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Python--matplotlib 绘图可视化知识点整理

2018-3-30 13:00 |来自: 互联网 465 0

摘要: （点击上方公众号，可快速关注）来源：Michael_翔_ 链接：segmentfault.com/a/1190000005104723 本文作为学习过程中对matplotlib一些常用知识点的整理，方便查找。强烈推荐ipython 无论你工作在什么项目上， ...

（点击上方公众号，可快速关注）

来源：Michael_翔_

链接：segmentfault.com/a/1190000005104723

本文作为学习过程中对matplotlib一些常用知识点的整理，方便查找。

强烈推荐ipython

无论你工作在什么项目上，IPython都是值得推荐的。利用ipython --pylab，可以进入PyLab模式，已经导入了matplotlib库与相关软件包（例如Numpy和Scipy)，额可以直接使用相关库的功能。

这样IPython配置为使用你所指定的matplotlib GUI后端（TK/wxPython/PyQt/Mac OS X native/GTK)。对于大部分用户而言，默认的后端就已经够用了。Pylab模式还会向IPython引入一大堆模块和函数以提供一种更接近MATLAB的界面。

参考

matplotlib-绘制精美的图表
matplotlib.pyplot.plt参数介绍

import matplotlib.pyplot as plt

labels='frogs','hogs','dogs','logs'

sizes=15,20,45,10

colors='yellowgreen','gold','lightskyblue','lightcoral'

explode=0,0.1,0,0

plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,colors=colors,autopct='%1.1f%%',shadow=True,startangle=50)

plt.axis('equal')

plt.show()

matplotlib图标正常显示中文

为了在图表中能够显示中文和负号等，需要下面一段设置：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签

plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号

matplotlib inline和pylab inline

可以使用ipython --pylab打开ipython命名窗口。

%matplotlib inline#notebook模式下

%pylab inline#ipython模式下

这两个命令都可以在绘图时，将图片内嵌在交互窗口，而不是弹出一个图片窗口，但是，有一个缺陷：除非将代码一次执行，否则，无法叠加绘图，因为在这两种模式下，是要有plt出现，图片会立马show出来，因此：

推荐在ipython notebook时使用，这样就能很方便的一次编辑完代码，绘图。

为项目设置matplotlib参数

在代码执行过程中，有两种方式更改参数：

使用参数字典(rcParams)
调用matplotlib.rc()命令通过传入关键字元祖，修改参数

如果不想每次使用matplotlib时都在代码部分进行配置，可以修改matplotlib的文件参数。可以用matplot.get_config()命令来找到当前用户的配置文件目录。

配置文件包括以下配置项：

axex: 设置坐标轴边界和表面的颜色、坐标刻度值大小和网格的显示

backend: 设置目标暑促TkAgg和GTKAgg

figure: 控制dpi、边界颜色、图形大小、和子区( subplot)设置

font: 字体集（font family）、字体大小和样式设置

grid: 设置网格颜色和线性

legend: 设置图例和其中的文本的显示

line: 设置线条（颜色、线型、宽度等）和标记

patch: 是填充2D空间的图形对象，如多边形和圆。控制线宽、颜色和抗锯齿设置等。

savefig: 可以对保存的图形进行单独设置。例如，设置渲染的文件的背景为白色。

verbose: 设置matplotlib在执行期间信息输出，如silent、helpful、debug和debug-annoying。

xticks和yticks: 为x,y轴的主刻度和次刻度设置颜色、大小、方向，以及标签大小。

线条相关属性标记设置

用来该表线条的属性

线条标记

颜色

可以通过调用matplotlib.pyplot.colors()得到matplotlib支持的所有颜色。

如果这两种颜色不够用，还可以通过两种其他方式来定义颜色值：

使用HTML十六进制字符串 color='eeefff' 使用合法的HTML颜色名字（’red’,’chartreuse’等）。
也可以传入一个归一化到[0,1]的RGB元祖。 color=(0.3,0.3,0.4)

很多方法可以介绍颜色参数，如title()。

plt.tilte('Title in a custom color',color='#123456'）

背景色

通过向如matplotlib.pyplot.axes()或者matplotlib.pyplot.subplot()这样的方法提供一个axisbg参数，可以指定坐标这的背景色。

subplot(111,axisbg=(0.1843,0.3098,0.3098)

基础

如果你向plot()指令提供了一维的数组或列表，那么matplotlib将默认它是一系列的y值，并自动为你生成x的值。默认的x向量从0开始并且具有和y同样的长度，因此x的数据是[0,1,2,3].

图片来自:绘图: matplotlib核心剖析

确定坐标范围

plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax])上面例子里的axis()命令给定了坐标范围。
xlim(xmin, xmax)和ylim(ymin, ymax)来调整x,y坐标范围

%matplotlib inline

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from pylab import *

x = np.arange(-5.0, 5.0, 0.02)

y1 = np.sin(x)

plt.figure(1)

plt.subplot(211)

plt.plot(x, y1)

plt.subplot(212)

#设置x轴范围

xlim(-2.5, 2.5)

#设置y轴范围

ylim

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