Matplotlib

樣式美化

style

• 全部樣式
  • 語法：print(plt.style.available)
• 使用樣式
  語法：plt.style.use('ggplot')

畫圖

建立畫布

plt.figure(figsize=(10, 6.5))
figsize 設置畫布大小

設置標題

- title：圖形標題
- 用法：plt.title('regression result comparison')
    - title(label, fontdict=None, loc='center', pad=None, **kwargs)
        - label : 字符串，標題名
        - fontdict：標題文本外觀（字典）
        {'famlily'：['fantasy', 'Tahoma', 'monospace', 'Times New Roman']
         'color': 顏色
         'fontsize': 數字,字體大小
         'fontweight' : ['light', 'normal', 'medium', 'semibold', 'bold', 'heavy', 'black'] 字體粗細
         'verticalalignment': ['center' , 'top' , 'bottom' ,'baseline'] 設置水平對齊方式
         'horizontalalignment': [left,right,center]}垂直對齊方式
         'rotation'：vertical,horizontal 也能夠爲數字，旋轉角度
         'alpha’：透明度，參數值0至1之間
         'backgroundcolor'：標題背景顏色
         'bbox'：給標題增長外框 ，經常使用參數以下：
             boxstyle方框外形
             facecolor(簡寫fc)背景顏色
             edgecolor(簡寫ec)邊框線條顏色
             edgewidth邊框線條大小
例子：
plt.title('Interesting Graph',fontsize='large'，fontweight='bold') 設置字體大小與格式
plt.title('Interesting Graph',color='blue') 設置字體顏色
plt.title('Interesting Graph',loc ='left') 設置字體位置
plt.title('Interesting Graph',verticalalignment='bottom') 設置垂直對齊方式
plt.title('Interesting Graph',rotation=45) 設置字體旋轉角度
plt.title('Interesting',bbox=dict(facecolor='g', edgecolor='blue', alpha=0.65 )) 標題

圖例

• legend

loc
'best'         : 0, (only implemented for axes legends)(自適應方式)
'upper right'  : 1,
'upper left'   : 2,
'lower left'   : 3,
'lower right'  : 4,
'right'        : 5,
'center left'  : 6,
'center right' : 7,
'lower center' : 8,
'upper center' : 9,
'center'       : 10,

• 批量增長圖例

plt.legend([s1,s2],[label1,label2],loc=0)
s1,s2爲不一樣圖形對象，例如線圖，散點圖

x軸標題,y軸標題

• xlabel,ylabel
• 用法同title

刻度線標籤

• xtickets,ytickets
• 用法

plt.xtickets(np.arange(5), ('a','b','c','d','e'))

軸範圍

• xlim,ylim
• 用法

plt.xlim((1,10))

增長文字到圖形

• text
• 用法

plt.text(x,t,str)
x,y 爲要添加文字的座標

color

折線圖

- 參數:
    - s：大小
    - edgecolors：邊框顏色
    - c：內置顏色
    - markevery:樣式maker的個數
    - linestyle:線樣式
    - maker：樣式
   
================    ===============================
    character           description
    ================    ===============================
    ``'-'``             solid line style
    ``'--'``            dashed line style
    ``'-.'``            dash-dot line style
    ``':'``             dotted line style
    ``'.'``             point marker
    ``','``             pixel marker
    ``'o'``             circle marker
    ``'v'``             triangle_down marker
    ``'^'``             triangle_up marker
    ``'<'``             triangle_left marker
    ``'>'``             triangle_right marker
    ``'1'``             tri_down marker
    ``'2'``             tri_up marker
    ``'3'``             tri_left marker
    ``'4'``             tri_right marker
    ``'s'``             square marker
    ``'p'``             pentagon marker
    ``'*'``             star marker
    ``'h'``             hexagon1 marker
    ``'H'``             hexagon2 marker
    ``'+'``             plus marker
    ``'x'``             x marker
    ``'D'``             diamond marker
    ``'d'``             thin_diamond marker
    ``'|'``             vline marker
    ``'_'``             hline marker
    ================    ===============================

