python 画图 2019-06-28
2019-06-28 本文已影响0人
lijunmn
库
Matplotlib，numpy
Matplotlib 是一个功能强大的python作图库，是一个强大的工具，可以做出很专业的图。主要用到Matplotlib.pyplot 和numpy
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下图是基本要素
画简单线性图示意图
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-2, 6, 50)
y1 = x + 3 # 曲线 y1
y2 = 3 - x # 曲线 y2
plt.figure() # 定义一个图像窗口
plt.plot(x, y1) # 绘制曲线 y1
plt.plot(x, y2) # 绘制曲线 y2
plt.show()
简单修饰
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 创建一个点数为 8 x 6 的窗口, 并设置分辨率为 80像素/每英寸
plt.figure(figsize=(8, 6), dpi=80)
# 再创建一个规格为 1 x 1 的子图
plt.subplot(111)
x = np.linspace(-2, 6, 50)
y1 = x + 3 # 曲线 y1
y2 = 3 - x # 曲线 y2
# 绘制颜色为蓝色、宽度为 1 像素的连续曲线 y1
plt.plot(x, y1, color="blue", linewidth=1.0, linestyle="-")
# 绘制颜色为紫色、宽度为 2 像素的不连续曲线 y2
plt.plot(x, y2, color="#800080", linewidth=2.0, linestyle="--")
# 设置横轴的上下限
plt.xlim(-1, 6)
# 设置纵轴的上下限
plt.ylim(-2, 10)
plt.show()
设置标签
# 设置横轴标签
plt.xlabel("X")
# 设置纵轴标签
plt.ylabel("Y")
plt.show()
设置精准刻度
# 设置横轴精准刻度
plt.xticks([-1, -0.5, 0, 0.5, 1, 1.5, 2, 2.5, 3, 3.5, 4, 4.5, 5, 5.5])
# 设置纵轴精准刻度
plt.yticks([-2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
plt.show()
# 设置横轴精准刻度
plt.xticks([-1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6],
["-1m", "0m", "1m", "2m", "3m", "4m", "5m", "6m"])
# 设置纵轴精准刻度
plt.yticks([-2, 0, 2, 4, 6, 8, 10],
["-2m", "0m", "2m", "4m", "6m", "8m", "10m"])
plt.show()
添加图例
图
plt.plot(x, y1, color="blue", linewidth=1.0, linestyle="-", label="y1")
# 绘制颜色为紫色、宽度为 2 像素的不连续曲线 y2
plt.plot(x, y2, color="#800080", linewidth=2.0, linestyle="--", label="y2")
plt.legend(loc="upper left")
特殊点标记
注释特殊点位
有时某些数据点非常关键，需要突显出来。我们需要将改点绘制出来，即绘制散点图，再对其做注释。实现上述需求，我们要用到scatter()和annotate()函数。scatter() 是用于绘制散图，这里我们只是用其来绘制单个点。scatter() 用法，后续文章会详细对其用法做说明。annotate()则是添加标注 。
scatter() 函数必须传入两个参数 x 和 y。值得注意得是，它们的数据类型是列表。x 代表要标注点的横轴位置，y 代表要标注点的横轴位置。x 和 y 列表中下标相同的数据是对应的。例如 x 为 [3, 4]，y 为 [6, 8]，这表示会绘制点（3，6），（4， 8）。因此，x 和 y 长度要一样。
annotate函数同样也有两个必传参数，一个是标注内容，另一个是 xy。标注内容是一个字符串。xy 表示要在哪个位置（点）显示标注内容。xy 位置地选定。一般是在scatter() 绘制点附近，但不建议重合，这样会影响美观。
# 绘制颜色为蓝色、宽度为 1 像素的连续曲线 y1
plt.plot(x, y1, color="blue", linewidth=1.0, linestyle="-", label="y1")
# 绘制散点(3, 6)
plt.scatter([3], [6], s=30, color="blue") # s 为点的 size
# 对(3, 6)做标注
plt.annotate("(3, 6)",
xy=(3.3, 5.5), # 在(3.3, 5.5)上做标注
fontsize=16, # 设置字体大小为 16
xycoords='data') # xycoords='data' 是说基于数据的值来选位置
# 绘制颜色为紫色、宽度为 2 像素的不连续曲线 y2
plt.plot(x, y2, color="#800080", linewidth=2.0, linestyle="--", label="y2")
# 绘制散点(3, 0)
plt.scatter([3], [0], s=50, color="#800080")
# 对(3, 0)做标注
plt.annotate("(3, 0)",
xy=(3.3, 0), # 在(3.3, 0)上做标注
fontsize=16, # 设置字体大小为 16
xycoords='data') # xycoords='data' 是说基于数据的值来选位置
点已经被标注出来了，如果你还想给点添加注释。这需要使用text()函数。text(x，y，s) 作用是在点(x，y) 上添加文本 s。matplotlib 目前好像对中午支持不是很友好， 中文均显示为乱码。
# 绘制散点(3, 0)
plt.scatter([3], [0], s=50, color="#800080")
# 对(3, 0)做标注
plt.annotate("(3, 0)", xy=(3.3, 0))
plt.text(4, -0.5, "this point very important",
fontdict={'size': 12, 'color': 'green'}) # fontdict设置文本字体
image.png
