【python】matplotlib总结

目录

• 快速入门
• 各种图形
• • 曲线图
  • 散点图
  • 直方图
  • 饼图
• 风格和样式

快速入门

基本环境配置：

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] # 设置字体以便正确显示汉字
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 正确显示连字符

概述：画图首先要创建画布，然后在上面画一幅或者多幅图，每一幅图称为子图。
添加子图：add_subplot函数，传入子图网格的行数、列数，以及当前子图的序号（序号从1开始，行优先）。如，总共两行两列四个子图，当前添加的子图位于第2行第二列那就是add_subplot(2,2,4)或者add_subplot(224)

坐标轴和刻度：axis是坐标轴，tick是刻度，相互配合可以设置坐标轴的阈值范围、刻度显示、刻度的字符以及刻度字符的格式等。另外，Matplotlib很好的支持了LaTex的语法，我们在坐标轴的名称、画布标题、子图标题、图例等元素中都可以使用LaTex的语法加入数学公式。

图例：子图的legend函数用于生成图例，而绘制曲线的时候添加label参数与之相互配合

显示与保存：显示使用show函数，但是也可以全局使用%matplotlib，就不需要show函数了，另外在jupyter notebook中，使用%matplotlib inline可以实现图片的内嵌！另一方面，保存使用的是savefig函数，设定保存文件名和分辨率即可。

风格：matplotlib其实有两种风格，一种是我们之前一直使用的面向对象的风格，另一种是类MATLAB的风格，这种风格中没有画布和子图的概念，或者说是默认游客一张画布，并且画布上已经有了一个子图，只需要直接调用pyplot绘制即可。
比较：前者更精致，后者更便利

各种图形 曲线图

核心是plot函数，将顺序相连的点以直线连接，参数主要包括x,y也就是长度相同的一维数组表示离散点的x,y坐标；color简写是c表示颜色，linestyle简写是ls表示连线的形状，linewidth简写是lw表示连线的宽度，label表示图例中显示的曲线名称。

散点图

核心是scatter函数，描述离散数据点在直角坐标系平面上的分布图，参数主要包括x,y也就是长度相同的一维数组表示离散点的x,y坐标；s表示离散点的大小；c表示颜色；alpha表示透明度；edgecolor表示边缘颜色。

直方图

核心是hist函数，用于表示数值数据分布，先将数值范围分割成等长的间隔 ，然后计算每个间隔中有多少数值，主要参数有：输入数据x，是一个单独的数组或者一组不需要相同长度的数组；bins表示分段方式。整数就是分为几段，数组就是分割点；color表示直方图的颜色；orientation表示直方图的方向；stacked表示是否允许堆叠;alpha表示透明度；

饼图

核心是pie函数，用于表示每个数值相对于全部数值之和的大小，核心参数有:输入数据x，explode表示各个部分偏离中心点的距离，labels表示各个部分的标签，color表示各个部分的颜色,autoptc表示数值的规则,shadow表示饼图是否有阴影。

风格和样式

画布：主要参数看看就好了，主要函数：add_subplot添加多个子图，add_axes添加单个子图，但是需要指定位置，clear清空当前画布中的内容，show展示画布内容，savefig保存画布，suptitle设置画布标题，text任意位置显示文字。

子图布局：一般就是add_subplot，复杂的布局可以使用gridspec这个函数

颜色：1、RGB或者RGBA的元组表示zhiyu，值域是[0,1]；2、十六进制表示；3、[0,1]的浮点数字符串表示灰度；4、颜色缩写字符串，‘b’ ‘g’ ‘e’ 'c’绿色 ‘y’ 'k’黑色 ‘w’
线和点的样式：linestyle或ls设置线的样式，marker设置点的样式

坐标轴：
set_xlim(left,right)和set_ylim(bottom,top)设置x轴与y轴的范围，参数就是最大最小值。
invert_xaxis()和invert_yaxis()用于反转x轴和y轴
twinx与twiny用于显示双x轴与双y轴

刻度：
ax.xaxis.set_major_locator、ax.xaxis.set_minor_locator x轴主副刻度
ax.yaxis.set_major_locator、ax.yaxis.set_minor_locator y轴主副刻度

MultipleLocator类控制刻度的疏密

设置刻度文本样式：get_xtickbabels或者get_ytickbabels函数

设置刻度文本内容：ax.xaxis.set_major_formatter结合FuncFormatter来实现

文本：默认是西方字体，需要设置为中方字体，windows下好解决，但是linux下面试了好多次都不行，以后在填坑吧

from matplotlib import pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] # 设置字体以便正确显示汉字
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 正确显示连字符

一些函数：
suptitle、set_title、set_xlabel、set_ylabel、text、annotate、figtext
其中text与annotate是在子图上写文字，后者会生成一个箭头，而figtext是在画布上写文字

fig = plt.figure()
fig.suptitle('画布标题')

ax = fig.add_subplot(111)
ax.set_title('子图标题')
ax.set_xlabel('x轴标注文本', fontdict={'fontsize':14})
ax.set_ylabel('y轴标注文本', fontdict={'fontsize':14})
ax.text(3, 8, '边框颜色', style='italic', bbox={'facecolor':'red', 'alpha':0.5, 'pad':10})
ax.text(2, 6, r'LaTex: $E=mc^2$', fontsize=15)
ax.text(0.95, 0.01, '坐标内绿色文字', verticalalignment='bottom', horizontalalignment='right', transform=ax.transAxes, color='green', fontsize=15)
ax.plot([2], [1], 'o')
ax.annotate('annotate文字', xy=(2, 1), xytext=(3, 4), arrowprops={'facecolor':'black', 'shrink':0.05})
ax.set_xlim(0,10)
ax.set_ylim(0,10)