((3, 3), (0, 0), colspan=3)
    ax1.plot([1, 2], [1, 2])    # 画小图
    ax1.set_title('ax1_title')  # 设置小图的标题
    
    # 使用plt.subplot2grid来创建第2个小图, (3,3)表示将整个图像窗口分成3行3列, (1,0)表示从第1
    # 行第0列开始作图,colspan=2表示列的跨度为2. 同上画出 ax3, (1,2)表示从第1行第2列开始
    # 作图,rowspan=2表示行的跨度为2. 再画一个 ax4 和 ax5, 使用默认 colspan, rowspan.
    ax2 = plt.subplot2grid((3, 3), (1, 0), colspan=2)
    ax3 = plt.subplot2grid((3, 3), (1, 2), rowspan=2)
    ax4 = plt.subplot2grid((3, 3), (2, 0))
    ax5 = plt.subplot2grid((3, 3), (2, 1))
    
    # 使用ax4.scatter创建一个散点图, 使用ax4.set_xlabel和ax4.set_ylabel来对x轴和y轴命名.
    ax4.scatter([1, 2], [2, 2])
    ax4.set_xlabel('ax4_x')
    ax4.set_ylabel('ax4_y')
    
    2、gridspec
    import matplotlib.pyplot as plt
    import matplotlib.gridspec as gridspec
    
    # 使用plt.figure()创建一个图像窗口, 使用gridspec.GridSpec将整个图像窗口分成3行3列
    plt.figure()
    gs = gridspec.GridSpec(3, 3)
    
    # 使用plt.subplot来作图, gs[0, :]表示这个图占第0行和所有列, gs[1, :2]表示这个图占第1行和第
    # 2列前的所有列, gs[1:, 2]表示这个图占第1行后的所有行和第2列, gs[-1, 0]表示这个图占倒数
    # 第1行和第0列, gs[-1, -2]表示这个图占倒数第1行和倒数第2列
    ax6 = plt.subplot(gs[0, :])
    ax7 = plt.subplot(gs[1, :2])
    ax8 = plt.subplot(gs[1:, 2])
    ax9 = plt.subplot(gs[-1, 0])
    ax10 = plt.subplot(gs[-1, -2])
    
    3、subplots
    使用plt.subplots建立一个2行2列的图像窗口,sharex=True表示共享x轴坐标, sharey=True表示共享y轴坐标. 
    ((ax11, ax12), (ax13, ax14))表示第1行从左至右依次放ax11和ax12, 第2行从左至右依次放ax13和ax14
    f, ((ax11, ax12), (ax13, ax14)) = plt.subplots(2, 2, sharex=True, sharey=True)
    
    # 使用ax11.scatter创建一个散点图.
    ax11.scatter([1,2], [1,2])
    
    # plt.tight_layout()表示紧凑显示图像, plt.show()表示显示图像.
    plt.tight_layout()
    plt.show()
    

    图中图 plot in plot

    - 两个小图title inside 1和title inside 2又出现在大图title中
    # 导入pyplot模块
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # 初始化figure
    fig = plt.figure()
    
    # 创建数据
    x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
    y = [1, 3, 4, 2, 5, 8, 6]
    
    ## 大图
    # 接着,我们来绘制大图。首先确定大图左下角的位置以及宽高
    left, bottom, width, height = 0.1, 0.1, 0.8, 0.8
    
    # 注意,4个值都是占整个figure坐标系的百分比。在这里,假设figure的大小是10x10,
        那么大图就被包含在由(1, 1)开始,宽8,高8的坐标系内。
    # 将大图坐标系添加到figure中,颜色为r(red),取名为title:
    ax1 = fig.add_axes([left, bottom, width, height])
    ax1.plot(x, y, 'r')
    ax1.set_xlabel('x')
    ax1.set_ylabel('y')
    ax1.set_title('title')
    
    ## 小图1
    # 接着,我们来绘制左上角的小图,步骤和绘制大图一样,注意坐标系位置和大小的改变
    left, bottom, width, height = 0.2, 0.6, 0.25, 0.25
    ax2 = fig.add_axes([left, bottom, width, height])
    ax2.plot(y, x, 'b')
    ax2.set_xlabel('x')
    ax2.set_ylabel('y')
    ax2.set_title('title inside 1')
    
