目录
- 1 简单图绘制与设置
* - 1.1 模块导入与函数说明
- 1.2 绘图设置
– - 2 多子图绘制
*
– - 3 统计图形绘制
* - 3.1 散点图plt.scatter()
- 3.2 条形图plt.bar/plt.barh()
- 3.3 饼图plt.pie
- 3.4 直方图plt.hist
- 3.5 箱型图plt.boxplot
- 4 三维图图形绘制
* - 4.1 三维曲线图
- 4.2 三维曲面图
- 4.3 等高线图
1 简单图绘制与设置
1.1 模块导入与函数说明
模块导入
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
函数说明
函数说明plt.plot()绘制线性二维图，散点图plt.sactter()绘制散点图plt.bar()条形图plt.pie()饼图plt.hist()直方图plt.boxplot箱型图
1.2 绘图设置
函数描述plt.figure()创建并设置图形窗口plt.xlim(), plt.ylim()图形与边框之间的距离plt.grid()设置（添加）网格线plt.axis()设置坐标轴范围plt.xticks(), plt.yticks()设置坐标轴的刻度标记plt.title()设置标题plt.xlabel(), plt.ylabel()坐标轴标注plt.legend()添加图例plt.text()添加文字注释plt.axhline(), plt.hlines()添加参考线plt.axvline(), plt.vlines()添加参考线plt.axhspan(), plt.axvspan()添加参考区域
1.2.1 plt.figure()设置图形窗口
figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None,…)
- num：图形窗口序号
- figsize：图形窗口的大小
- num：图形窗口的序号
- figsize: 图形窗口的大小，用元组指定
- dpi：每英寸的点数
- facecolor：图形窗口背景色
- edgecolor：边框色
- ……
1.2.2 plt.xlim()设置图片边界
设置图形与（坐标轴）边框的距离
1.2.3 plt.axis()设置坐标轴范围
plt.axis()`返回当前坐标轴的范围
plt.axis([xmin， xmax, ymin, ymax]) #用于设置当前坐标轴范围
plt.axis('off') #不显示坐标轴及坐标轴标签
plt.axis('equal') #设置不同坐标轴的单位长度相同
plt.axis('tight') #改变坐标轴的范围，使数据能全部显示，并居中
plt.axis('square') #设置坐标轴的取值宽度相等，单位长度相同，绘图区域为正方形
1.2.4 plt.grid()设置网格
plt.grid(b=None, which=’major’, axis=’both’, **kwargs)
- b 取布尔值，用于绘图区域显示或不显示网格
- 若b为空，且len(kwargs)==0，则plt.grid()用于切换网格的显示状态
- which可取major或minor，显示稀疏或细密的网格
- axis可取both,x或y，控制显示哪些网格线
- kwargs以关键字参数的方式控制网格线的特性，如
ax.grid(color='r', linestyle='-', linewidth=2)
1.2.5 plt.xticks()设置坐标轴刻度标记
1.2.6 文本标注
代码如下：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=np.linspace(-2*np.pi,2*np.pi,101)
y=np.sin(x)
plt.plot(x,y)
#显示中文设置
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' # 设置中文字体(SimHei为简体黑体)
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 设置正常显示负号
#标签、图例、注释等设置
plt.title("sin曲线图")
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.legend(['sin(x)轴'])
plt.text(0,0,"y=sin(x)",fontsize=14)
plt.show()
plt.title() 标题
plt.xlabel() 坐标轴标题
plt.legend() 图例
plt.text() 注释
1.2.7 绘制参考线/区域
1.2.8 移动坐标轴
2 多子图绘制
plt.subplot() 创建子图
plt.subplots() 统一设置
【练习】在一个图形窗口中使用不同的方法绘制4个子图，自己定义子图的图形函数。
【求解】：
代码如下：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x,p=plt.subplots(2,2)
p1=p[0,0]
p2=p[0,1]
p3=p[1,0]
p4=p[1,1]
x=np.linspace(0,10,100)
y=x**2
p1.plot(x,x)
p2.plot(x,y)
p3.plot(x,x**3)
p4.plot(x,x**4)
plt.show()
fig.add_subplot()
plt.axes()
plt.axes((left, bottom, width, height))用于添加一个坐标系对象到当前图像窗口中， (left, bottom, width, height)为图形窗口中的相对位置，取值在[0,1]上。
3 统计图形绘制
3.1 散点图plt.scatter()
使用格式： plt.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, ...)