畫出原始數據y的分佈，其中畫圖所需的x值域
使用自變量集X的shape獲得一個自增數字列表

plt.plot(np.arange(X.shape[0]), y, color='k', label='true y')

柱狀圖

matplotlib.pyplot.bar(left, height, alpha=1, width=0.8, color=, edgecolor=, label=, lw=3)

1. left：x軸的位置序列，通常採用range函數產生一個序列，可是有時候能夠是字符串
2. height：y軸的數值序列，也就是柱形圖的高度，通常就是咱們須要展現的數據；
3. alpha：透明度，值越小越透明
4. width：爲柱形圖的寬度，通常這是爲0.8便可；
5. color或facecolor：柱形圖填充的顏色；
6. edgecolor：圖形邊緣顏色
7. label：解釋每一個圖像表明的含義，這個參數是爲legend()函數作鋪墊的，表示該次bar的標籤，其中legend()函數loc參數以下：
8. bottom:列表，在此基礎上疊加柱狀圖
9. hatch：填充形狀{'/', '', '|', '-', '+', 'x', 'o', 'O', '.', '*'}

ghj =[5, 10 ,15, 20, 25]
it =[ 1, 2, 3, 4, 5]
plt.barh(ghj, it) 
橫着的柱狀圖

散點圖

scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, 
    alpha=None, linewidths=None, verts=None, edgecolors=None, hold=None, data=None, **kwargs)

• x/y ：數據
• s ：標記大小
  • 數值標量 ： 以相同的大小繪製全部標記。
  • 行或列向量 ： 使每一個標記具備不一樣的大小。x、y 和 sz 中的相應元素肯定每一個標記的位置和麪積。sz 的長度必須等於 x 和 y 的長度。
  • [] ： 使用 36 平方磅的默認面積。
• c：標記顏色
  • RGB 三元數或顏色名稱 - 使用相同的顏色繪製全部標記。
  • 由 RGB 三元數組成的三列矩陣 - 對每一個標記使用不一樣的顏色。矩陣的每行爲對應標記指定一種 RGB 三元數顏色。行數必須等於 x 和 y 的長度。
  • 向量 - 對每一個標記使用不一樣的顏色，並以線性方式將 c 中的值映射到當前顏色圖中的顏色。c 的長度必須等於 x 和 y 的長度。要更改座標區的顏色圖，請使用 colormap 函數。

選項	說明	對應的 RGB 三元數
'red' 或 'r'	紅色	[1,0,0]
'green' 或 'g'	綠色	[0,1,0]
'blue' 或 'b'	藍色	[0,0,1]
'yellow' 或 'y'	黃色	[1,1,0]
'magenta' 或 'm'	品紅色	[1,0,1]
'cyan' 或 'c'	青藍色	[0,1,1]
'white' 或 'w'	白色	[1,1,1]
'black' 或 'k'	黑色	[0,0,0]

• edgecolors：輪廓顏色
• linewidths：線寬
• marker：標記樣式

餅圖

屬性	說明	類型
x	數據	list
labels	標籤	list
colors	指定餅圖的填充色	list
autopct	數據標籤	%0.1%% 保留一位小數
explode	突出的部分	list
shadow	是否顯示陰影	bool
pctdistance	數據標籤的距離圓心位置	0~1
labeldistance	設置各扇形標籤（圖例）與圓心的距離	0~1
startangle	開始繪圖的角度	float
radius	半徑長	默認是1
counterclock	是否讓餅圖按逆時針順序呈現
wedgeprops	設置餅圖內外邊界的屬性，如邊界線的粗細、顏色等	{'linewidth': 1.5, 'edgecolor':'black'}
textprops	設置餅圖中文本的屬性，如字體大小、顏色等	{'fontsize':12, 'color':'k'}
frame	是否要顯示餅圖背後的圖框，若是設置爲True的話，須要同時控制圖框x軸、y軸的範圍和餅圖的中心位置	bool