    ## 小图2
    # 最后,我们来绘制右下角的小图。这里我们采用一种更简单方法,即直接往plt里添加新的坐标系:
    plt.axes([0.6, 0.2, 0.25, 0.25])
    plt.plot(y[::-1], x, 'g') # 注意对y进行了逆序处理
    plt.xlabel('x')
    plt.ylabel('y')
    plt.title('title inside 2')
    
    plt.show()
    

    次坐标轴

    - 有时候我们会用到次坐标轴,即在同个图上有第2个y轴存在。同样可以用matplotlib做到,而且很简单
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    
    ## 第一个y坐标
    x = np.arange(0, 10, 0.1)
    y1 = 0.05 * x**2
    y2 = -1 * y1
    
    # 可以看到,y2和y1是互相倒置的。接着,获取figure默认的坐标系 ax1
    fig, ax1 = plt.subplots()
    
    ## 第二个y坐标
    # 对ax1调用twinx()方法,生成如同镜面效果后的ax2:
    ax2 = ax1.twinx()
    
    # 接着进行绘图, 将 y1, y2 分别画在 ax1, ax2上:
    ax1.plot(x, y1, 'g-')   # green, solid line
    
    ax1.set_xlabel('X data')
    
    ax1.set_ylabel('Y1 data', color='g')
    
    ax2.plot(x, y2, 'b-') # blue
    
    ax2.set_ylabel('Y2 data', color='b')
    

    Animation 动画

    - 使用matplotlib做动画也是可以的,我们使用其中一种方式,function animation来说说
    from matplotlib import pyplot as plt
    from matplotlib import animation
    import numpy as np
    fig, ax = plt.subplots()
    
    # 我们的数据是一个0~2π内的正弦曲线:
    x = np.arange(0, 2*np.pi, 0.01)
    line, = ax.plot(x, np.sin(x))
    
    # 接着,构造自定义动画函数animate,用来更新每一帧上各个x对应的y坐标值,参数表示第i帧:
    def animate(i):
        line.set_ydata(np.sin(x + i/10.0))
        return line,
    
    # 然后,构造开始帧函数init:
    def init():
        line.set_ydata(np.sin(x))
        return line,
        
    ## 参数设置
    接下来,我们调用FuncAnimation函数生成动画。参数说明:
        fig       进行动画绘制的figure
        func      自定义动画函数,即传入刚定义的函数animate
        frames    动画长度,一次循环包含的帧数
        init_func 自定义开始帧,即传入刚定义的函数init
        interval  更新频率,以ms计
        blit      选择更新所有点,还是仅更新产生变化的点。应选择True,但mac用户请选择False,否则无法显示动画
        
    ani = animation.FuncAnimation(fig=fig,
                                func=animate,
                                frames=100,
                                init_func=init,
                                interval=20,
                                blit=False)
    plt.show()
    
    # 当然,你也可以将动画以mp4格式保存下来,但首先要保证你已经安装了ffmpeg 或者mencoder
    ani.save('basic_animation.mp4', fps=30, extra_args=['-vcodec', 'libx264'])
    
    展开全文
  • 一、Contours等高线图 import pandas as pd ...import matplotlib.pyplot as plt #计算高度的公式 def compute_hight(x, y): return (1 - x / 2 + x**5 + y**3) * np.exp(-x**2 - y**2) n = 256 x = np.li...

