Matplotlib的使用

Matplotlib库由各种可视化类构成，内部结构复杂，受Matlab启发。
matplotlib.pyplot是绘制各类可视化图形的命令子库，相当于快捷方式。

import matplotlib.pyplot as plt

pyplot的plot()函数

plt.plot(x, y, format_string, **kwargs)

• x : X轴数据，列表或数组，可选。plt.plot()只有一个输入列表或数组时，参数被当作Y轴，X轴以索引自动生成。
• y : Y轴数据，列表或数组
• format_string: 控制曲线的格式字符串，可选
  由颜色字符、风格字符和标记字符组成，颜色字符、风格字符和标记字符可以组合使用。

颜色字符	说明		颜色字符	说明
'b'	蓝色		'm'	洋红色 magenta
'g'	绿色		'y'	黄色
'r'	红色		'k'	黑色
'c'	青绿色 cyan		'w'	白色
'#008000'	RGB某颜色		'0.8'	灰度值字符串

风格字符	说明
'-'	实线
'--'	破折线
'-.'	点划线
':'	虚线
'' ' '	无线条

标记字符	说明		标记字符	说明		标记字符	说明
'.'	点标记		'1'	下花三角标记		'h'	竖六边形标记
','	像素标记(极小点)		'2'	上花三角标记		'H'	横六边形标记
'o'	实心圈标记		'3'	左花三角标记		'+'	十字标记
'v'	倒三角标记		'4'	右花三角标记		'x'	x标记
'^'	上三角标记		's'	实心方形标记		'D'	菱形标记
'>'	右三角标记		'p'	实心五角标记		'd'	瘦菱形标记
'<'	左三角标记		'*'	星形标记		'|'	垂直线标记

color : 控制颜色, color='green'
linestyle : 线条风格, linestyle='dashed'
marker : 标记风格, marker='o'
markerfacecolor: 标记颜色, markerfacecolor='blue'
markersize : 标记尺寸, markersize=20
...

• **kwargs : 第二组或更多(x,y,format_string)

当绘制多条曲线时，各条曲线的x不能省略

pyplot的绘图区域

简单的绘图区域

plt.subplot(nrows, ncols, plot_number)

在全局绘图区域中创建一个分区体系，并定位到一个子绘图区域。

复杂的绘图区域

1. plt.subplot2grid()

plt.subplot2grid(GridSpec, CurSpec, colspan=1, rowspan=1)

理念：设定网格，选中网格，确定选中行列区域数量，编号从0开始
实例：

plt.subplot2grid((3, 3), (1, 0), colspan=2) #ax2

2. GridSpec类

实例：

import matplotlib.gridspec as gridspec

gs = gridspec.GridSpec(3, 3)

ax1 = plt.subplot(gs[0, :])
ax2 = plt.subplot(gs[1, :-1])
ax3 = plt.subplot(gs[1:, -1])
ax4 = plt.subplot(gs[2, 0])
ax5 = plt.subplot(gs[2, 1])

pyplot的中文显示

第一种方法

pyplot并不默认支持中文显示，需要rcParams修改字体实现

import matplotlib
matplotlib.rcParams['font.family'] = 'SimHei'

rcParams的属性：

属性	说明
'font.family'	用于显示字体的名字
'font.style'	字体风格，正常'normal'或斜体'italic'
'font.size'	字体大小，整数字号或者'large'、'x‐small'

中文字体的种类：
rcParams['font.family']

中文字体	说明
'SimHei'	中文黑体
'Kaiti'	中文楷体
'LiSu'	中文隶书
'FangSong'	中文仿宋
'YouYuan'	中文幼圆
'STSong'	华文宋体

第二种方法

推荐第二种方法。
在有中文输出的地方，增加一个属性：fontproperties.

plt.xlabel('横轴：时间', fontproperties='SimHei', fontsize=20)

pyplot的文本显示

函数	说明
plt.xlabel()	对X轴增加文本标签
plt.ylabel()	对Y轴增加文本标签
plt.title()	对图形整体增加文本标签
plt.text()	在任意位置增加文本
plt.annotate()	在图形中增加带箭头的注解

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

a = np.arange(0.0, 5.0, 0.02)
plt.plot(a, np.cos(2*np.pi*a), 'r--')

plt.xlabel('横轴：时间', fontproperties='SimHei', fontsize=15, color='green')
plt.ylabel('纵轴：时间', fontproperties='SimHei', fontsize=15)
plt.title(r'正弦波实例 $y=cos(2\pi x)$', fontproperties='SimHei', fontsize=25)
plt.text(2, 1, r'$\mu=100$', fontsize=15)

plt.axis([-1, 6, -2, 2])
plt.grid(True)
plt.show()

plt.axis()函数给出了形如[xmin,xmax,ymin,ymax]的列表，指定了坐标轴的范围。
plt.grid()控制网格显示。

plt.savefig()将输出图形存储为文件，默认PNG格式，可以通过dpi修改输出质量

plt.savefig('test', dpi=600)

Reference:
中国大学MOOC北京理工大学Python数据分析与展示课程嵩天老师课件
课程主页