import matplotlib.pyplot as plt
figure.savefig的选项
- filename
- 含有文件路径的字符串或Python的文件型对象。图像格式由文件扩展名推断得出，例如，.pdf推断出PDF，.png推断出PNG
（“png”、“pdf”、“svg”、“ps”、“eps”……）
- 含有文件路径的字符串或Python的文件型对象。图像格式由文件扩展名推断得出，例如，.pdf推断出PDF，.png推断出PNG
- dpi
- 图像分辨率（每英寸点数），默认为100
- facecolor
图像的背景色，默认为“w”（白色）
!mkdir "./img"
plt.plot(x,y)
plt.savefig("./img/fig.jpg")
- plt.imread("./source/girl.jpg")
- 图片数组化
- plt.imshow(girl)
- 将数组对象放入
- axes.set_xscale("log")
- X轴按照log形式显示
- plt.show()
- 显示图片
- figure = img.get_figure()
- 获取图片的图层
- figure.set_size_inches((20,16))
- 设置图层的大小
- plt.plot(x,y)
- plot()创建一个2D线型图，并且返回该图的对象
- lines[1].set_linewidth(5)
- 设置线宽，图对象是一个数组，所以[1]
- plt.grid(lw=1,color='red',alpha=0.1)
- 设置网格线
- lw代表linewidth，线的粗细
- alpha表示线的明暗程度
- color代表颜色
-
轴面
# 添加子轴面，
#一个图层里面可以方多个图像，每一个图像都是该图层的一个子轴面
# 1、取出plt的图层对象
figure = plt.figure(figsize=(12,3))
# 2、向图层中增加子轴面
axes1 = figure.add_subplot(1,3,1)
# 获取到子轴面对象，可以把图像画在里面
axes1.plot(x,y)
# 三个参数分别多少行、多少列、第几个（从左到右，从上到下）
# 3、在子轴面中绘制图像
axes2 = figure.add_subplot(1,3,2)
axes3 = figure.add_subplot(1,3,3)
axes2.plot(x,np.cos(x),color="m",linestyle="-.")
axes3.plot(x,np.tan(x),color='g',linestyle=":")
#加网格
axes1.grid(b=True,c="g",linestyle=":")
axes2.grid(c='r',linestyle="--")
- plt.axis([-15,8,-2,2])
- 参数是一个列表，有四个元素分别代表x轴上下限和y轴上下限
- 'tight'、'off'、'equal'……
- plt.xlim(-4,6)
- plt.ylim(-1,0.5)
- 指定x轴和y轴的坐标的上下限
- plt.xlabel("x_value",rotation=0,horizontalalignment="left")
- plt.ylabel("sin(x)",rotation=0,horizontalalignment="center")
- 设置坐标轴标签
- plt.legend(["y=x^2","y=2x","y=cos(x)"])
- 设置图例，分别对应三条线
- loc参数
| 字符串 | 数值 | 字符串 | 数值 |
|---|---|---|---|
| best | 0 | center left | 6 |
| upper right | 1 | center right | 7 |
| upper left | 2 | lower center | 8 |
| lower left | 3 | upper center | 9 |
| lower right | 4 | center | 10 |
| right | 5 |
- plt.legend(["y=x^2","y=2x","y=cos(x)"],loc="best")
- plt.legend(loc=(0,0.5),ncol=2)
- 元组第一个元素代表x方向上图例方的位置，第二个元素y方向上图例的位置
- ncol代表图例的列数
设置plot的风格和样式
-
axes1.plot(x,y1,ls="--",color="r",marker="o")
-
plt.plot(x,y,color=(0.3,0.4,0.3,0.1))
- rgb alpha
颜色值的方式
- 别名
- color='r'
- 合法的HTML颜色名
- color = 'red'
| 颜色 | 别名 | HTML颜色名 | 颜色 | 别名 | HTML颜色名 |
|---|---|---|---|---|---|
| 蓝色 | b | blue | 绿色 | g | green |
| 红色 | r | red | 黄色 | y | yellow |
| 青色 | c | cyan | 黑色 | k | black |
| 洋红色 | m | magenta | 白色 | w | white |
- HTML十六进制字符串
- color = '#eeefff'
- 归一化到[0, 1]的RGB元组
- color = (0.3, 0.3, 0.4)
- plt.subplot(facecolor=(0.2,0.3,0.5))
