【數(shù)據(jù)可視化】Matplotlib：MATLIB 風(fēng)格與面向?qū)ο?/h2>

?? 一、Matplotlib庫相關(guān)介紹

【介紹】：Matplotlib 是建立在Numpy數(shù)組基礎(chǔ)上的多平臺數(shù)據(jù)可視化程序庫。

安裝

pip install matplotlib

兩種使用方式

• 1、交互式圖形： %matplotlib notebook
• 2、靜態(tài)圖形： %matplotlib inline

導(dǎo)入相關(guān)庫

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
%matplotlib inline

【第一步】：繪制正弦、余弦曲線

x = np.linspace(-5,5,100)
fig = plt.figure()
plt.plot(x,np.sin(x),'-')
plt.plot(x,np.cos(x),'--')
plt.show()

output_正弦、余弦曲線

【第二步】：利用savefig將圖形保存為文件

fig.savefig('my.png')

【第三步】：利用from IPython.display import Image顯示圖形

from IPython.display import Image
Image("my.png")

output_顯示圖形

【第四步】：獲取支持的圖像格式

fig.canvas.get_supported_filetypes()

{'ps': 'Postscript',
 'eps': 'Encapsulated Postscript',
 'pdf': 'Portable Document Format',
 'pgf': 'PGF code for LaTeX',
 'png': 'Portable Network Graphics',
 'raw': 'Raw RGBA bitmap',
 'rgba': 'Raw RGBA bitmap',
 'svg': 'Scalable Vector Graphics',
 'svgz': 'Scalable Vector Graphics'}

?? 二、畫圖的兩種風(fēng)格

【第一種】：MATLIB 風(fēng)格接口

# 創(chuàng)建圖形
plt.figure()

#(行、列、子圖的編號)
plt.subplot(2,1,1)
plt.plot(x,np.sin(x))

plt.subplot(2,1,2)
plt.plot(x,np.cos(x))

【解釋】：這種風(fēng)格的重要特征是：有狀態(tài)的。會持續(xù)跟蹤當(dāng)前的圖形和坐標(biāo)進行繪制。

• plt.gcf() ：獲取當(dāng)前圖形
• plt.gca() ： 獲取當(dāng)前坐標(biāo)軸

output_MATLIB 風(fēng)格

【第二種】：面向?qū)ο蠼涌?/h6>

# ax 是包含了兩個Axes對象的數(shù)組
fig, ax = plt.subplots(2)

# 在每個對象上調(diào)用plot()
ax[0].plot(x,np.sin(x))
ax[1].plot(x,np.cos(x))

【基本思路】：將畫圖實例化對象為ax,（ ax 是包含了兩個Axes對象的數(shù)組），然后對每個對象直接調(diào)用plot()等相關(guān)函數(shù)進行繪圖。

output_面向?qū)ο?/div>

?? 三、繪制簡易線型圖

• figure:可以被看做是一個能夠容納各種坐標(biāo)軸、圖形、文字、和標(biāo)簽的容器
• axes： 是一個帶標(biāo)簽和刻度的矩形。

# figure:可以被看做是一個能夠容納各種坐標(biāo)軸、圖形、文字、和標(biāo)簽的容器
# axes： 是一個帶標(biāo)簽和刻度的矩形。
fig = plt.figure()
ax = plt.axes()

【第一步】：沒錯，先繪制一個空白的帶標(biāo)簽和刻度的容器作為繪圖的基礎(chǔ)（就像畫布那樣）。

output_畫布

【第二步】：通過不斷的調(diào)用plot可以在一個畫布上繪制多個圖形。

plt.plot(x,np.sin(x))
plt.plot(x,np.cos(x))

output_繪制圖形

【第三步】：調(diào)整圖形的線條顏色與風(fēng)格

## 顏色 color參數(shù)
plt.plot(x,np.sin(x - 0), color='blue')  # 標(biāo)準顏色名稱
plt.plot(x,np.sin(x - 1), color='g')     # 縮寫顏色的代碼(rgbcmyk)
plt.plot(x,np.sin(x - 2), color='0.75')  # 范圍在0-1直間的灰度值
plt.plot(x,np.sin(x - 3), color='#ff99dd') #十六進制
plt.plot(x,np.sin(x - 4), color=(1.0,0.2,0.3)) #RGB元組，范圍0-1

【補充】：Matplotlib中關(guān)于顏色的表達形式，主要有以下幾種。

• color='blue'：標(biāo)準顏色名稱；
• color='g'： 縮寫顏色的代碼(rgbcmyk)；
• color='0.75'：范圍在0-1直間的灰度值；
• color='#ff99dd'：十六進制；
• color=(1.0,0.2,0.3)：RGB元組，范圍(0,1)；

output_顏色的表達形

【第四步】： 使用 linestyle 參數(shù)調(diào)整線條風(fēng)格

plt.plot(x,x+0,linestyle='solid')
plt.plot(x,x+1,linestyle='dashed')
plt.plot(x,x+2,linestyle='dashdot')
plt.plot(x,x+3,linestyle='dotted')

output_線條風(fēng)格

【第五步】：線條風(fēng)格，簡寫形式

plt.plot(x,x+0,linestyle='-')   # 實線
plt.plot(x,x+1,linestyle='--')  # 虛線
plt.plot(x,x+2,linestyle='-.') # 點劃線
plt.plot(x,x+3,linestyle=':') # 實點線

output_線條風(fēng)格

【第六步】：（參數(shù)組合）將color 和linestyle 組合起來

plt.plot(x,x+0,'-g')  # 綠色實線
plt.plot(x,x+1,'--c') # 青色虛線
plt.plot(x,x+3,'-.k') # 黑色點劃線
plt.plot(x,x+4,':r') # 紅色點實線

output_參數(shù)組合

【第七步】：調(diào)整坐標(biāo)軸的上下限

• 方式1：兩個基礎(chǔ)方法：plt.xlim() 和 plt.ylim()

# 方式1：兩個基礎(chǔ)方法：plt.xlim()  和 plt.ylim()
plt.plot(x,np.sin(x))
plt.xlim(-1,11)
plt.ylim(-1.5,1.5)

output_參數(shù)組合

• 方式2：plt.axis([xmin,xmax,ymin,ymax])

# 方式2：plt.axis([xmin,xmax,ymin,ymax])
plt.plot(x,np.sin(x))
plt.axis([-1,11,-1.5,1.5])

output

【第八步】：坐標(biāo)軸逆序顯示，將 xlim() 或者 ylim()的參數(shù)設(shè)置為負值。

plt.plot(x,np.sin(x))
plt.xlim(10,0)
plt.ylim(1.2,-1.2)

output_坐標(biāo)軸逆序

【第九步】：使用 plt.axis('tight') 按照圖形內(nèi)容，自動縮緊坐標(biāo)軸，不留空白。

output_縮緊坐標(biāo)軸

plt.plot(x,np.sin(x))
plt.axis('tight')

【第十步】：讓x和y軸長度單位相同

plt.plot(x,np.sin(x))
plt.axis('equal')

output_單位等長

最后編輯于 ：2019.08.28 21:01:18

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