箱型圖

• 展現數據的分佈
  

• 圖表做用:
  • 1.反映一組數據的分佈特徵，如：分佈是否對稱，是否存在離羣點
  • 2.對多組數據的分佈特徵進行比較
  • 3.若是隻有一個定量變量，不多用箱線圖去看數據的分佈，而是用直方圖去觀察。通常都要跟其他的定性變量作分組箱線圖，能夠起對比做用。（key）
• 適合數據類型：
  • 針對連續型變量
• 用法：
  • 只有一個變量、一組的數據（1個變量，0個定性變量），好比：學生的成績狀況
  • 只有一個變量、多組數據（1個變量，1個定性變量[班級]），好比：一、二、3班學生的成績狀況
  • 只有一個變量、多組數據（1個變量，多個定性變量[年級、班級]），好比：初1、初2、初三的一、二、3班學生的成績狀況
  • 多個變量同理，看Y軸數據大小才相近才採用此用法

• 參數

屬性	說明	類型
x	指定要繪製箱線圖的數據	list
notch	是不是凹口的形式展示箱線圖，默認非凹口	bool
sym	指定異常點的形狀，默認爲o號顯示	+*.
vert	是否須要將箱線圖垂直襬放，默認垂直襬放	bool
whis	指定上下須與上下四分位的距離，默認爲1.5倍的四分位差	float
positions	指定箱線圖的位置,從左至右0,1,2遞增	list
widths	指定箱線圖的寬度，默認爲0.5	float
patch_artist	是否填充箱體的顏色	str
meanline	是否用線的形式表示均值，默認用點來表示	bool
showmeans	是否顯示均值，默認不顯示	bool
showcaps	是否顯示箱線圖頂端和末端的兩條線,默認顯示	bool
showbox	是否顯示箱線圖的箱體，默認顯示	bool
showfliers	是否顯示異常值，默認顯示	bool
boxprops	設置箱體的屬性，如邊框色，填充色等	{'color': 'b',"facecolor":"r"}
labels	爲箱線圖添加標籤，相似於圖例的做用	list
filerprops	設置異常值的屬性，如異常點的形狀、大小、填充色等	dict
medianprops	設置中位數的屬性，如線的類型、粗細等	{"linestyle":"--","color":"#FBFE00"}
meanprops	設置均值的屬性，如點的大小、顏色等	{"marker":"D","markerfacecolor":"white"}
capprops	設置箱線圖頂端和末端線條的屬性，如顏色、粗細等	dict
whiskerprops	設置須的屬性，如顏色、粗細、線的類型等	dict

註釋

• plt.annotate()
• 參數
  • s： 爲註釋文本內容
  • xy： 爲被註釋的座標點
  • xytext：爲註釋文字的座標位置
  • xycoords： 參數以下:
  • color：b’, ‘g’, ‘r’, ‘c’, ‘m’, ‘y’, ‘k’, ‘w
  • weight：ultralight’, ‘light’, ‘normal’, ‘regular’, ‘book’, ‘medium’, ‘roman’, ‘semibold’, ‘demibold’, ‘demi’, ‘bold’, ‘heavy’, ‘extra bold’, ‘black’
  • arrowprops
    • width：箭頭的寬度(以點爲單位)
    • headwidth：箭頭底部以點爲單位的寬度
    • headlength：箭頭的長度(以點爲單位)
    • shrink：總長度的一部分，從兩端「收縮」
    • facecolor：箭頭顏色
  • bbox給標題增長外框 ，經常使用參數以下：
    • boxstyle：方框外形
    • facecolor：(簡寫fc)背景顏色
    • edgecolor：(簡寫ec)邊框線條顏色
    • edgewidth：邊框線條大小

畫布分塊

• 語法：plt.subplot(n, m, p)
  • 第一個數字n，表明畫布分紅n行
  • 第二個數字m，表明畫布分紅m列
  • 第三個數字p，從左到右數，從上到下，第p張圖

plt.subplots()

figsize定義畫布尺寸
fig, axes = plt.subplots(1,2,figsize=(10,4))
for ax in axes:
    ax.plot(x, y, 'r')
    ax.set_xlabel('x')
    ax.set_ylabel('y')
    ax.set_title('title')
fig.tight_layout() #會自動調整子圖參數，使之填充整個圖像區域

