Matplotlib數據可視化從入門到精通

目錄

• 前言
• 1、如何添加標題-title
• 2、如何添加文字-text
• 3、如何添加註釋-annotate
• 4、如何設置座標軸名稱-xlabel/ylabel
• 5、如何添加圖例-legend
• 6、如何調整顏色-color
• 7、如何切換線條樣式-marker
• 8、如何顯示數學公式-mathtext
• 9、如何顯示網格-grid
• 10、如何調整座標軸刻度-locator_params
• 11、如何調整座標軸範圍-axis/xlim/ylim
• 12、如何調整日期自適應-autofmt_xdate
• 十3、如何添加座標軸-twinx
• 十4、如何填充區域-fill/fill_beween
• 十5、如何畫一個填充好的形狀-matplotlib.patche
• 十6、如何切換樣式-plt.style.use
• 更多技巧

前言

Matplotlib是一個強大的可視化工具，是Python的繪圖庫，可與NumPy一塊兒使用，提供了一種有效的MatLab開源替代方案，用來畫圖真的不要太香！

下面總結出經常使用的操做以及技巧，保證每一個例子的代碼均可以直接拿來運行。更多內容請查看官網

1、如何添加標題-title

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x=np.arange(0,10)
plt.title('chenqionghe')
plt.plot(x,x*x)
plt.show()

2、如何添加文字-text

官方文檔
設置座標和文字便可

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x=np.arange(-10,11,1)
y=x*x
plt.plot(x,y)
plt.title('chenqionghe')
plt.text(-2.5,30,'function y=x*x')
plt.show()

3、如何添加註釋-annotate

官方文檔

• xy：爲備註的座標點
• xytext：備註文字的座標(默認爲xy的位置)
• arrowprops：在xy和xytext之間繪製一個箭頭

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x=np.arange(-10,11,1)
y=x*x
plt.title('chenqionghe')
plt.plot(x,y)
plt.annotate('chenqionghe is  a kind man',xy=(0,1),xytext=(-4,20),arrowprops={'headwidth':10,'facecolor':'r'})
plt.show()

4、如何設置座標軸名稱-xlabel/ylabel

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x=np.arange(1,20)
plt.xlabel('chenqionghe')
plt.ylabel('muscle')
plt.plot(x,x*x)
plt.show()

5、如何添加圖例-legend

官方文檔

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x,x)
plt.plot(x,x*2)
plt.plot(x,x*3)
plt.plot(x,x*4)
# 直接傳入legend
plt.legend(['chenqionghe','light','weight','baby'])
plt.show()

6、如何調整顏色-color

傳顏色參數，支持如下幾種方式

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x=np.arange(1,5)
#顏色的幾種方式
plt.plot(x,color='g')
plt.plot(x+1,color='0.5')
plt.plot(x+2,color='#FF00FF')
plt.plot(x+3,color=(0.1,0.2,0.3))
plt.show()

7、如何切換線條樣式-marker

更多樣式查看官方文檔

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x=np.arange(1,5)
plt.plot(x,marker='o')
plt.plot(x+1,marker='>')
plt.plot(x+2,marker='s')
plt.show()

8、如何顯示數學公式-mathtext

全部公式符號
格式以下：
$做爲開始和結束符，如$ \omega $，中間的將解析出公式中的符號

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.title('chenqionghe')
plt.xlim([1,8])
plt.ylim([1,5])
plt.text(2,4,r'$ \alpha \beta \pi \lambda \omega $',size=25)
plt.text(4,4,r'$ \sin(0)=\cos(\frac{\pi}{2}) $',size=25)
plt.text(2,2,r'$ \lim_{x \rightarrow y} \frac{1}{x^3} $',size=25)
plt.text(4,2,r'$ \sqrt[4]{x}=\sqrt{y} $',size=25)
plt.show()

9、如何顯示網格-grid

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x='chenqionghe','light','weigtht','baby'
y=[15,30,45,10]
plt.grid()
# 也能夠設置顏色、線條寬度、線條樣式
# plt.grid(color='g',linewidth='1',linestyle='-.')
plt.plot(x,y)
plt.show()

10、如何調整座標軸刻度-locator_params

同時調整x軸和y軸：plt.locator_params(nbins=20)
只調整x軸：plt.locator_params(‘'x',nbins=20)
只調整y軸：plt.locator_params(‘'y',nbins=20)

示例代碼

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x=np.arange(0,30,1)
plt.plot(x,x)
# x軸和y軸分別顯示20個
plt.locator_params(nbins=20)
plt.show()

11、如何調整座標軸範圍-axis/xlim/ylim

• axis：[0,5,0,10]，x從0到5，y從0到10
• xlim：對應參數有xmin和xmax，分別能調整最大值最小值
• ylim：同xlim用法

示例代碼

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x=np.arange(0,30,1)
plt.plot(x,x*x)
#顯示座標軸，plt.axis(),4個數字分別表明x軸和y軸的最小座標，最大座標

