干貨 | 16個(gè)實(shí)用的?Matplotlib繪圖小技巧

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編者薦語(yǔ)

Matplotlib 是一個(gè) Python 的 2D繪圖庫(kù)，它以各種硬拷貝格式和跨平臺(tái)的交互式環(huán)境生成出版質(zhì)量級(jí)別的圖形。通過(guò) Matplotlib，開(kāi)發(fā)者可以僅需要幾行代碼，便可以生成繪圖，直方圖，功率譜，條形圖，錯(cuò)誤圖，散點(diǎn)圖等。文章給大家介紹了16個(gè)實(shí)用的Matplotlib繪圖小技巧。

作者 | 深度學(xué)習(xí)初學(xué)者

1. 添加標(biāo)題-title

matplotlib.pyplot 對(duì)象中有個(gè) title() 可以設(shè)置表格的標(biāo)題。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 顯示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
%matplotlib inline
x=np.arange(0,10)
plt.title('這是一個(gè)示例標(biāo)題')
plt.plot(x,x*x)
plt.show()

具體實(shí)現(xiàn)效果：

2. 添加文字-text

設(shè)置坐標(biāo)和文字，可以使用 matplotlib.pyplot 對(duì)象中 text() 接口。其中 第一、二個(gè)參數(shù)來(lái)設(shè)置坐標(biāo)，第三個(gè)參數(shù)是設(shè)置顯示文本內(nèi)容。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 顯示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
%matplotlib inline
x=np.arange(-10,11,1)
y=x*x
plt.plot(x,y)
plt.title('這是一個(gè)示例標(biāo)題')
# 添加文字
plt.text(-2.5,30,'function y=x*x')
plt.show()

具體實(shí)現(xiàn)效果：

3. 添加注釋-annotate

我們實(shí)用 annotate() 接口可以在圖中增加注釋說(shuō)明。其中：

• xy 參數(shù)：備注的坐標(biāo)點(diǎn)

• xytext 參數(shù)：備注文字的坐標(biāo)(默認(rèn)為xy的位置)

• arrowprops 參數(shù)：在 xy 和 xytext 之間繪制一個(gè)箭頭。
  

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 顯示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
%matplotlib inline
x=np.arange(-10,11,1)
y=x*x
plt.title('這是一個(gè)示例標(biāo)題')
plt.plot(x,y)
# 添加注釋
plt.annotate('這是一個(gè)示例注釋',xy=(0,1),xytext=(-2,22),arrowprops={'headwidth':10,'facecolor':'r'})
plt.show()

具體實(shí)現(xiàn)效果：

4. 設(shè)置坐標(biāo)軸名稱-xlabel/ylabel

二維坐標(biāo)圖形中，需要在橫軸和豎軸注明名稱以及數(shù)量單位。設(shè)置坐標(biāo)軸名稱使用的接口是 xlabel() 和 ylable()。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 顯示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
%matplotlib inline
x=np.arange(1,20)
plt.xlabel('示例x軸')
plt.ylabel('示例y軸')
plt.plot(x,x*x)
plt.show()

具體實(shí)現(xiàn)效果：

5. 添加圖例-legend

當(dāng)線條過(guò)多時(shí)，我們?cè)O(shè)置不同顏色來(lái)區(qū)分不同線條。因此，需要對(duì)不同顏色線條做下標(biāo)注，我們實(shí)用 legend() 接口來(lái)實(shí)現(xiàn)。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 顯示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
%matplotlib inline
plt.plot(x,x)
plt.plot(x,x*2)
plt.plot(x,x*3)
plt.plot(x,x*4)
# 直接傳入legend
plt.legend(['生活','顏值','工作','金錢'])
plt.show()

具體實(shí)現(xiàn)效果：

6. 調(diào)整顏色-color

傳顏色參數(shù)，使用 plot() 中的 color 屬性來(lái)設(shè)置，color 支持以下幾種方式。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
x=np.arange(1,5)
#顏色的幾種方式
plt.plot(x,color='g')
plt.plot(x+1,color='0.5')
plt.plot(x+2,color='#FF00FF')
plt.plot(x+3,color=(0.1,0.2,0.3))
plt.show()

