Python之matplotlib操作

发表于 更新于 分类于 ， 阅读次数：

本文主要内容：

  1. 绘制折线图plt.plot
  2. 设置图片大小和分辨率plt.figure
  3. 图片保存plt.savefig
  4. 设置xy轴上的刻度和字符串xticks
  5. 解决刻度稀疏和密集的问题xticks
  6. 设置标题和xy轴的label(title,xlabel,ylabel)
  7. 文本标注text和annotate
  8. 设置字体(font_manager.fontProperties,matplotlib.rc)
  9. 在一个图上绘制多个图形(多次plot即可)
  10. 为不同的图形添加图例

导入matplotlib的pyplot模块

1
from matplotlib import pyplot as plt  # 导入pyplot模块，并重命名为plt

图片大小设置

设置宽高及分辨率

1
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)

绘图类型

有折线图，散点图，直方图，条形图等，可参考另一篇博客Python之matplotlib常用统计图

1
2
plt.plot(x,y)
plt.scatter(x,y)

坐标轴设置

设置x轴y轴的刻度及标签：xticks和yticks方法

  • xticks方法，可传入包含数字的可迭代对象
1
plt.xticks(range(2,26))
  • 通过控制列表的步长（间隔取值）调整刻度密集程度[::3]
1
2
_xtick_labels = [i/2 for i in range(4,49)]
plt.xticks(_xtick_labels[::3])
  • 设置字符串与刻度一一对应，传入两个参数，分别是两个可迭代对象，数字和字符串一一一对应，只显示字符串
1
2
3
4
_xtick_labels = ["10点{}分".format(i) for i in range(60)]
_xtick_labels += ["11点{}分".format(i) for i in range(60)]
# 取步长，数字和字符串一一对应，数据的长度一样
plt.xticks(list(x)[::3],_xtick_labels[::3],rotation = 45,HorizontalAlignment="left") # rotation旋转的度数，HorizontalAlignment旋转中心

坐标轴标题名称xlabel与ylabel

1
2
3
plt.xlabel("时间",fontproperties=my_font)
plt.ylabel("温度 单位(°C)",fontproperties=my_font)
plt.title("10点到12点每分钟的气温变化情况",fontproperties=my_font)

坐标轴范围：xlim与ylim

1
2
plt.xlim((1, 10))
plt.ylim((1, 15))

线条样式

在调用plot时可指定线条颜色、风格、粗细，透明度

1
plt.plot(x,y,color='r',linestyle='--',linewidth=5,alpha=0.5)
  • 颜色字符（r红色，g绿色，b蓝色，w白色，c青色，m洋红，y黄色，k黑色，也可写全名，也可使用16进制表示）
  • 风格字符（’-‘实线，’--‘虚线，’-.’点划线，’:’点虚线，’’留空，无线条）

文本标记

text()方法

必须写的参数：第一个参数是x轴坐标，第二个参数是y轴坐标，第三个参数是要显式的内容，
可选参数：alpha 设置字体的透明度，family 设置字体，size 设置字体的大小，style 设置字体的风格，weight 字体的粗细，bbox 给字体添加框(alpha 设置框体的透明度， facecolor 设置框体的颜色)

1
2
3
plt.text(2, 10, "function: y = x * x", size = 15, alpha=0.2\
         family = "fantasy", color = "r", style = "italic", weight = "light",\
         bbox = dict(facecolor = "r", alpha = 0.2))

annotate()方法

annotate方法可以添加箭头指向来标记
在注释中，由参数xy表示的注释位置和文本xytext的位置。 这两个参数都是（x，y）元组。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
ax = plt.subplot(111)
t = np.arange(0.0, 5.0, 0.01)
s = np.cos(2*np.pi*t)
line, = plt.plot(t, s, lw=2)
plt.annotate('local max', xy=(2, 1), xytext=(3, 1.5),
             arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05),
             )
plt.ylim(-2, 2)
plt.show()
pyplot_annotate

x轴y轴及图片标题添加

xlabel(), ylabel() 和 title() 用于在指定位置添加文本
下图中的这些属性都可以设置到title, xlabel, ylabel中
text_attribute

matplotlib在任何文本表达式中接受TeX方程表达式。

matplotlib支持绘制数学公式，以$作为开始和结束符中间包含数学公式；
例如，要在(60, .025)位置写入表达式μ=100, σ= 15，可以编写由美元符号包围的TeX表达式。

  • 字符串前面的r很重要,它表示该字符串是一个原始字符串，而不是将反斜杠视为python转义。
1
2
3
4
plt.xlabel('Smarts')
plt.ylabel('Probability')
plt.title('Histogram of IQ')
plt.text(60, .025, r'$\mu=100,\ \sigma=15$')

绘制网格

1
2
plt.grid(alpha=0.4,linestyle=':') 
# 添加网格，alpha值为透明度，网格密集程度通过xticks和yticks调整

绘制多条曲线

  • 多次调用plt.plot就可以，并设置曲线标签及图例
1
2
3
plt.plot(x,y_1,label="自己")
plt.plot(x,y_2,label="同桌")
plt.legend(prop=my_font)

添加图例

1
2
3
plt.legend(prop=my_font,loc='best')
# prop指定图例字体
# loc指定图例位置，有best，upper right，upper left，lower left，lower right，right，center left，center right，lower center，upper center，center，编号依次为从0到10

设置中文字体显示

matplotlib默认不支持中文字符，可以通过指定中文字体设置

  • 查看linux/mac下面支持的字体
    • fc-list # 查看支持的字体
    • fc-list :lang=zh #查看支持的中文（冒号前有空格）

通过matplotlib.rc可以修改(windows和linux下设置字体)

1
2
3
4
5
font = {'family': 'MicroSoft YaHei', 'weight': 'bold', 'size': 'large'}
matplotlib.rc("font",**font)
## size: Either an relative value of 'xx-small','x-small','small','medium','large','x-large','xx-large' or an absolute font size, e.g., 12
## 或者不用字典，直接写成下面的形式
matplotlib.rc("font",family='MicroSoft YaHei',weight='bold')

通过matplotlib下的font_manager可以解决(windows,mac和linux下设置字体)

1
2
3
4
5
from matplotlib import font_manager

my_font = font_manager.FontProperties(fname="/System/Library/Fonts/PingFang.ttc") # 字体文件的路径，通过fc-list查看
plt.xticks(list(x)[::3],_xtick_labels[::3],rotation=45,fontproperties=my_font)
# 要显示中文的地方添加fontproperties=my_font

图片保存

  • 保存路径与保存格式
    1
    plt.savefig("./sig_size.png")

显示图片

1
plt.show()
matplotlib_summary

详细说明请查看matplotlib中文文档