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Matplotlib.pyplot -1 散布图

Matplotlib.pyplot -1 散布图

作者: 蜘蛛鱼 | 来源:发表于2019-02-26 21:21 被阅读0次

    Matplotlib is the toolkit, Pyplot is an interactive way to use Matplotlib and PyLab is the same thing as PyPlot but with some extra shortcuts. Using PyLab is discouraged now.

    • Matplotlib: It's a Python plotting library, inspired by MATLAB, meaning that the terms used (Axis, Figure, Plots) will be similar to those used in MATLAB.
    • Pyplot: It's a shell-like interface to Matplotlib, to make it easier to use for people who are used to MATLAB. (Import via matplotlib.pyplot namespace)
    • Pylab: Combining both the PyPlot and NumPy namespaces into a single one (to avoid having to import two namespaces), the result is PyLab.

    Pyplot recommended,因为它更纯粹。

    fig=plt.figure() 创建figure对象。其中figsize选项可以用于当前图片保存到磁盘的时候具有一定的大小和纵横比。

    Subplot

    不能通过空Figure绘图。
    ax1=fig.add_subplot(2,2,1) 可以添加多个subplot。这个代码的意思是图像是2x2的,当前选中的是4个当中的第一个。如果此时发出绘图命令,则会在最后一个图上进行绘制。(若没有,则创建一个。)

    Legend

    图利(legend)是一种用于标示图标元素的重要工具。
    可以通过 ax.legend() 或者 plt.legend() 来自动创建图例。
    选项loc表示位置。

    0: ‘best'
    1: ‘upper right'
    2: ‘upper left'
    3: ‘lower left'
    4: ‘lower right'
    5: ‘right'
    6: ‘center left'
    7: ‘center right'
    8: ‘lower center'
    9: ‘upper center'
    10: ‘center'

    fontsize设置字体大小。
    fontsize : int or float or {‘xx-small’, ‘x-small’, ‘small’, ‘medium’, ‘large’, ‘x-large’, ‘xx-large’}

    frameon = False 表示去掉图例边框
    edgecolor = 'blue' 来设置图例边框的颜色
    facecolor = 'red' 来设置图例背景的颜色, 若无边框,参数无效
    title 设置图例标题
    markerscale 图例标记与原始标记的相对大小
    ncol 把图例分为n例显示
    columnspacing 列间距
    labelspacing 图例条目之间的垂直间距

    更多语法参数参考:https://blog.csdn.net/qq_33221533/article/details/81431264

    Scatter

    ax.scatter()
    绘制散布图的函数。
    s对应每个点的大小,c对应颜色。
    marker表示散点的形状。
    详见:https://www.jianshu.com/p/53e49c02c469

    绘制简单图形

    plt.title() #设置图标标题
    ax.xlable() #设置坐标轴x标签
    ax.ylable()
    ax.tick_params(axis='x',labelsize=20) #设置刻度标记的大小
    ax.tick_params(axis='y',labelsize=20)
    plt.show() #打开matplotlib查看器,并显示绘制图形

    保存

    fig.savefig()

    坐标刻度

    plt.xticks([]) # 关闭坐标刻度
    plt.axis('off') # 关闭坐标轴

    参考: https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/52931883

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