matplotlib 安装配置

linux可以通过以下方式安装matplotlib

sudo pip install numpysudo pip install scipysudo pip install matplotlib

windows墙裂推荐大家使用anaconda

可视化图的基本结构

通常，使用 numpy 组织数据, 使用 matplotlib API 进行数据图像绘制。 一幅数据图基本上包括如下结构：

• Data: 数据区，包括数据点、描绘形状
• Axis: 坐标轴，包括 X 轴、 Y 轴及其标签、刻度尺及其标签
• Title: 标题，数据图的描述
• Legend: 图例，区分图中包含的多种曲线或不同分类的数据

其他的还有图形文本 (Text)、注解 (Annotate)等其他描述

Matplotlib可视化指导手册

绘图流程

下面以常规图为例，详细记录作图流程及技巧。按照绘图结构，可将数据图的绘制分为如下几个步骤：

• 导入 matplotlib 包相关工具包
• 准备数据，numpy 数组存储
• 绘制原始曲线
• 配置标题、坐标轴、刻度、图例
• 添加文字说明、注解
• 显示、保存绘图结果

下面是一个包含cos、sin、sqrt函数的完整图像：

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• 导入库

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt

• 导入数据

x = np.arange(0., 10, 0.2)y1 = np.cos(x)y2 = np.sin(x)y3 = np.sqrt(x)

• 绘制基本曲线

使用 plot 函数直接绘制上述函数曲线，可以通过配置 plot 函数参数调整曲线的样式、粗细、颜色、标记等：

plt.plot(x, y1, color='blue', linewidth=1.5, linestyle='-', marker='.')plt.plot(x, y2, color='green', linewidth=1.5, linestyle='-', marker='*')plt.plot(x, y3, color='m', linewidth=1.5, linestyle='-', marker='x')

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• 设置坐标

# 坐标轴上移ax = plt.subplot(111)ax.spines['right'].set_color('none')  # 去掉右边的边框线ax.spines['top'].set_color('none')  # 去掉上边的边框线# 移动下边边框线，相当于移动 X 轴ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))# 移动左边边框线，相当于移动 y 轴ax.yaxis.set_ticks_position('left')ax.spines['left'].set_position(('data', 0))

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• 设置坐标轴取值范围

# 设置 x, y 轴的取值范围plt.xlim(x.min() * 1.1, x.max() * 1.1)plt.ylim(-1.5, 4.0)# 设置 x, y 轴的刻度值plt.xticks([2, 4, 6, 8, 10], [r'2', r'4', r'6', r'8', r'10'])plt.yticks([-1.0, 0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0],           [r'-1.0', r'0.0', r'1.0', r'2.0', r'3.0', r'4.0'])

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• 设置标题和轴标签

# 设置标题、x轴、y轴plt.title(r'$the \ function \ figure \ of \ cos(), \ sin() \ and \ sqrt()$', fontsize=19)plt.xlabel(r'$the \ input \ value \ of \ x$', fontsize=18, labelpad=88.8)plt.ylabel(r'$y = f(x)$', fontsize=18, labelpad=12.5)

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• 设置文字描述、注解

# 添加文字plt.text(4, 1.68, r'$x \in [0.0, \ 10.0]$', color='k', fontsize=15)plt.text(4, 1.38, r'$y \in [-1.0, \ 4.0]$', color='k', fontsize=15)# 特殊点添加注解plt.scatter([8, ], [np.sqrt(8), ], 50, color='m')  # 使用散点图放大当前点plt.annotate(r'$2\sqrt{2}$', xy=(8, np.sqrt(8)), xytext=(8.5, 2.2), fontsize=16, color='#090909',             arrowprops=dict(arrowstyle='->', connectionstyle='arc3, rad=0.1', color='#090909'))

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• 增加图例

# 设置图例及位置plt.legend(loc='upper left')plt.legend(['cos(x)', 'sin(x)', 'sqrt(x)'], loc='upper left')

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• 显示网格线

# 显示网格线plt.grid(True)

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• 保存/显示图像

# 保存图片plt.savefig('foo.png')# 显示绘图plt.show()

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plt.plot(x, y1, color='blue', linewidth=1.5, linestyle='-', marker='.')

• 颜色参数color

主要是color参数：r 红色、g 绿色、b 蓝色、c cyan、m 紫色、y 土黄色、k 黑色、w 白色

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• 线条类型参数linestyle

linestyle 参数主要包含虚线、点化虚线、粗虚线、实线

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• 标记参数marker

marker参数设定在曲线上标记的特殊符号，以区分不同的线段。常见的形状及表示符号如下图所示：

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