matplotlib

matplotlib 入门

1. plt.plot画线

• plt.plot(x, y)可以根据x、y轴的坐标画出对应的连线。 plt.show()用来显示作出的图线。
• plt.plot(y)则默认输入变量表示纵坐标，而横坐标为range(len(y))
• 安装横坐标顺序画图， 用zip函数

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 2, 5, 4])
plt.plot([0, 1, 2, 4, 8])

x = [1, 5, 3, 2, 7, 4]
y = [1, 2, 5, 0, 6, 2]
plt.plot(x, y)

xs, ys = zip(*sorted(zip(x, y)))
plt.plot(xs, ys)

2.图像大小范围设置

• plt.figure(figsize=(a, b)),a表示宽度，b表示高度。
• plt.axis([x_min, x_max, y_min, y_max])
• plt.xlim(x_min, x_max), plt.ylim(y_min, y_max)

plt.figure(figsize=(4, 3))
plt.ylim(-0.5, 1.5)
plt.plot(x1, y1)
plt.plot(x2, y2)

3. plot参数设置

• plt.plot(x,y,lw,color,alpha,ls,marker)
• w表示图线的粗细，数值越大表示图线越粗。
• color表示颜色,- g: green - r: red - c: cyan - m: magenta - y: yellow - k: black - w: white
• alpha表示透明度，取值0到1之间，1表示不透明。
• ls，我们可以画出不同线性的折线。 - '-'表示实线 - '--'表示虚线 - '-.'表示点划线 - ':'表示虚点线 - ''表示不显示
• marker，我们可以画出每个点，并设置点的外形。 - 'o'表示圆点 - 's'表示方点 - ','表示小像素点 - '^'表示上三角 - 'v'表示下三角

plt.figure(figsize=(5, 3))
plt.plot(x1, y1, lw=3, color='g', alpha=0.6, ls='', marker='o')
plt.plot(x2, y2, lw=3, color='b', alpha=0.6, ls='-', marker='s')
plt.plot(x2, x2, lw=3, color='r', alpha=0.6, ls='', marker='v')
plt.show()

image.png

4.图像的标注

• plt.title(my_string)将会把plot的标题改为my_string
• plt.xlabel(x_axis_name)可将x-轴的名称改为x_axis_name。
• plt.ylabel(y_axis_name)可将y-轴的名称改为y_axis_name。
• plt.legend()中的参数loc来移动图例的位置

my_title = 'I moved the legend.'
plt.figure(figsize=(5, 3))
plt.plot(x1, y1, lw=3, color='#32bab5', alpha=0.2, label='square')
plt.plot(x2, y2, lw=6, color='#32bab5', alpha=0.6, label='root')
plt.plot(x2, x2, lw=10, color='#32bab5', alpha=1.0, label='identity')
plt.title(my_title)
plt.xlabel('this is x-axis')
plt.ylabel('this is y-axis')
plt.legend(loc=[1.1, 0.5])
plt.show()

image.png

5. plt.hist直方图

• plt.hist(x, color='g', lw=0.2, alpha=0.5,bins=5)
• bins=5 ,用来设定直方图中分组的数量
• bins设定为一个list或者numpy.ndarray的形式,按照list中的元素，划定每个bin的上下界。

plt.figure(figsize=(5, 3))
plt.hist(x, bins=[-4, -2, -1, -0.5, 0, 0.5, 2, 5])
plt.show()

image.png

6. plt.scatter散点图

• plt.scatter(x, y, s=50) ,s用来表示每个散点的大小。

plt.figure(figsize=(5, 3))
plt.scatter(x, y, s=sizes, color='g', alpha=0.3, lw=0)
plt.title('My green scatter plot.')
plt.show()

image.png

7. 作图样式模板的设定

plt支持各种类型的作图样式模板，常用的比如ggplot，能达到R中ggplot一样的效果

plt.style.use('ggplot')
x = np.random.normal(0, 1, 1000)
plt.figure(figsize=(5, 3))
plt.hist(x)
plt.show()

ggplot 模板