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  • Matplotlib绘图代码

    2019-08-01 10:44:29
    Matplotlib绘图时,除了必要的数据信息展示,还会遇到其他各种外在的问题,such as“中文显示”、“负号显示”以及绘制出的“图片大小”等。以下放了个人绘图时所用的代码,并将部分有用链接一并附上。 import ...

    Matplotlib绘图时,除了必要的数据信息展示外,还会遇到其他各种外在的问题,such as“中文显示”、“负号显示”以及绘制出的“图片大小”等。以下放了个人绘图时所用的代码,并将部分有用链接一并附上。

    import matplotlib
    import matplotlib.pyplot as plt
    matplotlib.style.use('ggplot')
    from pylab import * 
    mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  #用来显示中文
    mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来显示负号
    matplotlib.rcParams['figure.figsize'] = [5.4, 4] # for square canvas
    plt.rcParams['savefig.dpi'] = 140 #图片像素
    plt.rcParams['figure.dpi'] = 130 #分辨率
    
    

    中文、负号显示
    多个子图的绘制
    很全面的绘图讲解

    展开全文
  • 图例置于边框 标题操作 标题位置 注释操作 注释字体 配色操作 饼图颜色 子图操作 子图间距 坐标操作 参考博文Python绘图总结(Matplotlib篇)之坐标轴及刻度 对数坐标轴 import numpy as n...

    文章目录

     


    坐标操作

    参考博文
    Python绘图总结(Matplotlib篇)之坐标轴及刻度

    对数坐标轴

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    import scipy.stats as sts
    
    if __name__ == '__main__':
        a = 0.031 / 10000 + 0.0337 / 10000
        print(0.0336 * 100 / np.sqrt(a))  # 1320.95
    
        r = sts.lognorm.rvs(0.954, size=1000)
        c = plt.hist(r, bins=500)
        plt.show()
    
        # 双对数坐标下
        fig, ax = plt.subplots()
        ax.set_xscale("log")
        ax.set_yscale("log")
        ax.set_adjustable("datalim")
        ax.plot(c[1][:-1], c[0], 'o')
        ax.set_xlim(1e-1, 1e6)
        ax.set_ylim(1e-2, 1e6)
        ax.grid()
        plt.draw()
        plt.show()
    
        # 半对数坐标
        fig1, ax1 = plt.subplots()
        ax1.hist(r, bins=500)
        ax1.set_xscale("log")
        ax1.set_xlim(1e-1, 1e6)
        ax1.grid()
        plt.draw()
        plt.show()
    

    效果如下
    在这里插入图片描述

    坐标刻度及其标记

    python_matplotlib改变横坐标和纵坐标上的刻度(ticks)

    font = {'family': 'arial', 'weight': 'normal', 'size': 14} 
    ax1.set_xticks([1,2,3,4,5)
    ax1.set_xticklabels(x,font) 
    ax1.set_yticks([0,0.2,0.4,0.6,0.8,1])
    ax1.set_yticklabels([0,0.2,0.4,0.6,0.8,1],font) 
    

    横坐标值逆序显示

    逆序前的代码和图

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    plt.figure()
    ax1 = plt.subplot(111)
    x_list = [1, 2, 3, 4, 5]
    y_list = [5, 10, 20, 40, 80]
    plt.sca(ax1)
    plt.title("Test 1")
    plt.xlabel("X")
    plt.ylabel("Y")
    plot1, = plt.plot(x_list, y_list, 'bo')
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
    逆序后的代码和图

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    plt.figure()
    ax1 = plt.subplot(111)
    x_list = [1, 2, 3, 4, 5]
    y_list = [5, 10, 20, 40, 80]
    plt.sca(ax1)
    plt.title("Test 1")
    plt.xlabel("X")
    plt.ylabel("Y")
    plot1, = plt.plot(x_list, y_list, 'bo')
    plt.gca().invert_xaxis()  # 就这句话
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    边框操作

    隐藏边框

    ax.spines['top'].set_visible(False)
    ax.spines['right'].set_visible(False)
    ax.spines['bottom'].set_visible(False)
    ax.spines['left'].set_visible(False)
    

    图例操作

    参考博文
    matplotlib命令与格式:图例legend语法及设置

    图例置于边框外

    参考博文

    ax.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(0.2, 1.12),ncol=3)
    

    标题操作

    官方教程

    标题位置

    ax.set_title('AUC', font, x=0.5, y=1.05)
    

    x,y可以控制标题的位置,但是记住要放在 font 后面,不然会报错.

