Python matplotlib 使用记录

Matplotlib 是 Python 的绘图库，常用来在无前端页面时进行一些本地数据趋势和结果的绘制展示，做相关使用的重点记录。

pyplot 主题的设置

使用pyplot画图时，常觉得画图效果不是很好。其实pyplot自带有26种主题可供选择，只是常规显示的默认主题。

如何查看支持的主题

        styles = plt.style.available
        print(styles)

支持的主题列表如下:

['seaborn-dark', 'seaborn-darkgrid', 'seaborn-ticks', 'fivethirtyeight', 'seaborn-whitegrid', 'classic', '_classic_test', 'fast', 'seaborn-talk', 'seaborn-dark-palette', 'seaborn-bright', 'seaborn-pastel', 'grayscale', 'seaborn-notebook', 'ggplot', 'seaborn-colorblind', 'seaborn-muted', 'seaborn', 'Solarize_Light2', 'seaborn-paper', 'bmh', 'tableau-colorblind10', 'seaborn-white', 'dark_background', 'seaborn-poster', 'seaborn-deep']

设置主题

        plt.style.use("seaborn")  # 设置使用的样式,eg:设置主题样式为的seaborn
        plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签

linux 机器中文不支持的问题

可参阅文档:https://www.jianshu.com/p/7b7a3e73ef21

pylot 绘图

绘制一个图

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(6, 4))  # 设置图形的大小,宽和高,单位是英尺
line_color = "#4DC2FF"  # 定义线条颜色,可以选择自己喜欢的颜色
plt.style.use("seaborn")  # 设置使用的样式,众多主题选择喜欢的，不设置则使用默认的
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
x_data = range(20)  # x 轴的数据
y_data = [2, 4, 3, 5, 6, 5, 4, 7, 8, 7, 6, 8, 6, 5, 6, 5, 4, 7, 8, 3]  # y轴的值
plt.plot(x_data, y_data, color=line_color)  # 设置数据和线条颜色等
plt.title("这是标题", fontsize=14, fontweight='bold')  # 设置标题
plt.ylabel('这是y轴')  # 设置y坐标轴名称
plt.xlabel("这是x轴")  # 设置x坐标轴名称
'''
plt.xlabel、plt.ylabel 设置坐标轴名称
plt.xticks、plt.yticks设置坐标轴刻度
'''
image_name = "demo.jpg"
plt.savefig(image_name)  # 保存为本地图片
plt.show()  # 绘制图片

效果展示:

Figure_1.png

绘制多个子图

subplot(nrows, ncols, index, **kwargs) 支持绘制子图在当前图面里

nrows是要绘制的总行数，ncols是总列数，index是当前子图的index。

譬如要绘制4张图，2行2列的话,index则从左到右，从上到下，按照如下规则排列，分别为1,2,3,4。

1	2
3	4

如下示例，绘制了6张图，2行3列。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10, 8))  # 设置图形的大小,宽和高,单位是英尺
line_color = "#4DC2FF"  # 定义线条颜色,可以选择自己喜欢的颜色
plt.style.use("seaborn")  # 设置使用的样式,众多主题选择喜欢的，不设置则使用默认的
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
image_name = "demo.jpg"
x_data = range(10)  # x 轴的数据
y_data = [2, 4, 5, 6, 5, 4, 3, 4, 3, 4]  # y轴的值
for index in range(6):
    plt.subplot(2, 3, index + 1)
    plt.plot(x_data, y_data, color=line_color)  # 设置数据和线条颜色等
    plt.title("这是第{index}个子图".format(index=index+1))
plt.savefig(image_name)  # 保存为本地图片
plt.show()  # 绘制图片

demo.jpg