x, y 是散点的横坐标、纵坐标；
s是标量或数组，表示散点的大小；
c表示颜色；
marker表示点的形状，默认为’o’，还有一些其他的可调参数。
示例
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#建立点集
x=np.random.normal(0,1,1000)
y=np.random.normal(0,1,1000)
t=np.arctan2(x,y)##转化为度数
#绘图
plt.scatter(x,y,c=t)
3.2 条形图plt.bar/plt.barh()
使用格式： plt.bar(x, height, width, bottom, ...), plt.barh(x, height, width, bottom, ...)
bar和barh分别绘制竖直条形图和水平条形图。
x为array类型，用于表示条的横坐标；
height为array类型，表示条的高度；
width为0-1之间的实数，表示条的宽度；
bottom表示条的基线高度。
3.3 饼图plt.pie
使用格式： plt.pie(x, explode=None, labels=None, autopct=None, ...)
这里x接收array，表示用于绘制扇形的数据；
explode接收array，表示对应扇形离饼图圆心为n个半径；
labels接收array，指定每一项的名称；
autopct接收特定的string，指定数值的显示方式。
3.4 直方图plt.hist
使用格式： plt.hist(x, bins=None, range=None, density=None, cumulative=False, ...)
plt.hist用于绘制变量x的直方图。
这里x是数组或数组序列；
bins接收整数，序列或字符串，用于指定条的数目；
range接收元组，用于指定各条的上下限，当bins是序列时，range失效；density接收逻辑值True或False，默认为False，当指定为True时，绘制的是概率密度直方图，其条形的总面积为1；
cumulative接收布尔值True或False，默认为False，当指定为True时，绘制累积直方图。
3.5 箱型图plt.boxplot
使用格式： plt.boxplot(x, notch=None, sym=None, vert=None, whis=None, labels=None...)
x接收array，表示用于绘制箱线图的数据；
notch接收布尔值True或False，表示中间箱体是否有缺口，默认为False；
sym接收特定字符串，指定异常点形状，默认为’b+’，如果sym=”，则不显示异常点；
vert接收布尔值，True表示图形为纵向，False为横向，默认为True；
whis接收实数、序列或字符串，用于指定异常值的取值界限whisker，默认为1.5；
labels表示箱线图的标签。
4 三维图图形绘制
4.1 三维曲线图
fig = plt.figure(figsize=(8,6))#创建图形
ax = fig.gca(projection='3d')#创建三维坐标系
再使用ax.plot(x,y,z)直接绘制三维线图
ax.set_box_aspect((np.ptp(x), np.ptp(y), np.ptp(z)))
#三维图中平衡坐标刻度
#二维图中的axis('equal')
【练习】绘制曲线
x = z 2 + 1 sin ( 2 π z ) , y = z 2 + 1 cos ( 2 π z ) , z ∈ [ − 2 , 2 ] x=\sqrt{z^2+1}\sin(2\pi z), y=\sqrt{z^2+1}\cos(2\pi z), z\in[-2,2]x =z 2 +1 sin (2 πz ),y =z 2 +1 cos (2 πz ),z ∈[−2 ,2 ]的图形。
【求解】
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#数据点
z=np.linspace(-2,2,100,endpoint=True)
x=np.sqrt((z**2)+1)*np.sin(2*np.pi*z)
y=np.sqrt(x**2+1)*np.cos(2*np.pi*z)
#绘图
p=plt.figure(figsize=(7,7))
ax=p.gca(projection='3d')
ax.plot(z,x,y)
plt.show()
4.2 三维曲面图
创建3D类型的坐标系 ax后，用 ax.plot_wireframe(X,Y,Z)绘制网格图或 ax.plot_surface(X,Y,Z)绘制表面图，这里X , Y , Z X,Y,Z X ,Y ,Z是同样大小的二维数组。
设曲面的表达式为Z = F ( X , Y ) Z = F(X,Y)Z =F (X ,Y )，则X , Y X, Y X ,Y可用 numpy.meshgrid()函数产生，Z Z Z由表达式F ( X , Y ) F(X, Y)F (X ,Y )产生。
4.3 等高线图
用Axes3D对象ax的 contour()或 contourf或 contour3D方法可以绘制等高线图。
所有代码均为jupyter python3代码调试
这里辰月渣渣，有错误欢迎纠正Original: https://blog.csdn.net/m0_56066323/article/details/124584863
Author: 啊这渣渣
Title: 【python新手入门】Matplotlib库学习笔记（2）
原创文章受到原创版权保护。转载请注明出处：https://www.johngo689.com/766095/
转载文章受原作者版权保护。转载请注明原作者出处！