    SyntaxError: positional argument follows keyword argument
    

    注释操作

    matplotlib.axes.Axes.annotate
    matplotlib命令与格式:标题(title),标注(annotate),文字说明(text)

    注释字体

    ax.annotate('{}'.format(height),
                 xy=(rect.get_x() + rect.get_width() / 2, height),
                 xytext=(0, 3),  # 3 points vertical offset
                 textcoords="offset points", 
                 # 字体属性
    			 size=12, family='arial', 
                 ha='center', va='bottom')
    

    配色操作

    用色环图帮你搞定配色

    饼图颜色

    #  色系 浅灰色 #d8dcd6   天蓝色 #069af3 lightblue(#7bc8f6)  blue with a hint of purple(#533cc6)   # purple red(#990147)
    # dark royal blue(#02066f) royal(#0c1793)
    ax.plot(a,b,linestyle='dotted',linewidth=2.5,marker='o',color='#e377c2',label='CN')
    ax.plot(a,c,linestyle='dotted',linewidth=2.5,marker='v',color='#533cc6',label='RA')
    ax.plot(a,d,linestyle='solid',linewidth=2.5,marker='d',color='#7d7f7c',label='PA')
    ax.plot(a,e,linestyle='dashed',linewidth=2.5,marker='8',color='#01ff07',label='LP')    
    

    子图操作

    子图间距

    matplotlib.pyplot.subplots_adjust

    plt.subplots_adjust(left=None, bottom=None, right=None, top=None, wspace=None, hspace=None)
    
    ## 默认参数
    left = 0.125  # the left side of the subplots of the figure
    right = 0.9   # the right side of the subplots of the figure
    bottom = 0.1  # the bottom of the subplots of the figure
    top = 0.9     # the top of the subplots of the figure
    wspace = 0.2  # the amount of width reserved for space between subplots,
                  # expressed as a fraction of the average axis width
    hspace = 0.2  # the amount of height reserved for space between subplots,
                  # expressed as a fraction of the average axis height
    
    •  
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  • matplotlib绘图:调整坐标刻度朝内/

    千次阅读 2020-02-21 18:57:00
    import matplotlib.pyplot as plt X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint = True) C, S = np.cos(X), np.sin(X) plt.rcParams['xtick.direction'] = 'inout' # in; out; inout plt.r...
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint = True)
    C, S = np.cos(X), np.sin(X)
    
    plt.rcParams['xtick.direction'] = 'inout'  # in; out; inout
    plt.rcParams['ytick.direction'] = 'inout'
    
    plt.plot(X,C)
    plt.plot(X,S)
    
    plt.show()

     

    展开全文
  • 主要介绍了python matplotlib实现将图例放在图外,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • python使用matplotlib绘图使刻度线向内

    千次阅读 热门讨论 2019-05-23 19:04:56
    刻度向的程序 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt num = np.arange(10).reshape(2,5) ##print(num[0]) plt.plot(num[0],num[1]) plt.show() 结果: 刻度向内的程序 ...

    python使用matplotlib绘图时使刻度线向内

    • 刻度向外的程序
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    num = np.arange(10).reshape(2,5)
    ##print(num[0])
    plt.plot(num[0],num[1])
    plt.show()
    
    

    结果:

    在这里插入图片描述

    • 刻度向内的程序
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    num = np.arange(10).reshape(2,5)
    ##print(num[0])
    plt.rcParams['xtick.direction'] = 'in'#将x周的刻度线方向设置向内
    plt.rcParams['ytick.direction'] = 'in'#将y轴的刻度方向设置向内
    plt.plot(num[0],num[1])
    plt.show()
    
    

    结果:
    在这里插入图片描述

    展开全文
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  • python matplotlib如何将图例放在图外

    万次阅读 多人点赞 2017-01-27 11:27:16
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    2020-08-23 12:45:00
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  • 如何将图例放在图外?以及如何在一幅图有多个子图的情况下,删除重复的图例?我用一个简单的例子说明一下。import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfig = plt.figure(1)ax1 = fig.add...
  • matplotlib-20 分块

    2020-08-18 10:30:02
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  • 进入方法:控制面板-->外观和个性化-->字体,进入后的界面如下所示: 第二步: 在这个文件夹中找到“黑体 常规”这个字体的文件,如下: 注:如果你的电脑中没有这个文件,你也可以试着找到其他的中文字体...

空空如也

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matplotlib图外