matplotlib绘图基础汇总

matplotlib绘图基础matplotlib介绍matplotlib是Python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。它的文档相当完备，并且Gallery页面中有上百幅缩略图，打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图，只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下，基本上都能搞定。在Linux下比较著名的数据图工具还有gnuplot，这个是免费的，Python有一个包可以调用gnuplot，但是语法比较不习惯，而且画图质量不高。而Matplotlib则比较强：Matlab的语法、python语言、latex的画图质量（还可以使用内嵌的latex引擎绘制的数学公式）。可以在Ipython中输入类似plt.plot??的命令查看pyplot模块的函数是如何对各种绘图对象进行包装的。面向对象方式绘图matplotlib实际上是一套面向对象的绘图库，它所绘制的图表中的每个绘图元素，例如线条Line2D、文字Text、刻度等在内存中都有一个对象与之对应。为了方便快速绘图matplotlib通过pyplot模块提供了一套和MATLAB类似的绘图API，将众多绘图对象所构成的复杂结构隐藏在这套API内部。我们只需要调用pyplot模块所提供的函数就可以实现快速绘图以及设置图表的各种细节。pyplot模块虽然用法简单，但不适合在较大的应用程序中使用。获取当前图和轴线为了将面向对象的绘图库包装成只使用函数的调用接口，pyplot模块的内部保存了当前图表以及当前子图等信息。当前的图表和子图可以使用plt.gcf()和plt.gca()获得，分别表示GetCurrentFigure和GetCurrentAxes。在pyplot模块中，许多函数都是对当前的Figure或Axes对象进行处理，比如说：plt.plot()实际上会通过plt.gca()获得当前的Axes对象ax，然后再调用ax.plot()方法实现真正的绘图。如，用下面的代码先获得axes对象再用ax来操作ax=plt.gca()ax=plt.axes()地如设置xy轴的tickers就要用ax.yaxis来操作ax.yaxis.set_minor_locator(yminorLocator)安装numpy和matplotlibpipinstallnumpypipinstallmatplotlibmatplotlib安装出错ImportError:libBLT.2.4.so.8.6:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory,pleaseinstallthepython3-tkpackage[importmatplotlib.pyplotaspltfailswitherroraboutpython-tk]检测是否安装成功：importnumpynumpy.__version__importmatplotlibmatplotlib.__version__不同绘图语言比较工科生说Matlab完爆其他数学系的说Mathematica高贵冷艳统计系的说R语言作图领域天下无敌计算机系的说Python低调奢华有内涵[如何在论文中画出漂亮的插图]matplotlib.pyplot模块-快速绘图matplotlib的pyplot子库提供了和matlab类似的绘图API，方便用户快速绘制2D图表。1.调用figure创建一个绘图对象，并且使它成为当前的绘图对象。（可选）plt.figure(figsize=(8,4))也可以不创建绘图对象直接调用接下来的plot函数直接绘图，matplotlib会为我们自动创建一个绘图对象！！如果需要同时绘制多幅图表的话，可以是给figure传递一个整数参数指定图标的序号，如果所指定序号的绘图对象已经存在的话，将不创建新的对象，而只是让它成为当前绘图对象。figsize参数：指定绘图对象的宽度和高度，单位为英寸；dpi参数指定绘图对象的分辨率，即每英寸多少个像素，缺省值为80。因此本例中所创建的图表窗口的宽度为8*80=640像素。但是用show()出来的工具栏中的保存按钮保存下来的png图像的大小是800*400像素。这是因为保存图表用的函数savefig使用不同的DPI配置，savefig函数也有一个dpi参数，如果不设置的话，将使用matplotlib配置文件中的配置，此配置可以通过如下语句进行查看：matplotlib.rcParams[savefig.dpi]1002.通过调用plot函数在当前的绘图对象中进行绘图plt.plot(years,price,'b*')#,label=$cos(x^2)$)plt.plot(years,price,'r')Note:1.第一句将x,y数组传递给plot2.通过第三个参数b--指定曲线的颜色和线型，这个参数称为格式化参数，它能够通过一些易记的符号快速指定曲线的样式。其中b表示蓝色，--表示线型为虚线。3.用关键字参数指定各种属性：label:给所绘制的曲线一个名字，此名字在图示/图例(legend)中显示。只要在字符串前后添加$符号，matplotlib就会使用其内嵌的latex引擎绘制的数学公式。color:指定曲线的颜色linewidth:指定曲线的宽度具体参见【附录-matplotlib中的作图参数】3.设置绘图对象的各个属性plt.xlabel(years(+2000))plt.ylabel(housingaverageprice(*2000yuan))plt.ylim(0,15)plt.title('line_regression&gradientdecrease')plt.legend()xlabel:设置X轴的文字ylabel:设置Y轴的文字title:设置图表的标题ylim:设置Y轴的范围legend:显示图示4.