    一、Contours等高线图

    import pandas as pd
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    #计算高度的公式
    def compute_hight(x, y):
        return (1 - x / 2 + x**5 + y**3) * np.exp(-x**2 - y**2)
    
    n = 256
    x = np.linspace(-3, 3, n)
    y = np.linspace(-3, 3, n)
    # 将 x 有 合并成网格
    X,Y = np.meshgrid(x, y)
    #
    # 8 表示将等高线图十份,0 为两份
    # cmap代表为color map,我们把color map映射成hot(热力图) hot  cool
    plt.contourf(X, Y, compute_hight(X, Y), 100, alpha=0.75, cmap=plt.cm.hot)# 填充等高线
    
    print("===========画出等高线=========")
    # 8 表示将等高线图十份,0 为两份
    C = plt.contour(X, Y, compute_hight(X, Y),8, colors='black',linewidth=.5)
    print("===========添加数字描述============")
    plt.clabel(C, inline=True, fontsize=10, )
    #去掉横纵坐标的值
    plt.xticks(())
    plt.yticks(())
    
    plt.show()

     

    二、 Image 图片

    import pandas as pd
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    '''
    这一节我们讲解怎样在matplotlib中打印出图像。
    这里我们打印出的是纯粹的数字,而非自然图像。
     我们今天用这样 3x3 的 2D-array 来表示点的颜色,每一个点就是一个pixel。
    '''
    # image data,像素点
    a = np.array([0.313660827978, 0.365348418405, 0.423733120134,
                  0.365348418405, 0.439599930621, 0.525083754405,
                  0.423733120134, 0.525083754405, 0.651536351379]).reshape(3,3)
    
    # interpolation 边缘模糊??
    # 我们之前选cmap的参数时用的是:cmap=plt.cmap.bone,而现在,我们可以直接用单引号传入参数。
    # origin='lower'代表的就是选择的原点的位置。upper
    plt.imshow(a, interpolation='nearest', cmap='bone', origin='lower')
    # 下面我们添加一个colorbar(标注)
    # shrink参数,使colorbar的长度变短为原来的92%, 默认和原图片长度一致
    plt.colorbar(shrink=.92)
    
    plt.xticks(())
    plt.yticks(())
    plt.show()

     

     

     

     

     

     

    展开全文
  • import matplotlib.pyplot as plt fig_width = 16/2.54 # 宽度16cm fig_height = 8/2.54 # 高度8cm dpi = 300 # 指定保存的dpi用于保存图片时候使用 fig, ax = plt.subplots( nrows=1, ncols=1, figsize=(fig_...

    直接上代码

    import matplotlib.pyplot as plt
    fig_width = 16/2.54  # 宽度16cm
    fig_height = 8/2.54  # 高度8cm
    dpi = 300  # 指定保存的dpi用于保存图片时候使用
    fig, ax = plt.subplots(
        nrows=1,
        ncols=1,
        figsize=(fig_width, fig_height)
    )
    ax.plot([1,2])
    fig.savefig('fig.png', dpi=dpi)  # 指定分辨率保存
    plt.savefig('plt.png', dpi=dpi)  # 指定分辨率保存
    

    可见无论是fig.savefig还是plt.savefig都是可以的。

    弹出窗口的图片的大小由figsizedpi共同决定。
    保存的图片的大小figsize决定,画质dpi决定。

    展开全文
  • 我做的是一个完美的圆形饼图,然后我在中间加一个白色的圆圈,这样看起来像...在图片:代码:> labels = df.index.values>sizes = (1, 1, 1, 1,1, 1, 1, 1,1, 1, 1, 1,1, 1, 1, 1,1, 1, 1, 1,1, 1, 1, 1,1,...
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  • 1 绘制思路 (1)彩色图片转化为灰度图片;...y:图片高度;z:灰度值 2绘制代码 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits...
  • 最近开始写论文了,画好看图是...比如今天的使用jointplot时发现,默认格式图像长宽比是1:1,传统matplotlib中的figsize关键字都无法改变图像的尺寸。而 jointplot关键字中只有height,无法改变图像的高度。 height
  • matplotlib包是基于Python平台的统计绘图利器,是在python平台上完成数据可视化不可或缺的工具,而基于matplotlib进一步开发的seaborn,更是将数据呈现与可视化的可用性推到了一个新的高度, pandas + matplotlib + ...
  • 让图形充满魅力是非常重要的。...matplotlib支持高度的自定义,但是我们很难弄清楚应该如何调整才能让图片更具吸引力。Seaborn提供了一系列定制好的主题和一个更高级的接口,用于调整基于matplotlib的图形的外观。 i...
  • 给定一副图片,我们要输出四个数字(x,y,w,h),图像中某一个点的坐标(x,y),以及图像的宽度和高度,有了这四个数字,我们可以很容易的找到物体的边框。 1、单张图片图像定位 import tensorflow as tf import ...
  • Python:画图笔记

