matplotlib绘图案例大全

Matplotlib 作为 Python 家族当中最为著名的画图工具，基本的操作还是要掌握的，文章很长，首先看下文章目录：

• 启用和检查交互模式
• 在 Matplotlib 中绘制折线图
• 绘制带有标签和图例的多条线的折线图
• 在 Matplotlib 中绘制带有标记的折线图
• 改变 Matplotlib 中绘制的图形的大小
• 在 Matplotlib 中设置轴限制
• 使用 Python Matplotlib 显示背景网格
• 使用 Python Matplotlib 将绘图保存到图像文件
• 将图例放在 plot 的不同位置
• 绘制具有不同标记大小的线条
• 用灰度线绘制折线图
• 以高 dpi 绘制 PDF 输出
• 绘制不同颜色的多线图
• 语料库创建词云
• 使用特定颜色在 Matplotlib Python 中绘制图形
• NLTK 词汇色散图
• 绘制具有不同线条图案的折线图
• 更新 Matplotlib 折线图中的字体外观
• 用颜色名称绘制虚线和点状图
• 以随机坐标绘制所有可用标记
• 绘制一个非常简单的条形图
• 在 X 轴上绘制带有组数据的条形图
• 具有不同颜色条形的条形图
• 使用 Matplotlib 中的特定值改变条形图中每个条的颜色
• 在 Matplotlib 中绘制散点图
• 使用单个标签绘制散点图
• 用标记大小绘制散点图
• 在散点图中调整标记大小和颜色
• 在 Matplotlib 中应用样式表
• 自定义网格颜色和样式
• 在 Python Matplotlib 中绘制饼图
• 在 Matplotlib 饼图中为楔形设置边框
• 在 Python Matplotlib 中设置饼图的方向
• 在 Matplotlib 中绘制具有不同颜色主题的饼图
• 在 Python Matplotlib 中打开饼图的轴
• 具有特定颜色和位置的饼图
• 在 Matplotlib 中绘制极坐标图
• 在 Matplotlib 中绘制半极坐标图
• Matplotlib 中的极坐标等值线图
• 绘制直方图
• 在 Matplotlib 直方图中选择 bins
• 在 Matplotlib 中绘制没有条形的直方图
• 使用 Matplotlib 同时绘制两个直方图
• 绘制具有特定颜色、边缘颜色和线宽的直方图
• 用颜色图绘制直方图
• 更改直方图上特定条的颜色
• 箱线图
• 箱型图按列数据分组
• 更改箱线图中的箱体颜色
• 更改 Boxplot 标记样式、标记颜色和标记大小
• 用数据系列绘制水平箱线图
• 箱线图调整底部和左侧
• 使用 Pandas 数据在 Matplotlib 中生成热图
• 带有中间颜色文本注释的热图
• 热图显示列和行的标签并以正确的方向显示数据
• 将 NA cells 与 HeatMap 中的其他 cells 区分开来
• 在 matplotlib 中创建径向热图
• 在 Matplotlib 中组合两个热图
• 使用 Numpy 和 Matplotlib 创建热图日历
• 在 Python 中创建分类气泡图
• 使用 Numpy 和 Matplotlib 创建方形气泡图
• 使用 Numpy 和 Matplotlib 创建具有气泡大小的图例
• 使用 Matplotlib 堆叠条形图
• 在同一图中绘制多个堆叠条
• Matplotlib 中的水平堆积条形图

1、启用和检查交互模式

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
 
# Set the interactive mode to ON
plt.ion()
 
# Check the current status of interactive mode
print(mpl.is_interactive())

2、在 Matplotlib 中绘制折线图

import matplotlib.pyplot as plt

#Plot a line graph
plt.plot([5, 15])

# Add labels and title
plt.title("Interactive Plot")
plt.xlabel("X-axis")
plt.ylabel("Y-axis")
plt.show()

3、绘制带有标签和图例的多条线的折线图

import matplotlib.pyplot as plt

#Plot a line graph
plt.plot([5, 15], label='Rice')
plt.plot([3, 6], label='Oil')
plt.plot([8.0010, 14.2], label='Wheat')
plt.plot([1.95412, 6.98547, 5.41411, 5.99, 7.9999], label='Coffee')

# Add labels and title
plt.title("Interactive Plot")
plt.xlabel("X-axis")
plt.ylabel("Y-axis")

plt.legend()
plt.show()

4、在 Matplotlib 中绘制带有标记的折线图

import matplotlib.pyplot as plt
 
# Changing default values for parameters individually
plt.rc('lines', linewidth=2, linestyle='-', marker='*')
plt.rcParams['lines.markersize'] = 25
plt.rcParams['font.size'] = '10.0'
 
#Plot a line graph
plt.plot([10, 20, 30, 40, 50])
# Add labels and title
plt.title("Interactive Plot")
plt.xlabel("X-axis")
plt.ylabel("Y-axis")
 
plt.show()

参考资料：
65 个 Matplotlib 案例
Matplotlib可视化

官网资料