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。
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。
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
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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:
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import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams ['font.sas-serig' ]=['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。
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%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
线条风格linestyle或ls
描述
线条风格linestyle或ls
描述
‘-‘
实线
‘:’
虚线
‘–’
破折线
‘None’,’ ‘,’’
什么都不画
‘-.’
点划线
线条标记
标记maker
描述
标记
描述
‘o’
圆圈
‘.’
点
‘D’
菱形
‘s’
正方形
‘h’
六边形1
‘*’
星号
‘H’
六边形2
‘d’
小菱形
‘_’
水平线
‘v’
一角朝下的三角形
‘8’
八边形
‘<’
一角朝左的三角形
‘p’
五边形
‘>’
一角朝右的三角形
‘,’
像素
‘^’
一角朝上的三角形
‘+’
加号
‘\
‘
竖线
‘None’,’’,’ ‘
无
‘x’
X
颜色 可以通过调用matplotlib.pyplot.colors()
得到matplotlib支持的所有颜色。
别名
颜色
别名
颜色
b
蓝色
g
绿色
r
红色
y
黄色
c
青色
k
黑色
m
洋红色
w
白色
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1
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%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 (-1 , 1 )
plt .plot(x, y1)
叠加图 用一条指令画多条不同格式的线。
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# evenly sampled time at 200 ms intervals
t = np.arange(0 ., 5 ., 0.2 )
# red dashes, blue squares and green triangles
plt.plot(t, t, 'r--' , t, t**2 , 'bs' , t, t**3 , 'g^' )
plt.show()
plt.figure() 你可以多次使用figure命令来产生多个图,其中,图片号按顺序增加。这里,要注意一个概念当前图和当前坐标。所有绘图操作仅对当前图和当前坐标有效。通常,你并不需要考虑这些事,下面的这个例子为大家演示这一细节。
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import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(1 ) # 第一张图
plt.subplot(211 ) # 第一张图中的第一张子图
plt.plot([1 ,2 ,3 ])
plt.subplot(212 ) # 第一张图中的第二张子图
plt.plot([4 ,5 ,6 ])
plt.figure(2 ) # 第二张图
plt.plot([4 ,5 ,6 ]) # 默认创建子图subplot(111 )
plt.figure(1 ) # 切换到figure 1 ; 子图subplot(212 )仍旧是当前图
plt.subplot(211 ) # 令子图subplot(211 )成为figure1的当前图
plt.title('Easy as 1 ,2 ,3 ') # 添加subplot 211 的标题
figure感觉就是给图像ID,之后可以索引定位到它。
plt.text()添加文字说明 text()可以在图中的任意位置添加文字,并支持LaTex语法 xlable(), ylable()用于添加x轴和y轴标签 title()用于添加图的题目
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
mu, sigma = 100 , 15
x = mu + sigma * np.random.randn(10000 )
# 数据的直方图
n, bins, patches = plt.hist(x, 50 , normed=1 , facecolor='g' , alpha=0.75 )
plt.xlabel('Smarts' )
plt.ylabel('Probability' )
#添加标题
plt.title('Histogram of IQ' )
#添加文字
plt.text(60 , .025 , r'$\mu=100,\ \sigma=15$' )
plt.axis([40 , 160 , 0 , 0.03 ])
plt.grid(True )
plt.show()
text中前两个参数感觉应该是文本出现的坐标位置。
plt.annotate()文本注释 在数据可视化的过程中,图片中的文字经常被用来注释图中的一些特征。使用annotate()方法可以很方便地添加此类注释。在使用annotate时,要考虑两个点的坐标:被注释的地方xy(x, y)和插入文本的地方xytext(x, y)。[^1]