    2019-09-12 10:30:54
    问题1:调整ColoBar的高度图片一致 参考链接:https://stackoverflow.com/questions/18195758/set-matplotlib-colorbar-size-to-match-graph 代码: import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.axes_grid...
  • 这里对之前训练好的模型进行测试,代码如下: import os import tensorflow as tf from PIL import Image from nets import nets_factory import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ...# 图片高度...
  • 虽然我不知道题目中的图片是拿啥的画的,但我知道,用Python&Matplotlib是可以实现的。话不多说,先展示一下我用Matplotlib画出来的结果(cover 题目中的图一)利用Matplotlib复刻出的图一优点①:精准的几何学:...
  • 有标签且标签在图片外侧 使用了希腊字母 在每个柱子上边标明了柱子的高度 原代码如下(建议用python3编译, 因为python2的编译结果会有所不同): import json import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib ...
  • Opencv:opencv读进来的图片已经是一个numpy矩阵了,彩色图片维度是(高度,宽度,通道数),数据类型是uint8。importcv2importnumpyasnp#读入图片:默认彩色图,cv2.IMREAD_GRAYSCALE灰度图,cv2.IMREAD_UNCHANG...
  • 1. Opencv:opencv读进来的图片已经是一个numpy矩阵了,彩色图片维度是(高度,宽度,通道数),数据类型是uint8。 importcv2 importnumpy asnp #读入图片:默认彩色图,cv2.IMREAD_GRAYSCALE灰度图,cv2....
  • day3 图像存取总结

    2020-07-20 15:46:54
    OpenCV 读进来的图片已经是一个 numpy 矩阵了,彩色图片维度是高度、宽度、通道数(height,width,channels),数据类型是 uint8 。 OpenCV 读进来的图片的通道排列是 BGR ,而不是主流的 RGB ,需要转换才能变成 RGB ...
  • 处理图像的时候,颜色都是使用RGB三个通道进行叠加而形成的一个颜色 _R:__红色通道__G:__绿色__B: 蓝色_可以使用三维的数组来表示一张图片最高维度0:__图片高度 次高维1:__图片的宽度 最低维2:__RGB三个元素...
  • shape

    2020-07-03 15:45:20
    对于图像来说: img.shape[0]:图像的垂直尺寸(高度) ...import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片 if name == ‘main’: img = mpimg.imread(‘cat.jpg’) # 读取和代码处于同一目录下的 img.pn
  • Keras框架能简单上手,高度集成,利用这个框架写出来的CNN就可以作图片识别了。我们这里识别minst数据集。 [mnist数据集](链接:https://pan.baidu.com/s/1Jt4p5EYF5mPzhiGGhrMN3A 提取码:mz1w) mnist数据集包含60,...
  • 该项目的目的是使用OpenCV来识别图片中的面部和眼睛。然后将OpenCV与VGGFace神经网络结合起来,以便在网络摄像头摘要中进行一次镜头学习和识别脸部。 使用方法 深度学习 数据可视化 使用预训练的模型 面部和眼睛检测...
  • Fashion-MNIST是Zalando文章图片的数据集-由训练和测试集组成 每个示例都是28x28灰度图像 上面提到的数据集只有4个类。 每个图像的高度为28像素,宽度为28像素,总计784像素。 每个像素都有一个与之关联的像素值...
  • 代码如下 ``` ... df_select = df.loc[df.cyl.isin([4,8]),:] #isin(x) 判断x是否存在序列中,若存在则返回True #绘制图像 ...gridobj = sns.lmplot(x='displ'# 横坐标:发动机排量 ...seaborn库 和matplotlib都是最新版
  • h_pool2_flat = tf.reshape(h_conv2, [-1, 3*3*64])#把3*3,高度为64的三维图片拉成一维数组 降维处理 h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat, W_fc1) + b_fc1) h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob...

空空如也

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