Python--Matplotlib（基本用法）

深藏阁楼爱情的钟 2023-09-24 13:37 130阅读 0赞

## [Matplotlib][] ##

Matplotlib 是Python中类似 [MATLAB][] 的绘图工具，熟悉 MATLAB 也可以很快的上手 Matplotlib。

## 1. 认识Matploblib ##

### 1.1 Figure ###

在任何绘图之前，我们需要一个Figure对象，可以理解成我们需要一张画板才能开始绘图。

import matplotlib.pyplot as plt
    fig = plt.figure()
     1.2 Axes  
     在拥有Figure对象之后，在作画前我们还需要轴，没有轴的话就没有绘图基准，所以需要添加Axes。也可以理解成为真正可以作画的纸。  
     fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111)
    ax.set(xlim=[0.5, 4.5], ylim=[-2, 8], title='An Example Axes',
           ylabel='Y-Axis', xlabel='X-Axis')
    plt.show()
     上的代码，在一幅图上添加了一个Axes，然后设置了这个Axes的X轴以及Y轴的取值范围（这些设置并不是强制的，后面会再谈到关于这些设置），效果如下图： 
      
     对于上面的fig.add_subplot(111)就是添加Axes的，参数的解释的在画板的第1行第1列的第一个位置生成一个Axes对象来准备作画。也可以通过fig.add_subplot(2, 2, 1)的方式生成Axes，前面两个参数确定了面板的划分，例如 2， 2会将整个面板划分成 2 * 2 的方格，第三个参数取值范围是 [1, 2*2] 表示第几个Axes。如下面的例子：  
     fig = plt.figure()
    ax1 = fig.add_subplot(221)
    ax2 = fig.add_subplot(222)
    ax3 = fig.add_subplot(224)
      
     1.3 Multiple Axes  
     可以发现我们上面添加 Axes 似乎有点弱鸡，所以提供了下面的方式一次性生成所有 Axes：  
     fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)
    axes[0,0].set(title='Upper Left')
    axes[0,1].set(title='Upper Right')
    axes[1,0].set(title='Lower Left')
    axes[1,1].set(title='Lower Right')
     fig 还是我们熟悉的画板， axes 成了我们常用二维数组的形式访问，这在循环绘图时，额外好用。  
     1.4 Axes Vs .pyplot  
     相信不少人看过下面的代码，很简单并易懂，但是下面的作画方式只适合简单的绘图，快速的将图绘出。在处理复杂的绘图工作时，我们还是需要使用 Axes 来完成作画的。  
     plt.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30], color='lightblue', linewidth=3)
    plt.xlim(0.5, 4.5)
    plt.show()
     2. 基本绘图2D  
     2.1 线  
     plot()函数画出一系列的点，并且用线将它们连接起来。看下例子：  
     x = np.linspace(0, np.pi)
    y_sin = np.sin(x)
    y_cos = np.cos(x)

ax1.plot(x, y\_sin)  
ax2.plot(x, y\_sin, ‘go–’, linewidth=2, markersize=12)  
ax3.plot(x, y\_cos, color=‘red’, marker=‘+’, linestyle=‘dashed’)

在上面的三个Axes上作画。plot，前面两个参数为x轴、y轴数据。ax2的第三个参数是 MATLAB风格的绘图，对应ax3上的颜色，marker，线型。  
![这里写图片描述][70]

另外，我们可以通过关键字参数的方式绘图，如下例：

x = np.linspace(0, 10, 200)
    data_obj = {
      
      'x': x,
                'y1': 2 * x + 1,
                'y2': 3 * x + 1.2,
                'mean': 0.5 * x * np.cos(2*x) + 2.5 * x + 1.1}

fig, ax = plt.subplots()

\#填充两条线之间的颜色  
ax.fill\_between(‘x’, ‘y1’, ‘y2’, color=‘yellow’, data=data\_obj)

\# Plot the “centerline” with `plot`  
ax.plot(‘x’, ‘mean’, color=‘black’, data=data\_obj)

发现上面的作图，在数据部分只传入了字符串，这些字符串对一个这 data\_obj 中的关键字，当以这种方式作画时，将会在传入给 data 中寻找对应关键字的数据来绘图。  
![这里写图片描述][70 1]

### 2.2 散点图 ###

只画点，但是不用线连接起来。

x = np.arange(10)
    y = np.random.randn(10)
    plt.scatter(x, y, color='red', marker='+')

![这里写图片描述][70 2]