遇到中文亂碼問題

• 找到matplotlib的配置文件位置

import matplotlib 
print(matplotlib.matplotlib_fname())
#我這裏的位置是C:\Python27\lib\site-packages\matplotlib\mpl-data\matplotlibrc

• 打開matplotlibrc文件進行編輯，找到#font.family : sans-serif更改成： font.family : SimHei
• -號會顯示出錯的解決方法爲： 在配置文件裏找到#axes.unicode_minus : True更改成：axes.unicode_minus : False

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用來正常顯示中文標籤
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用來正常顯示負號

黑體	SimHei
微軟雅黑	Microsoft YaHei
微軟正黑體	Microsoft JhengHei
新宋體	NSimSun
新細明體	PMingLiU
細明體	MingLiU
標楷體	DFKai-SB
仿宋	FangSong
楷體	KaiTi
仿宋_GB2312	FangSong_GB2312
楷體 _GB2312	KaiTi_GB2312

示例

• 實例 1

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib as mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
 
import matplotlib.pyplot as plt
y = range(1,17)
 
plt.bar(np.arange(16), y, alpha=0.5, width=0.3, color='yellow', edgecolor='red', label='The First Bar', lw=3)
plt.bar(np.arange(16)+0.4, y, alpha=0.2, width=0.3, color='green', edgecolor='blue', label='The Second Bar', lw=3)
plt.legend(loc='upper left')
plt.show()

• 實例2

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array([i for i in range(8)])
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(10,4))
# 內嵌圖
x = np.array([i for i in range(8)])
ax2 = fig.add_axes([0.1, 0.2, 0.1, 0.3]) # inset axes
ax2.plot(x,x**2,'r-.',x,np.exp(x),'g*-')
# 圖1
axes[0].plot(x,x**2,'r-.',label="y = x**2")
axes[0].plot(x,np.exp(x),'g*-',label="y = np.exp(x)")
axes[0].set_title("Normal scale")
axes[0].legend(loc=2) # 標籤
# 圖2
x = np.array([i for i in range(100)])
axes[1].plot(x,x**2,'r-.',label="y = x**2")
axes[1].plot(x,np.exp(x),'g*-',label="y = np.exp(x)")
axes[1].legend(loc=2)
axes[1].set_yscale("log") # 設置縱座標值域
axes[1].set_title("Logarithmic scale (y)")
#自動調整子圖參數，使之填充整個圖像區域
fig.tight_layout()
plt.show()

fig.savefig("filename.png")

• 實例3

from numpy import *

x = np.array([i for i in range(10)])
xx = linspace(0,3, 100)
n = np.array([0,1,2,3,4,5])
fig, axes = plt.subplots(1, 4, figsize=(12,3))
# 散點圖
axes[0].scatter(xx, xx + 0.25*np.random.randn(len(xx)))
axes[0].set_title("scatter")

axes[1].step(n, n**2, lw=2)
axes[1].set_title("step")
# 柱狀圖
axes[2].bar(n, n**2, align="center", width=0.5, alpha=0.5)
axes[2].set_title("bar")
# 填充，兩圖面積差
axes[3].fill_between(x, x**2, x**3, color="green", alpha=0.5)
axes[3].set_title("fill_between")
fig.tight_layout()
plt.show()
fig.savefig("fil.png")

• 實例4

plt.rcParams['font.sans-serif']=['FangSong_GB2312'] #用來正常顯示中文標籤
colors = ['red','yellowgreen','lightskyblue']
male = 70
female = 20
other = 10
total = 100
labels = ['男性', '女性', '未填']
sizes = [male, female, other]
colors = ['cornflowerblue', 'orange', 'limegreen']
explode = (0, 0.1, 0)

fig1, ax1 = plt.subplots()
ax1.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, colors=colors,
        autopct='%1.1f%%', shadow=False, startangle=90,
        textprops={'fontsize': 12, 'color': 'k'},
        labeldistance = 1
        )
ax1.axis('equal')
plt.legend(loc='upper right')

plt.show()