- 设置坐标轴面的背景颜色
- plt.plot(x,y,facecolor="r")
- plot函数是用于绘制线形图的，线形图没有背景颜色
- plt.plot(x,x**3,c=(0.5,0.6,0.3),linestyle = "-.",lw=10)
- plt.plot(x,x**2,dashes=[4,5,8,6])
- dashes里面分别是 长度 宽度 第二个长度，第二个宽度
线条风格设置
| 线条风格 | 描述 | 线条风格 | 描述 |
|---|---|---|---|
| '-' | 实线 | ':' | 虚线 |
| '--' | 破折线 | 'steps' | 阶梯线 |
| '-.' | 点划线 | 'None' / '，' | 什么都不画 |
- marker参数
- plt.plot([1,2,4,6,7,9],[1,1,4,9,10,20],marker="4")
| 标记 | 描述 | 标记 | 描述 |
|---|---|---|---|
| '1' | 一角朝下的三脚架 | '3' | 一角朝左的三脚架 |
| '2' | 一角朝上的三脚架 | '4' | 一角朝右的三脚架 |
- plt.plot(x,y,marker="o",markersize=10)
- markersize代表点的大小
| 标记 | 描述 | 标记 | 描述 |
| :-------------: |:-----------:| :----:| :-----:|
| 's' | 正方形 | 'p' | 五边形 |
| 'h' | 六边形1 | 'H' | 六边形2 |
| '8' | 八边形 |
- markersize代表点的大小
| 标记 | 描述 | 标记 | 描述 |
|---|---|---|---|
| '.' | 点 | 'x' | X |
| '*' | 星号 | '+' | 加号 |
| ',' | 像素 |
| 标记 | 描述 | 标记 | 描述 |
|---|---|---|---|
| 'o' | 圆圈 | 'D' | 菱形 |
| 'd' | 小菱形 | '','None',' ',None | 无 |
| 标记 | 描述 | 标记 | 描述 |
|---|---|---|---|
| '_' | 水平线 | '|' | 水平线 |
- 更多点线设置
- plt.plot(x,y,"-.g",x,x2,"--or",x,x2,"--",x,x)
- plt.plot(x,x**2,c='r',ls='-.',marker='o',markeredgecolor='g',
markerfacecolor='m',markeredgewidth=3,markersize=10) - plt.plot(x,x*2,ls="-.",x,x4,marker="o")
- 属性设置不能把属性夹杂在曲线之间，会报错
- line, = plt.plot(x,y)
- plt.setp(line,marker="*",ls="-.",c="g")
- setp方法传参
- setter方法
lines = plt.plot(x,y,x,x**2)
# 通过setter方法对属性进行设置
lines[0].set_color("r")
lines[0].set_marker(">")
lines[1].set_ls("-.")
lines[1].set_lw(10)
| 参数 | 描述 | 参数 | 描述 |
|---|---|---|---|
| color或c | 线的颜色 | linestyle或ls | 线型 |
| linewidth或lw | 线宽 | marker | 点型 |
| markeredgecolor | 点边缘的颜色 | markeredgewidth | 点边缘的宽度 |
| markerfacecolor | 点内部的颜色 | markersize | 点的大小 |
X、Y轴坐标刻度
x = np.linspace(-5,5,50)
y = np.sin(x)
plt.plot(x,y,c='r')
# 设置x轴坐标的标记
plt.xticks(np.linspace(-np.pi,np.pi,5),
("-pi","-pi/2","0","pi/2","pi"),size=20,rotation=60)
# y轴留三个
plt.yticks([-1,0,1],["min",0,'max'])
面向对象方法设置刻度
# 坐标标签与刻度属于图层面板
figure = plt.figure(figsize=(12,5))
axes = figure.add_subplot(111)
axes.plot(x,y,c="m")
axes.set_xticks(np.linspace(-np.pi,np.pi,5)) # 这个方法设置下标的位置
axes.set_xticklabels(["-pi","-pi/2",0,"pi/2","pi"],size=10)
- LaTex语法，用 ππ 等表达式在图表上写上希腊字母
plt.plot(x,y)
plt.xticks(np.linspace(-np.pi,np.pi,5),
["-$\pi$","-$\pi$/2",0,"$\pi$/2","$\pi$"])
其他2D图形
直方图
【直方图的参数只有一个x！！！不像条形图需要传入x,y】
hist()的参数
- bins
可以是一个bin数量的整数值，也可以是表示bin的一个序列。默认值为10 - normed
如果值为True，直方图的值将进行归一化处理，形成概率密度，默认值为False - color