最后调用plt.show()显示出我们创建的所有绘图对象。Matplotlib里的常用类的包含关系为Figure-Axes-(Line2D,Text,etc.)一个Figure对象可以包含多个子图(Axes)，在matplotlib中用Axes对象表示一个绘图区域，可以理解为子图。清空plt绘制的内容plt.cla()plt.close(0)#关闭图0plt.close('all')关闭所有图图形保存和输出设置可以调用plt.savefig()将当前的Figure对象保存成图像文件，图像格式由图像文件的扩展名决定。下面的程序将当前的图表保存为“test.png”，并且通过dpi参数指定图像的分辨率为120，因此输出图像的宽度为“8X120=960”个像素。plt.savefig(test.png,dpi=120)也可以通过show()出来的图形界面手动保存和设置matplotlib中绘制完成图形之后通过show()展示出来，我们还可以通过图形界面中的工具栏对其进行设置和保存matplotlib修改图片大小：图形界面下方工具栏可以设置图形上下左右的边距如果想在跑程序外部查看图片，可以这样：plt.savefig('/tmp/1.png')subprocess.run('xdg-open/tmp/1.png',shell=True有个问题就是绘制的图中横纵坐标下面的+3.156e1代表什么意思？也不是坐标值的单位，那是什么呢。。。5.绘制多子图可以使用subplot()快速绘制包含多个子图的图表，它的调用形式如下：subplot(numRows,numCols,plotNum)matplotlib.pyplot.subplots(nrows=1,ncols=1,sharex=False,sharey=False,squeeze=True,subplot_kw=None,gridspec_kw=None,**fig_kw)subplot将整个绘图区域等分为numRows行*numCols列个子区域，然后按照从左到右，从上到下的顺序对每个子区域进行编号，左上的子区域的编号为1。如果numRows，numCols和plotNum这三个数都小于10的话，可以把它们缩写为一个整数，例如subplot(323)和subplot(3,2,3)是相同的。subplot在plotNum指定的区域中创建一个轴对象。如果新创建的轴和之前创建的轴重叠的话，之前的轴将被删除。通过axisbg参数给每个轴设置不同的背景颜色。imagesubplot()返回它所创建的Axes对象，我们可以将它用变量保存起来，然后用sca()交替让它们成为当前Axes对象，并调用plot()在其中绘图。调节轴之间的间距和轴与边框之间的距离当绘图对象中有多个轴的时候，可以通过工具栏中的ConfigureSubplots按钮，交互式地调节轴之间的间距和轴与边框之间的距离。如果希望在程序中调节的话，可以调用subplots_adjust函数，它有left,right,bottom,top,wspace,hspace等几个关键字参数，这些参数的值都是0到1之间的小数，它们是以绘图区域的宽高为1进行正规化之后的坐标或者长度。[matplotlib.pyplot.subplots_adjust][matplotlib.pyplot.subplots]6.绘制多图表如果需要同时绘制多幅图表，可以给figure()传递一个整数参数指定Figure对象的序号，如果序号所指定的Figure对象已经存在，将不创建新的对象，而只是让它成为当前的Figure对象。[python]viewplaincopyprint?在CODE上查看代码片派生到我的代码片importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltplt.figure(1)#创建图表1plt.figure(2)#创建图表2ax1=plt.subplot(211)#在图表2中创建子图1ax2=plt.subplot(212)#在图表2中创建子图2x=np.linspace(0,3,100)foriinxrange(5):plt.figure(1)#选择图表1plt.plot(x,np.exp(i*x/3))plt.sca(ax1)#选择图表2的子图1plt.plot(x,np.sin(i*x))plt.sca(ax2)#选择图表2的子图2plt.plot(x,np.cos(i*x))plt.show()/tech/static/books/scipy/_images/matplotlib_multi_figure.png7.在图表中显示中文matplotlib的缺省配置文件中所使用的字体无法正确显示中文。为了让图表能正确显示中文，可以有几种解决方案。在程序中直接指定字体。在程序开头修改配置字典rcParams。修改配置文件。比较简便的方式是，中文字符串用unicode格式，例如：u''测试中文显示''，代码文件编码使用utf-8加上#coding=utf-8一行。[matplotlib输出图象的中文显示问题]8.面向对象画图matplotlibAPI包含有三层，Artist层处理所有的高层结构，例如处理图表、文字和曲线等的绘制和布局。通常我们只和Artist打交道，而不需要关心底层的绘制细节。直接使用Artists创建图表的标准流程如下：创建Figure对象用Figure对象创建一个或者多个Axes或者Subplot对象调用Axies等对象的方法创建各种简单类型的Artists[python]viewplaincopyprint?在CODE上查看代码片派生到我的代码片importmatplotlib.pyplotaspltX1=range(0,50)Y1=[num**2fornuminX1]#y=x^2X2=[0,1]Y2=[0,1]#y=xFig=plt.figu