#調整x爲10到25
plt.xlim(xmin=10,xmax=25)
plt.plot(x,x*x)
plt.show()

12、如何調整日期自適應-autofmt_xdate

有時候顯示日期會重疊在一塊兒，很是不友好，調用plt.gcf().autofmt_xdate()，將自動調整角度

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
x=pd.date_range('2020/01/01',periods=30)
y=np.arange(0,30,1)
plt.plot(x,y)
plt.gcf().autofmt_xdate()
plt.show()

十3、如何添加座標軸-twinx

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x=np.arange(1,20)
y1=x*x
y2=np.log(x)
plt.plot(x,y1)
# 添加一個座標軸，默認0到1
plt.twinx()
plt.plot(x,y2,'r')
plt.show()

十4、如何填充區域-fill/fill_beween

fill填充函數區域

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x=np.linspace(0,5*np.pi,1000)
y1=np.sin(x)
y2=np.sin(2*x)
plt.plot(x,y1)
plt.plot(x,y2)
plt.fill(x,y1,'g')
plt.fill(x,y2,'r')

plt.title('chenqionghe')
plt.show()

fill_beween填充函數交叉區域

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.title('chenqionghe')
x=np.linspace(0,5*np.pi,1000)
y1=np.sin(x)
y2=np.sin(2*x)
plt.plot(x,y1)
plt.plot(x,y2)
plt.fill_between(x,y1,y2,where=y1>y2,interpolate=True)
plt.show()

十5、如何畫一個填充好的形狀-matplotlib.patche

各類形狀參考官方文檔

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as mptaches
xy1=np.array([0.2,0.2])
xy2=np.array([0.2,0.8])
xy3=np.array([0.8,0.2])
xy4=np.array([0.8,0.8])

fig,ax=plt.subplots()

#圓形,指定座標和半徑
circle=mptaches.Circle(xy1,0.15)
ax.add_patch(circle)

#長方形
rect=mptaches.Rectangle(xy2,0.2,0.1,color='r')
ax.add_patch(rect)

#多邊形
polygon=mptaches.RegularPolygon(xy3,6,0.1,color='g')
ax.add_patch(polygon)

# 橢圓
ellipse=mptaches.Ellipse(xy4,0.4,0.2,color='c')
ax.add_patch(ellipse)

ax.axis('equal')
plt.show()

十6、如何切換樣式-plt.style.use

matplotlib支持多種樣式，能夠經過plt.style.use切換樣式，例如：

plt.style.use('ggplot')

輸入plt.style.available能夠查看全部的樣式

plt.style.available
['seaborn-dark',
 'seaborn-darkgrid',
 'seaborn-ticks',
 'fivethirtyeight',
 'seaborn-whitegrid',
 'classic',
 '_classic_test',
 'fast',
 'seaborn-talk',
 'seaborn-dark-palette',
 'seaborn-bright',
 'seaborn-pastel',
 'grayscale',
 'seaborn-notebook',
 'ggplot',
 'seaborn-colorblind',
 'seaborn-muted',
 'seaborn',
 'Solarize_Light2',
 'seaborn-paper',
 'bmh',
 'tableau-colorblind10',
 'seaborn-white',
 'dark_background',
 'seaborn-poster',
 'seaborn-deep']

示例代碼

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as mptaches

plt.style.use('ggplot')

# 新建4個子圖
fig,axes=plt.subplots(2,2)
ax1,ax2,ax3,ax4=axes.ravel()

# 第一個圖
x,y=np.random.normal(size=(2,100))
ax1.plot(x,y,'o')

# 第二個圖
x=np.arange(0,10)
y=np.arange(0,10)
colors=plt.rcParams['axes.prop_cycle']
length=np.linspace(0,10,len(colors))
for s in length:
    ax2.plot(x,y+s,'-')

# 第三個圖
x=np.arange(5)
y1,y2,y3=np.random.randint(1,25,size=(3,5))
width=0.25    

ax3.bar(x,y1,width)
ax3.bar(x+width,y2,width)
ax3.bar(x+2*width,y3,width)

# 第四個圖
for i,color in enumerate(colors):
    xy=np.random.normal(size=2)
    ax4.add_patch(plt.Circle(xy,radius=0.3,color=color['color']))
    
ax4.axis('equal')
plt.show()

默認樣式

切換成ggplot樣式後

更多技巧

到這裏，經常使用的技巧已經差很少，建議最好本身運行一下加深印象，更多技巧能夠查看下面的文章

• Matplotlib如何繪製子圖
• Matplotlib如何顯示中文
• python數據分析經常使用圖大集合