Matplotlib模块的应用

Matplotlib模块的应用

Matplotlib(Matrix plot library)——绘制数据图表的 Python 库

在线安装:

pip install matplotlib -i https://pypi.douban.com/simple/

一、介绍

        matplotlib(matrix plot library)是Python 2D 绘图领域应用最广泛的套件之一。主要做数据可视化图表,名字取材于MATLAB,模仿MATLAB构建。

       matplotlib.pyplot 是一个命令风格函数的集合,各种状态跨函数调用保存,提供:折线图、散点图、柱状图、直方图、饼图等多种图像的绘制。

二、应用

注意:图形里默认是不显示中文字体需添加两行代码让其显示中文字体

plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 设置正常显示符号

1、绘图大体分为3个结构:创建画布、绘制图形、显示图形

import matplotlib.pyplot as plt

# 如果图形里有中文需添加
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 设置正常显示符号

#创建画布
plt.figure()
#添加折线图
plt.plot([1,0,9],[4,5,6])
#显示图形
plt.show()

图片1.png

2、绘图的具体流程:

①创建画布

②添加标题

③x轴 名称、范围、刻度

④y轴 名称、范围、刻度

⑤绘制图像

⑥添加图例

⑦保存图像

⑧显示图像

#例子:

plt.figure(num='图形',facecolor='red',edgecolor='blue')# 创建画布
plt.title('lines')# 添加标题plt.xlabel('x')#添加x轴的名称
plt.ylabel('y')#添加y轴名称
plt.xlim((0,10))#确定x轴范围
plt.ylim((4,6))#确定y轴范围
plt.xticks([0,2,4,6,8,10])#确定x轴刻度
plt.yticks([4.0,4.5,5.0,5.5,6.0])#确定y轴刻度
plt.plot([1,0,9],[4,5,6])#添加折线图
plt.legend('Example 1')#添加图例
plt.grid(alpha=0.5)#添加网格# 
plt.savefig('1.png')#保存图片
plt.show()#显示图片

图片2.png

三、画布参数

函数名称 函数作用
plt.figure(figsize=(宽,高),dpi=每英寸像素点数) 创建一个空白画布,可以指定画布大小,像素。

四、绘图分类:

1、折线图

     折线图(line chart)是一种将数据点按照顺序连接起来的图形。

     折线图的主要功能是查看因变量y随着自变量x改变的趋势,最适合用于显示随时间(根据常用比例设置)而变化的连续数据。同时还可以看出数量的差异,增长趋势的变化。

matplotlib.pyplot.plot(*args, **kwargs) 

主要参数:

参数名称 解释 取值
x,y x轴、y轴数据 x、y元素个数相同
color 线条颜色 可取CSS颜色:英文、#FFFFFF
linestyle 线条类型 可取“-”实线、“--”长虚线、“-.”点线、“:”短虚线4种,默认为“-”
linewidth 线条宽度 取0~10之间的数值,默认为1.5
marker 线条上点的形状 可取“o”“D”“h”“.”“,”“S”等20种
markersize 点的大小 取0-10之间的数值,默认为1。
alpha 点的透明度 接收0-1的小数。默认为None。

2、散点图

     散点图(scatter diagram)又称为散点分布图,是以一个特征为横坐标,另一个特征为纵坐标,利用坐标点(散点)的分布形态反映特征间的统计关系的一种图形。

     值是由点在图表中的位置表示,类别是由图表中的不同标记表示,通常用于比较跨类别的数据。

matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, alpha=None, **kwargs)

常用参数:

参数名称 说明
x,y 表示x轴和y轴对应的数据。无默认。
s 指定点的大小,默认为None。
c 指定点的颜色,默认为None
marker 表示绘制的点的类型,默认为None。
alpha 接收0-1的小数。表示点的透明度。默认为None。

3、柱状图

     柱状图,又称长条图,是一种以长方形的长度为变量的统计图表。柱状图用来比较两个或以上的价值(不同时间或者不同条件),只有一个变量,通常应用于较小的数据集分析。

matplotlib.pyplot.bar(x,height,width = 0.8,color= None, ** kwargs )

常用参数:

参数名称 说明
x 表示x轴数据。无默认。
height 表示x轴所代表数据的数量。无默认。
width 接收0-1之间的float。指定柱状图宽度。默认为0.8。
color 表示柱状图颜色。默认为None。

4、直方图

     饼图(Pie Graph)是将各项的大小与各项总和的比例显示在一张“饼”中,以“饼”的大小来确定每一项的占比。

     饼图可以比较清楚地反映出部分与部分、部分与整体之间的比例关系,易于显示每组数据相对于总数的大小,而且显现方式直观。

matplotlib.pyplot.hist(x,bins=None,normed=None, ** kwargs )

常用参数:

参数名称 说明
x 表示数据。无默认。
bins 直方图的组数,可选项,默认为10。
normed 是否将得到的直方图向量归一化(频率)。默认为False。

5、饼图

     饼图(Pie Graph)是将各项的大小与各项总和的比例显示在一张“饼”中,以“饼”的大小来确定每一项的占比

     饼图可以比较清楚地反映出部分与部分、部分与整体之间的比例关系,易于显示每组数据相对于总数的大小,而且显现方式直观。

matplotlib.pyplot.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None)

常用参数:

参数名称 说明
x 表示用于绘制数据。无默认。
labels 指定每一项的名称。默认为None。
colors 表示饼图颜色。默认为None。
autopct 指定数值的显示方式。默认为None。
explode 表示指定项离饼图圆心距离。默认为None。

五、完善绘制的图形

      绘图的主体部分可以添加标题,坐标轴名称,绘制图形等步骤是并列的,没有先后顺序,可以先绘制图形,也可以先添加各类标签。但是添加图例一定要在绘制图形之后。

函数名称 函数作用
plt.xticks() 指定x轴刻度的数目与取值,可以设置rotation参数指定旋转度数。
plt.yticks() 指定y轴刻度的数目与取值,可以设置rotation参数指定旋转度数。
plt.grid(linestyle,alpha) 设置网格,可以指定网格线的风格、透明度
plt.title() 在当前图形中添加标题,可以指定标题的名称、位置、颜色、字体大小等参数。
plt.xlabel() 在当前图形中添加x轴名称,可以指定位置、颜色、字体大小等参数。
plt.ylabel() 在当前图形中添加y轴名称,可以指定位置、颜色、字体大小等参数。
plt.xlim() 指定当前图形x轴的范围,只能确定一个数值区间,而无法使用字符串标识。
plt.ylim() 指定当前图形y轴的范围,只能确定一个数值区间,而无法使用字符串标识。
plt.legend() 指定当前图形的图例,可以指定图例的大小、位置、标签。

六、保存和显示图形

函数名称 函数作用
plt.savefig() 保存绘制的图片,指定路径。
plt.show() 在本机显示图形。


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发布时间:2020-06-04 22:40:28

修改时间:2020-06-05 07:36:56

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