具體實(shí)現(xiàn)效果：

7. 切換線條樣式-marker

如果想改變線條的樣式，我們可以使用修改 plot() 繪圖接口中 mark 參數(shù)，具體實(shí)現(xiàn)效果：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
x=np.arange(1,5)
plt.plot(x,marker='o')
plt.plot(x+1,marker='>')
plt.plot(x+2,marker='s')
plt.show()

具體實(shí)現(xiàn)效果：

其中 marker 支持的類型：

• ‘.’：點(diǎn)(point marker)

• ‘,’：像素點(diǎn)(pixel marker)

• ‘o’：圓形(circle marker)

• ‘v’：朝下三角形(triangle_down marker)

• ‘^’：朝上三角形(triangle_up marker)

• ‘<‘：朝左三角形(triangle_left marker)

• ‘>’：朝右三角形(triangle_right marker)

• ‘1’：(tri_down marker)

• ‘2’：(tri_up marker)

• ‘3’：(tri_left marker)

• ‘4’：(tri_right marker)

• ‘s’：正方形(square marker)

• ‘p’：五邊星(pentagon marker)

• ‘*’：星型(star marker)

• ‘h’：1號(hào)六角形(hexagon1 marker)

• ‘H’：2號(hào)六角形(hexagon2 marker)

• ‘+’：+號(hào)標(biāo)記(plus marker)

• ‘x’：x號(hào)標(biāo)記(x marker)

• ‘D’：菱形(diamond marker)

• ‘d’：小型菱形(thin_diamond marker)

• ‘|’：垂直線形(vline marker)

• ‘_’：水平線形(hline marker)

具體各個(gè)效果類型如下：

8. 顯示數(shù)學(xué)公式-mathtext

格式如下：作為開(kāi)始和結(jié)束符，如$，中間的將解析出公式中的符號(hào)。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.title('chenqionghe')
plt.xlim([1,8])
plt.ylim([1,5])
plt.text(2,4,r'$ \alpha \beta \pi \lambda \omega $',size=25)
plt.text(4,4,r'$ \sin(0)=\cos(\frac{\pi}{2}) $',size=25)
plt.text(2,2,r'$ \lim_{x \rightarrow y} \frac{1}{x^3} $',size=25)
plt.text(4,2,r'$ \sqrt[4]{x}=\sqrt{y} $',size=25)
plt.show()

具體實(shí)現(xiàn)效果：

9. 顯示網(wǎng)格-grid

grid() 接口可以用來(lái)設(shè)置背景圖為網(wǎng)格。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
x='a','b','c','d'
y=[15,30,45,10]
plt.grid()
# 也可以設(shè)置顏色、線條寬度、線條樣式
# plt.grid(color='g',linewidth='1',linestyle='-.')
plt.plot(x,y)
plt.show()

具體實(shí)現(xiàn)效果：

10. 調(diào)整坐標(biāo)軸刻度-locator_params

坐標(biāo)圖的刻度我們可以使用 locator_params 接口來(lái)調(diào)整顯示顆粒。

同時(shí)調(diào)整 x 軸和 y 軸：plt.locator_params(nbins=20)

只調(diào)整 x 軸：plt.locator_params(‘'x',nbins=20)

只調(diào)整 y 軸：plt.locator_params(‘'y',nbins=20)

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
x=np.arange(0,30,1)
plt.plot(x,x)
# x軸和y軸分別顯示20個(gè)
plt.locator_params(nbins=20)
plt.show()

具體實(shí)現(xiàn)效果：

11. 調(diào)整坐標(biāo)軸范圍-axis/xlim/ylim

axis：[0,5,0,10]，x從0到5，y從0到10

xlim：對(duì)應(yīng)參數(shù)有xmin和xmax，分別能調(diào)整最大值最小值

ylim：同xlim用法

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
x=np.arange(0,30,1)
plt.plot(x,x*x)
#顯示坐標(biāo)軸，plt.axis(),4個(gè)數(shù)字分別代表x軸和y軸的最小坐標(biāo)，最大坐標(biāo)
#調(diào)整x為10到25
plt.xlim(xmin=10,xmax=25)
plt.plot(x,x*x)
plt.show()