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
ax = plt.subplot(111 )
t = np.arange(0.0 , 5.0 , 0.01 )
s = np.cos(2 *np.pi*t)
line, = plt.plot(t, s, lw=2 )
plt.annotate('local max', xy=(2 , 1 ), xytext=(3 , 1.5 ),
arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05 ),
)
plt.ylim(-2 ,2 )
plt.show()
[^1]:DataHub-Python 数据可视化入门1
plt.xticks()/plt.yticks()设置轴记号 现在是明白干嘛用的了,就是人为设置坐标轴的刻度显示的值。
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# 导入 matplotlib 的所有内容(nympy 可以用 np 这个名字来使用)
from pylab import *
# 创建一个 8 * 6 点(point)的图,并设置分辨率为 80
figure(figsize=(8 ,6 ), dpi=80 )
# 创建一个新的 1 * 1 的子图,接下来的图样绘制在其中的第 1 块(也是唯一的一块)
subplot(1 ,1 ,1 )
X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256 ,endpoint=True )
C,S = np.cos(X), np.sin(X)
# 绘制余弦曲线,使用蓝色的、连续的、宽度为 1 (像素)的线条
plot(X, C, color="blue" , linewidth=1.0 , linestyle="-" )
# 绘制正弦曲线,使用绿色的、连续的、宽度为 1 (像素)的线条
plot(X, S, color="r" , lw=4.0 , linestyle="-" )
plt.axis([-4 ,4 ,-1.2 ,1.2 ])
# 设置轴记号
xticks([-np.pi, -np.pi/2 , 0 , np.pi/2 , np.pi],
[r'$-\pi$' , r'$-\pi/2$' , r'$0$' , r'$+\pi/2$' , r'$+\pi$' ])
yticks([-1 , 0 , +1 ],
[r'$-1$' , r'$0$' , r'$+1$' ])
# 在屏幕上显示
show()
当我们设置记号的时候,我们可以同时设置记号的标签。注意这里使用了 LaTeX。[^2]
[^2]:Matplotlib 教程
移动脊柱 坐标系 1
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ax = gca()
ax.spines ['right' ].set_color('none' )
ax.spines ['top' ].set_color('none' )
ax.xaxis .set_ticks_position ('bottom' )
ax.spines ['bottom' ].set_position(('data' ,0 ))
ax.yaxis .set_ticks_position ('left' )
ax.spines ['left' ].set_position(('data' ,0 ))
这个地方确实没看懂,囧,以后再说吧,感觉就是移动了坐标轴的位置。
plt.legend()添加图例 1
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plot (X, C, color="blue" , linewidth=2.5 , linestyle="-" , label="cosine" )
plot (X, S, color="red" , linewidth=2.5 , linestyle="-" , label="sine" )
legend (loc='upper left' )
matplotlib.pyplot 使用plt.style.use('ggplot')
命令,可以作出ggplot风格的图片。
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# Import necessary packages
import pandas as pd
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
plt .style.use('ggplot')
from sklearn import datasets
from sklearn import linear_model
import numpy as np
# Load data
boston = datasets.load_boston()
yb = boston.target.reshape(-1 , 1 )
Xb = boston['data '][:,5].reshape(-1, 1)
# Plot data
plt .scatter(Xb ,yb)
plt .ylabel('value of house /1000 ($)')
plt .xlabel('number of rooms')
# Create linear regression object
regr = linear_model.LinearRegression ()
# Train the model using the training sets
regr .fit( Xb , yb)
# Plot outputs
plt .scatter(Xb , yb, color='black')
plt .plot(Xb , regr.predict(Xb ), color='blue',
linewidth=3 )
plt .show()
给特殊点做注释 好吧,又是注释,多个例子参考一下!
