python matplotlib中常用函数

谁践踏了优雅 2022-06-06 08:42 261阅读 0赞

# python matplotlib中常用函数 #

*  **绘图**
 *  **常见设置**
 *  **散点图**
 *  **柱状图**
 *  **等高线**
 *  **matplotlib绘制3D图**
 *  **子图像**
 *  **动态图**

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## 绘图 ##

import matplotlib.pyplot as plt    #倒入matplotlib库
    plt.plot(x,y)   #绘制y关于x的函数
    plt.show()  #将图形绘出

![这里写图片描述][SouthEast]

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## 常见设置 ##

### 设置坐标轴 ###

#### 一、 ####

# x轴和y轴的值域
    plt.xlim((-1,2))
    plt.ylim((-2,3))
    
    # color为线的颜色，linewidth为线宽度，linestyle为样式（-为实线，--为虚线）
    plt.plot(x,y,color='red',linewidth=1.0,linestyle='—')
    
    plt.figure #绘制一个新画布
    plt.figsize #花布尺寸
    
    # x和y轴
    plt.xtick()
    plt.ytick()
    例如：
    plt.xticks(new_ticks) #new_ticks 为-2，2分成十一等份
    plt.yticks([-1,0,1,2,3],
              ['level2','level2','level3','level4','level5'])

![这里写图片描述][SouthEast 1]

#### 二、 ####

plt.gca #获取当前的坐标轴
    spines['right'].set_color('red’) #右边框为红色 # 分别把x轴与y轴的刻度设置为bottom与left xaxis.set_ticks_position('bottom') yaxis.set_ticks_position('left’)
    # 分别v把bottom和left类型设置为data，交点为（0，0）
    spines['bottom'].set_position(('data',0))
    spines['left'].set_position(('data',0))
    
    
    例如：
    ax = plt.gca()
    ax.spines['right'].set_color(‘red') ax.spines['top'].set_color(‘red’)

![这里写图片描述][SouthEast 2]

#### 三、 ####

l1, = plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='—') #设置两条线为l1,l2 注：应该在后面加上，
    l2, = plt.plot(x,y2,color="blue",linewidth=5.0,linestyle="-")
    plt.legend(handles=[l1,l2],labels=['test1','test2'],loc='best’) #将l1，l2绘制于一张图中，其中名字分别是l1，l2，位置自动取在最佳位置

![这里写图片描述][SouthEast 3]

### 设置备注 ###

x0 = 0.5
    y0 = 2*x0 + 1
    # 画点
    plt.scatter(x0,y0,s=50,color='blue')
    # 画虚线
    plt.plot([x0,x0],[y0,0],'k--',lw=2)#[x0,x0],[y0,0]代表x0，y0点作虚线交于x0，0 k--代表颜色的虚线,lw代表宽度
    plt.annotate(r'$2x+1=%s$' % y0,xy=(x0,y0),xytext=(+30,-30),textcoords='offset points',fontsize=16,arrowprops=dict(arrowstyle='->',connectionstyle='arc3,rad=.2'))
    #xy=(x0,y0)指在x0，y0点，xytext=(+30,-30)指在点向右移动30，向下移动30,textcoords='offset points'指以点为起点
    #arrowprops=dict(arrowstyle='->',connectionstyle='arc3,rad=.2')指弧度曲线， .2指弧度
    plt.text(-2,2,r'$This\ is\ the\ text$',fontsize=16,color='red’) #-2,2指从-2，2开始写

![这里写图片描述][SouthEast 4]

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## 散点图 ##

x = np.random.normal(0,1,500)
    y = np.random.normal(0,1,500)
    plt.scatter(x,y,s=50,color='blue',alpha=0.5) #s指点大小，alpha指透明度
    plt.show()

![这里写图片描述][SouthEast 5]

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## 柱状图 ##

x = np.arange(10)
    y = 2**x + 10
    plt.bar(x,y,facecolor='#9999ff',edgecolor='white')#柱颜色，柱边框颜色
    for x,y in zip(x,y):#zip指把x，y结合为一个整体，一次可以读取一个x和一个y
        plt.text(x,y,'%.2f' % y,ha='center',va='bottom')#指字体在中间和柱最顶的顶部
    plt.show()

![这里写图片描述][SouthEast 6]

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## 等高图 ##

def f(x,y):
        #用来生成高度
        return (1-x/2+x**5+y**3)*np.exp(-x**2-y**2)
    
    x = np.linspace(-3,3,100)
    y = np.linspace(-3,3,100)
    