具體實(shí)現(xiàn)效果：

12. 調(diào)整日期自適應(yīng)-autofmt_xdate

有時(shí)候顯示日期會(huì)重疊在一起，非常不友好，調(diào)用plt.gcf().autofmt_xdate()，將自動(dòng)調(diào)整角度。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
x=pd.date_range('2020/01/01',periods=30)
y=np.arange(0,30,1)
plt.plot(x,y)
plt.gcf().autofmt_xdate()
plt.show()

具體實(shí)現(xiàn)效果：

13. 添加雙坐標(biāo)軸-twinx

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
x=np.arange(1,20)
y1=x*x
y2=np.log(x)
plt.plot(x,y1)
# 添加一個(gè)坐標(biāo)軸，默認(rèn)0到1
plt.twinx()
plt.plot(x,y2,'r')
plt.show()

具體實(shí)現(xiàn)效果：

14. 填充區(qū)域-fill/fill_beween

fill 填充函數(shù)區(qū)域

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 顯示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
%matplotlib inline
x=np.linspace(0,5*np.pi,1000)
y1=np.sin(x)
y2=np.sin(2*x)
plt.plot(x,y1)
plt.plot(x,y2)
# 填充
plt.fill(x,y1,'g')
plt.fill(x,y2,'r')
plt.title('這是一個(gè)示例標(biāo)題')
plt.show()

具體實(shí)現(xiàn)效果：

fill_beween填充函數(shù)交叉區(qū)域

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 顯示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
%matplotlib inline
plt.title('這是一個(gè)示例標(biāo)題')
x=np.linspace(0,5*np.pi,1000)
y1=np.sin(x)
y2=np.sin(2*x)
plt.plot(x,y1)
plt.plot(x,y2)
# 填充
plt.fill_between(x,y1,y2,where=y1>y2,interpolate=True)
plt.show()

具體實(shí)現(xiàn)效果：

15. 畫一個(gè)填充好的形狀-matplotlib.patche

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as mptaches
%matplotlib inline
xy1=np.array([0.2,0.2])
xy2=np.array([0.2,0.8])
xy3=np.array([0.8,0.2])
xy4=np.array([0.8,0.8])
fig,ax=plt.subplots()
#圓形,指定坐標(biāo)和半徑
circle=mptaches.Circle(xy1,0.15)
ax.add_patch(circle)
#長(zhǎng)方形
rect=mptaches.Rectangle(xy2,0.2,0.1,color='r')
ax.add_patch(rect)
#多邊形
polygon=mptaches.RegularPolygon(xy3,6,0.1,color='g')
ax.add_patch(polygon)
# 橢圓
ellipse=mptaches.Ellipse(xy4,0.4,0.2,color='c')
ax.add_patch(ellipse)
ax.axis('equal')
plt.show()

具體實(shí)現(xiàn)效果：

16. 切換樣式-plt.style.use

matplotlib支持多種樣式，可以通過(guò)plt.style.use切換樣式，例如：

plt.style.use('ggplot')輸入plt.style.available 可以查看所有的樣式:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.available

具體實(shí)現(xiàn)效果：

示例代碼，ggplot樣式：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as mptaches
%matplotlib inline
plt.style.use('ggplot')
# 新建4個(gè)子圖
fig,axes=plt.subplots(2,2)
ax1,ax2,ax3,ax4=axes.ravel()
# 第一個(gè)圖
x,y=np.random.normal(size=(2,100))
ax1.plot(x,y,'o')
# 第二個(gè)圖
x=np.arange(0,10)
y=np.arange(0,10)
colors=plt.rcParams['axes.prop_cycle']
length=np.linspace(0,10,len(colors))
for s in length:
    ax2.plot(x,y+s,'-')
# 第三個(gè)圖
x=np.arange(5)
y1,y2,y3=np.random.randint(1,25,size=(3,5))
width=0.25
ax3.bar(x,y1,width)
ax3.bar(x+width,y2,width)
ax3.bar(x+2*width,y3,width)
# 第四個(gè)圖
for i,color in enumerate(colors):
    xy=np.random.normal(size=2)
ax4.add_patch(plt.Circle(xy,radius=0.3,color=color['color']))
ax4.axis('equal')
plt.show()

具體實(shí)現(xiàn)效果：

END

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