我们希望在 2π/32π/3 的位置给两条函数曲线加上一个注释。首先,我们在对应的函数图像位置上画一个点;然后,向横轴引一条垂线,以虚线标记;最后,写上标签。
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t = 2 *np.pi/3
# 作一条垂直于x轴的线段,由数学知识可知,横坐标一致的两个点就在垂直于坐标轴的直线上了。这两个点是起始点。
plot([t,t],[0 ,np.cos(t)], color ='blue' , linewidth=2.5 , linestyle="--" )
scatter([t,],[np.cos(t),], 50 , color ='blue' )
annotate(r'$\sin(\frac{2\pi}{3})=\frac{\sqrt{3}}{2}$' ,
xy=(t, np.sin(t)), xycoords='data' ,
xytext=(+10 , +30 ), textcoords='offset points' , fontsize=16 ,
arrowprops=dict(arrowstyle="->" , connectionstyle="arc3,rad=.2" ))
plot([t,t],[0 ,np.sin(t)], color ='red' , linewidth=2.5 , linestyle="--" )
scatter([t,],[np.sin(t),], 50 , color ='red' )
annotate(r'$\cos(\frac{2\pi}{3})=-\frac{1}{2}$' ,
xy=(t, np.cos(t)), xycoords='data' ,
xytext=(-90 , -50 ), textcoords='offset points' , fontsize=16 ,
arrowprops=dict(arrowstyle="->" , connectionstyle="arc3,rad=.2" ))
plt.subplot() plt.subplot(2,3,1)
表示把图标分割成2*3的网格。也可以简写plt.subplot(231)
。其中,第一个参数是行数,第二个参数是列数,第三个参数表示图形的标号。
plt.axes() 我们先来看什么是Figure和Axes对象。在matplotlib中,整个图像为一个Figure对象。在Figure对象中可以包含一个,或者多个Axes对象。每个Axes对象都是一个拥有自己坐标系统的绘图区域。其逻辑关系如下^3 :
plt.axes-官方文档
axes() by itself creates a default full subplot(111) window axis. axes(rect, axisbg=’w’) where rect = [left, bottom, width, height] in normalized (0, 1) units. axisbg is the background color for the axis, default white. axes(h) where h is an axes instance makes h the current axis. An Axes instance is returned.
rect=[左, 下, 宽, 高] 规定的矩形区域,rect矩形简写,这里的数值都是以figure大小为比例,因此,若是要两个axes并排显示,那么axes[2]的左=axes[1].左+axes[1].宽,这样axes[2]才不会和axes[1]重叠。
show code:
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http :///examples/pylab_examples/axes_demo.html
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# create some data to use for the plot
dt = 0.001
t = np.arange(0.0 , 10.0 , dt)
r = np.exp (-t[:1000 ]/0.05 ) # impulse response
x = np.random .randn(len (t))
s = np.convolve(x, r)[:len (x)]*dt # colored noise
# the main axes is subplot(111) by default
plt.plot(t, s)
plt.axis([0 , 1 , 1.1 *np.amin(s), 2 *np.amax(s)])
plt.xlabel('time (s)' )
plt.ylabel('current (nA)' )
plt.title('Gaussian colored noise' )
# this is an inset axes over the main axes
a = plt.axes([.65 , .6 , .2 , .2 ], axisbg='y' )
n, bins, patches = plt.hist(s, 400 , normed=1 )
plt.title('Probability' )
plt.xticks([])
plt.yticks([])
# this is another inset axes over the main axes
a = plt.axes([0.2 , 0.6 , .2 , .2 ], axisbg='y' )
plt.plot(t[:len (r)], r)
plt.title('Impulse response' )
plt.xlim(0 , 0.2 )
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.show()
[^3]:绘图: matplotlib核心剖析
pyplot.pie参数
colors颜色 找出matpltlib.pyplot.plot中的colors可以取哪些值?
打印颜色值和对应的RGB值。
plt.axis('equal')
避免比例压缩为椭圆
autopct How do I use matplotlib autopct? 1
autopct enables you to display the percent value using Python string formatting. For example, if autopct='%.2f' , then for each pie wedge, the format string is '%.2f' and the numerical percent value for that wedge is pct, so the wedge label is set to the string '%.2f' %pct.
愿有岁月可回首,愿有前程可奔赴!努力向上,乐观开心!fighting!
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