在Linux中使用matplotlib進行科學畫圖

若是你想要在Linxu中得到一個高效、自動化、高質量的科學畫圖的解決方案，應該考慮下matplotlib庫。Matplotlib是基於python的開源科學測繪包，基於python軟件基金會許可證發佈。大量的文檔和例子、集成了Python和Numpy科學計算包、以及自動化能力，是做爲Linux環境中進行科學畫圖的可靠選擇的幾個緣由。這個教程將提供幾個用matplotlib畫圖的例子。

特性

• 支持衆多的圖表類型，如：bar,box,contour,histogram,scatter,line plots....

• 基於python的語法

• 集成Numpy科學計算包

• 數據源能夠是 python 的列表、鍵值對和數組

• 可定製的圖表格式（座標軸縮放、標籤位置及標籤內容等)

• 可定製文本（字體，大小，位置...)

• 支持TeX格式（等式，符號，希臘字體...)

• 與IPython相兼容（容許在 python shell 中與圖表交互）

• 自動化（使用 Python 循環建立圖表）

• 用Python 的循環迭代生成圖片

• 保存所繪圖片格式爲圖片文件，如：png,pdf,ps,eps,svg等

基於Python語法的matplotlib是其許多特性和高效工做流的基礎。世面上有許多用於繪製高質量圖的科學繪圖包，可是這些包容許你直接在你的Python代碼中去使用嗎？除此之外，這些包容許你建立能夠保存爲圖片文件的圖片嗎？Matplotlib容許你完成全部的這些任務。從而你能夠節省時間，使用它你可以花更少的時間建立更多的圖片。

安裝

安裝Python和Numpy包是使用Matplotlib的前提，安裝Numpy的指引請見該連接。

能夠經過以下命令在Debian或Ubuntu中安裝Matplotlib：

$ sudo apt-get install python-matplotlib

在Fedora或CentOS/RHEL環境則可用以下命令：

$ sudo yum install python-matplotlib

Matplotlib 例子

本教程會提供幾個繪圖例子演示如何使用matplotlib:

• 離散圖和線性圖

• 柱狀圖

• 餅狀圖

在這些例子中咱們將用Python腳原本執行Mapplotlib命令。注意numpy和matplotlib模塊須要經過import命令在腳本中進行導入。

np爲nuupy模塊的命名空間引用，plt爲matplotlib.pyplot的命名空間引用：

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt

例1：離散和線性圖

第一個腳本，script1.py 完成以下任務:

• 建立3個數據集（xData,yData1和yData2)

• 建立一個寬8英寸、高6英寸的圖(賦值1）

• 設置圖畫的標題、x軸標籤、y軸標籤（字號均爲14）

• 繪製第一個數據集：yData1爲xData數據集的函數，用圓點標識的離散藍線，標識爲"y1 data"

• 繪製第二個數據集：yData2爲xData數據集的函數，採用紅實線，標識爲"y2 data"

• 把圖例放置在圖的左上角

• 保存圖片爲PNG格式文件

script1.py的內容以下：

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt xData = np.arange(0, 10, 1)yData1 = xData.__pow__(2.0)yData2 = np.arange(15, 61, 5)plt.figure(num=1, figsize=(8, 6))plt.title('Plot 1', size=14)plt.xlabel('x-axis', size=14)plt.ylabel('y-axis', size=14)plt.plot(xData, yData1, color='b', linestyle='--', marker='o', label='y1 data')plt.plot(xData, yData2, color='r', linestyle='-', label='y2 data')plt.legend(loc='upper left')plt.savefig('images/plot1.png', format='png')

所畫之圖以下：

例2：柱狀圖

第二個腳本，script2.py 完成以下任務：

• 建立一個包含1000個隨機樣本的正態分佈數據集。

• 建立一個寬8英寸、高6英寸的圖(賦值1）

• 設置圖的標題、x軸標籤、y軸標籤（字號均爲14）

• 用samples這個數據集畫一個40個柱狀，邊從-10到10的柱狀圖

• 添加文本,用TeX格式顯示希臘字母mu和sigma(字號爲16）

• 保存圖片爲PNG格式。

script2.py代碼以下：

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt mu = 0.0sigma = 2.0samples = np.random.normal(loc=mu, scale=sigma, size=1000)plt.figure(num=1, figsize=(8, 6))plt.title('Plot 2', size=14)plt.xlabel('value', size=14)plt.ylabel('counts', size=14)plt.hist(samples, bins=40, range=(-10, 10))plt.text(-9, 100, r'$\mu$ = 0.0, $\sigma$ = 2.0', size=16)plt.savefig('images/plot2.png', format='png')

結果見以下連接：

例3：餅狀圖

第三個腳本，script3.py 完成以下任務：

• 建立一個包含5個整數的列表

• 建立一個寬6英寸、高6英寸的圖(賦值1）

• 添加一個長寬比爲1的軸圖

• 設置圖的標題（字號爲14）

• 用data列表畫一個包含標籤的餅狀圖

• 保存圖爲PNG格式

腳本script3.py的代碼以下：

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt data = [33, 25, 20, 12, 10]plt.figure(num=1, figsize=(6, 6))plt.axes(aspect=1)plt.title('Plot 3', size=14)plt.pie(data, labels=('Group 1', 'Group 2', 'Group 3', 'Group 4', 'Group 5'))plt.savefig('images/plot3.png', format='png')

結果以下連接所示：

3.再寫個例子
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import pylab as pl
from StringIO import StringIO
data_str = """
2012-04-01_02 68
2012-04-01_05 70
2012-04-01_08 69
2012-04-01_11 71
2012-04-01_14 72
2012-04-01_20 70
2012-04-02_02 71
2012-04-02_05 70
2012-04-02_08 69
2012-04-02_11 71
2012-04-02_14 69
2012-04-02_20 71
2012-04-03_02 74
2012-04-03_05 73
2012-04-03_08 77
2012-04-03_11 70
2012-04-03_14 71
2012-04-03_20 70
2012-04-04_02 70
2012-04-04_05 72
2012-04-04_08 72
2012-04-04_11 69
2012-04-04_14 71
2012-04-04_20 69
2012-04-05_02 75
"""

data = np.loadtxt(StringIO(data_str),
dtype=np.dtype([("t", "S13"),("v", float)]))

datestr = np.char.replace(data["t"], "_", " ")
t = pl.datestr2num(datestr)
v = data["v"]

pl.plot_date(t, v, fmt="-o")

pl.subplots_adjust(bottom=0.3)

ax = pl.gca()
ax.fmt_xdata = pl.DateFormatter('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
pl.xticks(rotation=90)

pl.xticks(t, datestr) # 若是以數據點爲刻度，則註釋掉這一行
ax.xaxis.set_major_formatter(pl.DateFormatter('%Y-%m-%d %H'))

pl.grid()
pl.show()

s=StringIO.StrngIO([buf])此實例相似於open方法，不一樣的是它並不會在硬盤中生成文件，而只寄存在緩衝區；可選參數buf是一個str或unicode類型。它將會與其餘後續寫入的數據存放在一塊兒。效果：




總結

這個教程提供了幾個用matplotlib科學畫圖包進行畫圖的例子，Matplotlib是在Linux環境中用於解決科學畫圖的絕佳方案，表如今其無縫地和Python、Numpy鏈接、自動化能力，和提供多種自定義的高質量的畫圖產品。matplotlib包的文檔和例子詳見這裏。