指定直方图的颜色。可以是单一颜色值或颜色的序列。如果指定了多个数据集合，颜色序列将会设置为相同的顺序。如果未指定，将会使用一个默认的线条颜色 - orientation
通过设置orientation为horizontal创建水平直方图。默认值为vertical
x = np.random.randint(0,10,size=100)
print(x)
plt.hist(x,bins=20,normed=True,color='r',orientation="vertical")
# bins参数代表是划分多少个区间，normed参数代表是否归一化
条形图
【条形图有两个参数x,y！】
bar()、barh()
- plt.bar(x,x,width=0.1)
- 条形图适合样本量比较小的统计量，如果比较大会自动选取某些代表点
- barh()为水平的条形图
饼图
【饼图也只有一个参数x！】
- pie()
- 饼图适合展示各部分占总体的比例，条形图适合比较各部分的大小
- 普通各部分占满饼图
- 普通未占满饼图
labels = ["China","USA","EU","Japan","UK","France","Others"]
data = np.array([0.12,0.18,0.15,0.06,0.03,0.025,0.465])
plt.pie(data,labels=labels,labeldistance=1,autopct="%0.2f%%",
pctdistance=0.8,explode=[0.2,0.2,0,0,0.5,0.1,0.1],shadow=True,
startangle=180
)
饼图阴影、分裂等属性设置
- labels参数设置每一块的标签；labeldistance参数设置标签距离圆心的距离（比例值）
- autopct参数设置比例值的显示格式(%1.1f%%)；pctdistance参数设置比例值文字距离圆心的距离
- explode参数设置每一块顶点距圆形的长度（比例值）；colors参数设置每一块的颜色；
- shadow参数为布尔值，设置是否绘制阴影
- startangle设置旋转角度
散点图
【散点图需要两个参数x,y，但此时x不是表示x轴的刻度，而是每个点的横坐标！】
- scatter()
x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)
# 随机生成1000中颜色
colors = np.random.rand(3000).reshape((1000,3))
# 随机生成1000个大小
size = np.random.randint(1,100,size=1000)
plt.scatter(x,y,color=colors,s=size,marker="d")
图形内的文字、注释、箭头
控制文字属性的方法:
| Pyplot函数 | API方法 | 描述 |
|---|---|---|
| text() | mpl.axes.Axes.text() | 在Axes对象的任意位置添加文字 |
| xlabel() | mpl.axes.Axes.set_xlabel() | 为X轴添加标签 |
| ylabel() | mpl.axes.Axes.set_ylabel() | 为Y轴添加标签 |
| title() | mpl.axes.Axes.set_title() | 为Axes对象添加标题 |
| legend() | mpl.axes.Axes.legend() | 为Axes对象添加图例 |
| figtext() | mpl.figure.Figure.text() | 在Figure对象的任意位置添加文字 |
| suptitle() | mpl.figure.Figure.suptitle() | 为Figure对象添加中心化的标题 |
| annnotate() | mpl.axes.Axes.annotate() | 为Axes对象添加注释（箭头可选） |
所有的方法会返回一个matplotlib.text.Text对象
- plt.text(2,2,"xxx",size=20)
plt.figtext(1,0.5,"sss")#相对位置 - annotate(text,xy=(tx0,ty0),xytext=(tx1,ty1),arrowprops=dict(arrowstyle="->",connectionstyle="arc3"))
注释
annotate()
xy参数设置箭头指示的位置，xytext参数设置注释文字的位置
arrowprops参数以字典的形式设置箭头的样式
width参数设置箭头长方形部分的宽度，headlength参数设置箭头尖端的长度，
headwidth参数设置箭头尖端底部的宽度，
facecolor设置箭头颜色
shrink参数设置箭头顶点、尾部与指示点、注释文字的距离（比例值）
3D图
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
ax = plt.subplot(projection="3d")
ax.scatter3D(samples["2006世界杯"],samples["2010世界杯"],samples["2007亚洲杯"],c=y_)
centers = km.cluster_centers_
ax.scatter3D(centers[:,0],centers[:,1],centers[:,2],c='r')
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