来源丨网络 今天给大家介绍16个Matplotlib绘图实用的小技巧,Matplotlib在Python数据分析里有着非常广泛的使用,而且很多做科研学术的同学都是用这个库。下面整理了一些非常不错的小技巧,建议大家收藏哦! 1. 添加标题-title matplotlib.pyplot 对象中有个 title 可以设置表格的标题。 importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt # 显示中文 plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False %matplotlib inline x=np.arange(0,10) plt.title('这是一个示例标题') plt.plot(x,x*x) plt.show 具体实现效果: 2. 添加文字-text设置坐标和文字,可以使用 matplotlib.pyplot 对象中 text 接口。其中 第一、二个参数来设置坐标,第三个参数是设置显示文本内容。
具体实现效果: 3. 添加注释-annotate我们实用 annotate 接口可以在图中增加注释说明。其中:
importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt # 显示中文 plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False %matplotlib inline x=np.arange(-10,11,1) y=x*x plt.title('这是一个示例标题') plt.plot(x,y) # 添加注释 plt.annotate('这是一个示例注释',xy=(0,1),xytext=(-2,22),arrowprops={'headwidth':10,'facecolor':'r'}) plt.show 具体实现效果: 4. 设置坐标轴名称-xlabel/ylabel二维坐标图形中,需要在横轴和竖轴注明名称以及数量单位。设置坐标轴名称使用的接口是 xlabel 和 ylable。
具体实现效果: 5. 添加图例-legend当线条过多时,我们设置不同颜色来区分不同线条。因此,需要对不同颜色线条做下标注,我们实用 legend 接口来实现。 importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt # 显示中文 plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False %matplotlib inline plt.plot(x,x) plt.plot(x,x*2) plt.plot(x,x*3) plt.plot(x,x*4) # 直接传入legend plt.legend(['生活','颜值','工作','金钱']) plt.show 具体实现效果: 6. 调整颜色-color传颜色参数,使用 plot 中的 color 属性来设置,color 支持以下几种方式。
具体实现效果: 7. 切换线条样式-marker如果想改变线条的样式,我们可以使用修改 plot 绘图接口中 mark 参数,具体实现效果: importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt %matplotlib inline x=np.arange(1,5) plt.plot(x,marker='o') plt.plot(x+1,marker='>') plt.plot(x+2,marker='s') plt.show 具体实现效果: 其中 marker 支持的类型:
具体各个效果类型如下: 8. 显示数学公式-mathtext格式如下:作为开始和结束符,如$,中间的将解析出公式中的符号。
具体实现效果: 9. 显示网格-gridgrid 接口可以用来设置背景图为网格。 importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt %matplotlib inline x='a','b','c','d' y=[15,30,45,10] plt.grid # 也可以设置颜色、线条宽度、线条样式 # plt.grid(color='g',linewidth='1',linestyle='-.') plt.plot(x,y) plt.show 具体实现效果: 10. 调整坐标轴刻度-locator_params坐标图的刻度我们可以使用 locator_params 接口来调整显示颗粒。 同时调整 x 轴和 y 轴:plt.locator_params(nbins=20) 只调整 x 轴:plt.locator_params(''x',nbins=20) 只调整 y 轴:plt.locator_params(''y',nbins=20)
具体实现效果: 11. 调整坐标轴范围-axis/xlim/ylimaxis:[0,5,0,10],x从0到5,y从0到10 xlim:对应参数有xmin和xmax,分别能调整最大值最小值 ylim:同xlim用法 importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt %matplotlib inline x=np.arange(0,30,1) plt.plot(x,x*x) #显示坐标轴,plt.axis,4个数字分别代表x轴和y轴的最小坐标,最大坐标 #调整x为10到25 plt.xlim(xmin=10,xmax=25) plt.plot(x,x*x) plt.show 具体实现效果: 12. 调整日期自适应-autofmt_xdate有时候显示日期会重叠在一起,非常不友好,调用plt.gcf.autofmt_xdate,将自动调整角度。
具体实现效果: 13. 添加双坐标轴-twinximportnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt %matplotlib inline x=np.arange(1,20) y1=x*x y2=np.log(x) plt.plot(x,y1) # 添加一个坐标轴,默认0到1 plt.twinx plt.plot(x,y2,'r') plt.show 具体实现效果: 14. 填充区域-fill/fill_beweenfill 填充函数区域
具体实现效果: fill_beween填充函数交叉区域 importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt # 显示中文 plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False %matplotlib inline plt.title('这是一个示例标题') 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) # 填充 plt.fill_between(x,y1,y2,where=y1>y2,interpolate=True) plt.show 具体实现效果: 15. 画一个填充好的形状-matplotlib.patche
具体实现效果: 16. 切换样式-plt.style.usematplotlib支持多种样式,可以通过plt.style.use切换样式,例如: plt.style.use('ggplot')输入plt.style.available 可以查看所有的样式: importmatplotlib.pyplotasplt plt.style.available 具体实现效果: 示例代码,ggplot样式:
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