4.11Python数据处理篇之Matplotlib系列(十一)
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张一根
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[TOC]
前言
本章节将讲一下三个内容，图例，网格，背景
（一）图例legend
1.默认不带参数的图例
（1）说明：
默认情况下，是自适应的放在图例的位置，需要在绘图的时候，添加Label标识。
在使用plt.legend（）显示图例
（2）源代码：
# 导入模块
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 数据
x = np.linspace(-5, 5, 50)
y1 = x
y2 = x**2
y3 = x**(1/2)
# 绘图
plt.plot(x, y1, "--", label="y1")
plt.plot(x, y2, "o-", label="y2")
plt.plot(x, y3, "-.", label="y3")
# 展示图例
plt.legend()
# 展示
plt.show()
（3）展示效果
01.png
2.添加参数的图例
（1）可选参数
| 参数 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
| loc=int\string | 图例所在的位置 | 0 |
| fontsize=int\string | 图例的文字大小 | 当前文字的大小 |
| facecolor='b' | 图例的背景色 | 'w' |
| edgecolor='b' | 图例的边框颜色 | 'w' |
| title=string | 图例的标题 | None |
| shadow=bool | 是否显示图例的阴影 | False |
| fancybox=bool | 是否显示圆角 | False |
| framealpha=float | 图例的透明度 | None |
- 位置的参数值：可以使用字符串与数字
02.png
- 文字的大小值：'xx-small', 'x-small', 'small', 'medium', 'large', 'x-large', 'xx-large'，或者直接用数字表示大小。
- 透明度的范围：0.0~1.0，1.0是不透明，0.0是全透明，从0.0到1.0越来越不透明。
（2）源代码：
# 导入模块
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 数据
x = np.linspace(-5, 5, 50)
y1 = x
y2 = x**2
y3 = x**(1/2)
# 绘图
plt.plot(x, y1, "--", label="y1")
plt.plot(x, y2, "o-", label="y2")
plt.plot(x, y3, "-.", label="y3")
# 展示图例
plt.legend(loc='upper right',
fancybox=True,
title="l am legend",
edgecolor='r',
shadow=True,
fontsize='x-large',
facecolor='b',
framealpha=0.3)
# 展示
plt.show()
（3）输出效果：
03.png
3.将图例移动到框外
（1）说明：
bbox_to_anchor=(x, y) 可以移动到任意位置
x,y是float:0.0~1.0,表示是x,y轴的比例，x:左->右增大， y:下->上 增大
并且结合loc来确定位置。
（2）源代码：
# 导入模块
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 数据
x = np.linspace(-5, 5, 50)
y1 = x
y2 = x**2
y3 = x**(1/2)
# 绘图
plt.plot(x, y1, "--", label="y1")
plt.plot(x, y2, "o-", label="y2")
plt.plot(x, y3, "-.", label="y3")
# 展示图例
plt.legend(bbox_to_anchor=(1, 0.8), loc=3)
# 展示
plt.show()
（3）输出效果：
04.png
（二）网格grid
1.说明
语法：plt.grid([可选参数])
| 可选参数 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
| b=bool | 是否显示网格 | Fales |
| color='r' | 网线的颜色 | 'w' |
| linestyle='--' | 网格的线形 | ‘-’ |
| linewidth=1 | 网格的线宽 | 1 |
| alpha=0.3 | 网线的透明度0.0~1.0 | 1 |
| axis={"both",'x',"y"} | 表示在哪些方向轴上画网线，x轴，y轴 | "both" |
| which={"both","major","minor"} | 表示在哪些刻度上画网线，主刻度，还是小刻度 | ”both" |
2.源代码：
# 导入模块
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 数据
x = np.linspace(-5, 5, 50)
y = x**2
# 绘图
plt.plot(x, y)
# 设置网格线
plt.grid(b=True,
color='r',
linestyle='--',
linewidth=1,
alpha=0.3,
axis='x',
which="major")
# 展示
plt.show()
3.输出效果
05.png
（三）背景axses
1.设置全局的背景色：
（1）说明：
- 设置figure窗体的颜色：plt.rcParams['figure.facecolor'] = 'color'
- 设置axes绘图区的颜色：plt.rcParams['axes.facecolor'] = 'color'
（2）源代码：
# 导入模块
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 数据
x = np.linspace(-5, 5, 50)
y = x**2
# =====设置背景====
# 设置figure窗体的颜色
plt.rcParams['figure.facecolor'] = 'b'
# 设置axes绘图区的颜色
plt.rcParams['axes.facecolor'] = 'g'
# 绘图
plt.plot(x, y)
# 展示
plt.show()
（3）输出效果：
06.png
2.设置局部的背景色
（1）说明：
获取ax对象：ax = plt.gca()
设置ax区域背景颜色：ax.patch.set_facecolor("gray")
设置ax区域背景颜色透明度：ax.patch.set_alpha(0.5)
（2）源代码：
# 导入模块
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 数据
x = np.linspace(-5, 5, 50)
y = x**2
# 绘图
plt.plot(x, y)
# =====设置背景====
# 得到ax对象
ax = plt.gca()
# 设置ax区域背景颜色
ax.patch.set_facecolor("gray")
# 设置ax区域背景颜色透明度
ax.patch.set_alpha(0.5)
# 展示
plt.show()
（3）输出效果：
07.png