    X,Y = np.meshgrid(x,y)#将x，y指传入网格中
    plt.contourf(X,Y,f(X,Y),8,alpha=0.75,cmap=plt.cm.hot)#8指图中的8+1根线，绘制等温线，其中cmap指颜色
    
    C = plt.contour(X,Y,f(X,Y),8,colors='black',linewidth=.5)#colors指等高线颜色
    plt.clabel(C,inline=True,fontsize=10)#inline=True指字体在等高线中
    
    plt.xticks(())
    plt.yticks(())
    plt.show()

![这里写图片描述][SouthEast 7]

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## matplotlib绘制3D图 ##

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D#动态图所需要的包
    fig = plt.figure()
    ax = Axes3D(fig)
    
    x = np.arange(-4,4,0.25)#0.25指-4至4间隔为0.25
    y = np.arange(-4,4,0.25)
    X,Y = np.meshgrid(x,y)#x，y放入网格
    R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
    Z = np.sin(R)
    
    ax.plot_surface(X,Y,Z,rstride=1,cstride=1,cmap=plt.get_cmap('rainbow'))#rstride=1指x方向和y方向的色块大小
    ax.contourf(X,Y,Z,zdir='z',offset=-2,cmap='rainbow')#zdir指映射到z方向，-2代表映射到了z=-2
    ax.set_zlim(-2,-2)
    
    plt.show()

![这里写图片描述][SouthEast 8]

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## 子图像 ##

plt.figure()
    plt.subplot(2,2,1)#建立一个两行两列的画布，第一个
    plt.plot([0,1],[0,1])
    plt.subplot(2,2,2)#第二个
    plt.plot([0,1],[0,1])
    plt.subplot(2,2,3)#第三个
    plt.plot([0,1],[0,1])
    plt.subplot(2,2,4)#第四个
    plt.plot([0,1],[0,1])
    plt.show()

![这里写图片描述][SouthEast 9]

plt.figure()
    plt.subplot(2,1,1)#建立一个两行两列的画布，第一个
    plt.plot([0,1],[0,1])
    plt.subplot(2,3,4)#第二个
    plt.plot([0,1],[0,1])
    plt.subplot(2,3,5)#第三个
    plt.plot([0,1],[0,1])
    plt.subplot(2,3,6)#第四个
    plt.plot([0,1],[0,1])
    plt.show()

![这里写图片描述][SouthEast 10]

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## 动态图 ##

from matplotlib import animation#动态图所需要的包
    fig,ax = plt.subplots()#子图像
    x = np.arange(0,2*np.pi,0.01)
    line, = ax.plot(x,np.sin(x))
    
    def animate(i):
        line.set_ydata(np.sin(x+i/10))#用来改变的y对应的值
        return line,
    def init():
        line.set_ydata(np.sin(x))#动态图初始图像
        return line,
    
    ani = animation.FuncAnimation(fig=fig,func=animate,init_func=init,interval=20)#动态作图的方法，func动态图函数，init_func初始化函数，interval指图像改变的时间间隔
    plt.show()

![这里写图片描述][SouthEast 11]

#### 注：若想看动态效果请在ipython中使用 ####

[SouthEast]: /images/20220606/873459526a6f4c9f8b148f6f5f7d5778.png
[SouthEast 1]: /images/20220606/20eb316fb4c6462ab4e7b565692e0aca.png
[SouthEast 2]: /images/20220606/a3ee1f626cda4415940c280ca2da73c8.png
[SouthEast 3]: /images/20220606/296243e6949b4980a4b2cc8efbf9245c.png
[SouthEast 4]: /images/20220606/72635325382246499bc6b4445d567765.png
[SouthEast 5]: /images/20220606/09ea4e429f0249c5b2cac718a74d0ea6.png
[SouthEast 6]: /images/20220606/f0447af9ea4449178b17bf31150182ca.png
[SouthEast 7]: /images/20220606/dbf3e3a19fa947cea5ea4b8b32f83452.png
[SouthEast 8]: /images/20220606/89671d71ff964d8087ab97a43d7bd515.png
[SouthEast 9]: /images/20220606/2071309c1d6341a382bec02a1e7a72d7.png
[SouthEast 10]: /images/20220606/321131a1587243a083cdbbb1e407eca9.png
[SouthEast 11]: /images/20220606/3ea20a1ac85b479b945b4b2ead85228c.png