网上关于Python使用matplotlib包进行绘图的文章不少，自己写一遍掌握得才更好。matplotlib是用于创建二维图表和图形的库，它不在标准python库之中，需要单独安装。
安装
在windows的控制台里输入：
pip install matplotlib
执行import matplotlib，如果没有错误提示，则表示安装成功。
折线图
先画一个最简单的折线图。
import matplotlib.pyplot as plt
squares = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.plot(squares)
plt.show()
为了便于将来更灵活地摆放多个图，推荐下面这种写法：
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
squares = [1, 4, 9, 16, 25]
ax.plot(squares)
fig.show()
保存为图片或PDF
fig.savefig(“test-figure.png”, dpi=300)
fig.savefig(“test-figure.pdf”)
分别定义x和y
前面的例子实际上省略了x列表，如果x和y都写上，是这样：
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
x=[0, 1, 2, 3, 4]
y=[0, 3, 1, 5, 2]
ax.plot(x, y)
fig.show()
加上标题、坐标轴标签和网格线
set_title()设置图名。
set_xlabel()和set_ylabel()设置X轴和Y轴的名称。
grid()加网格线。
关于中文显示的问题
https://www.jb51.net/article/134546.htm
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
x=[0, 1, 2, 3, 4]
y=[0, 3, 1, 5, 2]
ax.plot(x, y)
ax.set_title('折线图', fontproperties="SimHei")
ax.set_xlabel('X轴', fontproperties="SimSun")
ax.set_ylabel('Y轴', fontproperties="SimSun")
ax.grid(True)
fig.show()
自定义X轴和Y轴的范围
用set_xlim()和 set_ylim()定义轴的最小刻度和最大刻度值。
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
x=[0, 1, 2, 3, 4]
y=[0, 3, 1, 5, 2]
ax.plot(x, y)
ax.set_title('折线图', fontproperties="SimHei")
ax.set_xlabel('X轴', fontproperties="SimSun")
ax.set_ylabel('Y轴', fontproperties="SimSun")
ax.grid(True)
ax.set_xlim(xmin=-1, xmax=10)
ax.set_ylim(ymin=-1, ymax=6)
fig.show()
在数据点上显示标记
plot(x, y, marker=’o’) 显示圆点标记
还有很多种标记：
- ‘o’ 圆圈 Circle
- ‘s’ 方块标记 Square
- ‘*’ 星形标记 Star
- ‘x’或’X’ 叉
- ‘d’或’D’ 钻石形状标记（菱形） Diamond
- ‘+’或’P’ 十字 Plus
- ‘^’ 向上三角
- ‘v’ 下三角
- ‘>’ 左三角
- ‘
; 设置标记的大小，连线的线型、颜色等
plt.plot(x, y, marker=’o’, markersize=16, linestyle=’dotted’, color=’r’)
线型：
‘-‘ 实线 solid
‘:’ 点虚线 dotted
‘–’ 虚线 dashed
‘-.’ 点划线 dashdot
颜色：
可以用一个字母表示的颜色。
还可以这样表示颜色：
（1）一个字母
（2）颜色名称
（3）C0 到 C9
（4）RGB元组，RGBA元组
（5）16进制的0-255的RGB分量，’#RRGGBB’或’#RRGGBBAA’
（6）’0.0’到’1.0’的小数
散点图
plot(x, y, ‘s’) 可以直接画出散点图。
注意与前面折线图的区别：
plot(x, y, marker=’s’)
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
x=[0, 1, 2, 3, 4]
y=[0, 3, 1, 5, 2]
ax.plot(x, y, 's')
fig.show()
更直观的写法是用scatter()
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
x=[0, 1, 2, 3, 4]
y=[0, 3, 1, 5, 2]
ax.scatter(x, y, marker='s')
fig.show()
改变字体大小
使用fontsize参数。
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
x=[0, 1, 2, 3, 4]
y=[0, 3, 1, 5, 2]
ax.scatter(x, y, marker='s')
ax.set_title('折线图', fontproperties="SimHei", fontsize=24)
ax.set_xlabel('X轴', fontproperties="SimSun", fontsize=16)
ax.set_ylabel('Y轴', fontproperties="SimSun", fontsize=16)
ax.grid(True)
fig.show()
使用内置样式
有许多内置样式可用。
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.style.available
['Solarize_Light2', '_classic_test_patch', '_mpl-gallery',
'_mpl-gallery-nogrid', 'bmh', 'classic', 'dark_background',
'fast', 'fivethirtyeight', 'ggplot', 'grayscale', 'seaborn',
'seaborn-bright', 'seaborn-colorblind', 'seaborn-dark',
'seaborn-dark-palette', 'seaborn-darkgrid', 'seaborn-deep',
'seaborn-muted', 'seaborn-notebook', 'seaborn-paper', 'seaborn-pastel',
'seaborn-poster', 'seaborn-talk', 'seaborn-ticks', 'seaborn-white',
'seaborn-whitegrid', 'tableau-colorblind10']
换一种样式：
plt.style.use()
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('bmh')
fig, ax = plt.subplots()
x=[0, 1, 2, 3, 4]
y=[0, 3, 1, 5, 2]
ax.scatter(x, y, marker='s')
ax.set_title('折线图', fontproperties="SimHei", fontsize=24)
ax.set_xlabel('X轴', fontproperties="SimSun", fontsize=16)
ax.set_ylabel('Y轴', fontproperties="SimSun", fontsize=16)
ax.grid(True)
fig.show()
每个散点可以设置不同的大小和颜色。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('bmh')
fig, ax = plt.subplots()
x=[0, 1, 2, 3, 4]
y=[0, 3, 1, 5, 2]
colors = [1, 2, 3, 1, 1]
size = [100 * c * c for c in colors]
ax.scatter(x, y, s=size, c=colors, alpha=0.5)
fig.show()
Original: https://blog.csdn.net/slofslb/article/details/124331076
Author: 申龙斌
Title: 在Python3里使用matplotlib绘折线图和散点图
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