收藏|?16個(gè)實(shí)用 Matplotlib 繪圖實(shí)用小技巧
本文主要 16 個(gè) Matplotlib 繪圖實(shí)用的小技巧。
matplotlib.pyplot 對象中有個(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 對象中 text() 接口。其中 第一、二個(gè)參數(shù)來設(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()

3. 添加注釋-annotate
我們實(shí)用 annotate() 接口可以在圖中增加注釋說明。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()

4. 設(shè)置坐標(biāo)軸名稱-xlabel/ylabel
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()

5. 添加圖例-legend
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()

6. 調(diào)整顏色-color
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()

7. 切換線條樣式-marker
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()

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號六角形(hexagon1 marker)
‘H’:2號六角形(hexagon2 marker)
‘+’:+號標(biāo)記(plus marker)
‘x’:x號標(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
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()

9. 顯示網(wǎng)格-grid
grid() 接口可以用來設(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()

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

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

12. 調(diào)整日期自適應(yīng)-autofmt_xdate
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()

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()

14. 填充區(qū)域-fill/fill_beween
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()

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()

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()

16. 切換樣式-plt.style.use
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

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()

