python matplotlib画图代码指南 StudyQua
本文作为学习过程中对matplotlib一些常用知识点的整理,方便查找。
强烈推荐ipython
无论你工作在什么项目上,IPython都是值得推荐的。利用ipython --pylab
,可以进入PyLab模式,已经导入了matplotlib库与相关软件包(例如Numpy和Scipy),额可以直接使用相关库的功能。
这样IPython配置为使用你所指定的matplotlib GUI后端(TK/wxPython/PyQt/Mac OS X native/GTK)。对于大部分用户而言,默认的后端就已经够用了。Pylab模式还会向IPython引入一大堆模块和函数以提供一种更接近MATLAB的界面。
为了在图表中能够显示中文和负号等,需要下面一段设置:
可以使用ipython --pylab
打开ipython命名窗口。
这两个命令都可以在绘图时,将图片内嵌在交互窗口,而不是弹出一个图片窗口,但是,有一个缺陷:除非将代码一次执行,否则,无法叠加绘图,因为在这两种模式下,是要有plt
出现,图片会立马show
出来,因此:
推荐在ipython notebook时使用,这样就能很方便的一次编辑完代码,绘图。
在代码执行过程中,有两种方式更改参数:
-
使用参数字典(rcParams)
-
调用matplotlib.rc()命令 通过传入关键字元祖,修改参数
如果不想每次使用matplotlib时都在代码部分进行配置,可以修改matplotlib的文件参数。可以用matplot.get_config()
命令来找到当前用户的配置文件目录。
配置文件包括以下配置项:
axex: 设置坐标轴边界和表面的颜色、坐标刻度值大小和网格的显示
backend: 设置目标暑促TkAgg和GTKAgg
figure: 控制dpi、边界颜色、图形大小、和子区( subplot)设置
font: 字体集(font family)、字体大小和样式设置
grid: 设置网格颜色和线性
legend: 设置图例和其中的文本的显示
line: 设置线条(颜色、线型、宽度等)和标记
patch: 是填充2D空间的图形对象,如多边形和圆。控制线宽、颜色和抗锯齿设置等。
savefig: 可以对保存的图形进行单独设置。例如,设置渲染的文件的背景为白色。
verbose: 设置matplotlib在执行期间信息输出,如silent、helpful、debug和debug-annoying。
xticks和yticks: 为x,y轴的主刻度和次刻度设置颜色、大小、方向,以及标签大小。
用来该表线条的属性
线条风格linestyle或ls | 描述 | 线条风格linestyle或ls | 描述 |
---|---|---|---|
'-' | 实线 | ':' | 虚线 |
'--' | 破折线 | 'None',' ','' | 什么都不画 |
'-.' | 点划线 |
线条标记
标记maker | 描述 | 标记 | 描述 | |
---|---|---|---|---|
'o' | 圆圈 | '.' | 点 | |
'D' | 菱形 | 's' | 正方形 | |
'h' | 六边形1 | '*' | 星号 | |
'H' | 六边形2 | 'd' | 小菱形 | |
'_' | 水平线 | 'v' | 一角朝下的三角形 | |
'8' | 八边形 | '<' | 一角朝左的三角形 | |
'p' | 五边形 | '>' | 一角朝右的三角形 | |
',' | 像素 | '^' | 一角朝上的三角形 | |
'+' | 加号 | '\ | ' | 竖线 |
'None','',' ' | 无 | 'x' | X |
颜色
可以通过调用matplotlib.pyplot.colors()
得到matplotlib支持的所有颜色。
别名 | 颜色 | 别名 | 颜色 |
---|---|---|---|
b | 蓝色 | g | 绿色 |
r | 红色 | y | 黄色 |
c | 青色 | k | 黑色 |
m | 洋红色 | w | 白色 |
如果这两种颜色不够用,还可以通过两种其他方式来定义颜色值:
-
使用HTML十六进制字符串
color='eeefff'
使用合法的HTML颜色名字('red','chartreuse'等)。 -
也可以传入一个归一化到[0,1]的RGB元祖。
color=(0.3,0.3,0.4)
很多方法可以介绍颜色参数,如title()。
背景色
通过向如matplotlib.pyplot.axes()
或者matplotlib.pyplot.subplot()
这样的方法提供一个axisbg
参数,可以指定坐标这的背景色。
如果你向plot()指令提供了一维的数组或列表,那么matplotlib将默认它是一系列的y值,并自动为你生成x的值。默认的x向量从0开始并且具有和y同样的长度,因此x的数据是[0,1,2,3].
介绍.png扫上方二维码,关注公众账号 量化投资学院 ,获取下列免费资源
- 回复“热点研报”,获取近年热点券商金融工程研究报告
- 回复“Python3”,获取Python免费学习教程