### 2.3 条形图 ###

条形图分两种，一种是水平的，一种是垂直的，见下例子：

np.random.seed(1)
    x = np.arange(5)
    y = np.random.randn(5)

fig, axes = plt.subplots(ncols=2, figsize=plt.figaspect(1./2))

vert\_bars = axes\[0\].bar(x, y, color=‘lightblue’, align=‘center’)  
horiz\_bars = axes\[1\].barh(x, y, color=‘lightblue’, align=‘center’)  
\#在水平或者垂直方向上画线  
axes\[0\].axhline(0, color=‘gray’, linewidth=2)  
axes\[1\].axvline(0, color=‘gray’, linewidth=2)  
plt.show()

![这里写图片描述][70 3]  
条形图还返回了一个Artists 数组，对应着每个条形，例如上图 Artists 数组的大小为5，我们可以通过这些 Artists 对条形图的样式进行更改，如下例：

fig, ax = plt.subplots()
    vert_bars = ax.bar(x, y, color='lightblue', align='center')

## We could have also done this with two separate calls to `ax.bar` and numpy boolean indexing. ##

for bar, height in zip(vert\_bars, y):  
if height < 0:  
bar.set(edgecolor=‘darkred’, color=‘salmon’, linewidth=3)

![这里写图片描述][70 4]

### 2.4 直方图 ###

直方图用于统计数据出现的次数或者频率，有多种参数可以调整，见下例：

np.random.seed(19680801)

n\_bins = 10  
x = np.random.randn(1000, 3)

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)  
ax0, ax1, ax2, ax3 = axes.flatten()

colors = \[‘red’, ‘tan’, ‘lime’\]  
ax0.hist(x, n\_bins, density=True, histtype=‘bar’, color=colors, label=colors)  
ax0.legend(prop=\{‘size’: 10\})  
ax0.set\_title(‘bars with legend’)

ax1.hist(x, n\_bins, density=True, histtype=‘barstacked’)  
ax1.set\_title(‘stacked bar’)

ax2.hist(x, histtype=‘barstacked’, rwidth=0.9)

ax3.hist(x\[:, 0\], rwidth=0.9)  
ax3.set\_title(‘different sample sizes’)

fig.tight\_layout()

参数中`density`控制Y轴是概率还是数量，与返回的第一个的变量对应。`histtype`控制着直方图的样式，默认是 ‘bar’，对于多个条形时就相邻的方式呈现如子图1， ‘barstacked’ 就是叠在一起，如子图2、3。 `rwidth` 控制着宽度，这样可以空出一些间隙，比较图2、3. 图4是只有一条数据时。

![这里写图片描述][70 5]

### 2.5 饼图 ###

labels = 'Frogs', 'Hogs', 'Dogs', 'Logs'
    sizes = [15, 30, 45, 10]
    explode = (0, 0.1, 0, 0)  # only "explode" the 2nd slice (i.e. 'Hogs')

fig1, (ax1, ax2) = plt.subplots(2)  
ax1.pie(sizes, labels=labels, autopct=‘%1.1f%%’, shadow=True)  
ax1.axis(‘equal’)  
ax2.pie(sizes, autopct=‘%1.2f%%’, shadow=True, startangle=90, explode=explode,  
pctdistance=1.12)  
ax2.axis(‘equal’)  
ax2.legend(labels=labels, loc=‘upper right’)

饼图自动根据数据的百分比画饼.。`labels`是各个块的标签，如子图一。`autopct=%1.1f%%`表示格式化百分比精确输出，`explode`，突出某些块，不同的值突出的效果不一样。`pctdistance=1.12`百分比距离圆心的距离，默认是0.6.  
![这里写图片描述][70 6]

### 2.6 箱形图 ###

为了专注于如何画图，省去数据的处理部分。 data 的 shape 为 (n, )， data2 的 shape 为 (n, 3)。

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2)
    ax1.boxplot(data)
    ax2.boxplot(data2, vert=False) #控制方向
      
     2.7 泡泡图  
     散点图的一种，加入了第三个值 s 可以理解成普通散点，画的是二维，泡泡图体现了Z的大小，如下例：  
     np.random.seed(19680801)

N = 50  
x = np.random.rand(N)  
y = np.random.rand(N)  
colors = np.random.rand(N)  
area = (30 \* np.random.rand(N))\*\*2 \# 0 to 15 point radii

plt.scatter(x, y, s=area, c=colors, alpha=0.5)

![这里写图片描述][70 7]

### 2.8 等高线（轮廓图） ###

有时候需要描绘边界的时候，就会用到轮廓图，机器学习用的决策边界也常用轮廓图来绘画，见下例：

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2)
    x = np.arange(-5, 5, 0.1)
    y = np.arange(-5, 5, 0.1)
    xx, yy = np.meshgrid(x, y, sparse=True)
    z = np.sin(xx**2 + yy**2) / (xx**2 + yy**2)
    ax1.contourf(x, y, z)
    ax2.contour(x, y, z)
     上面画了两个一样的轮廓图，contourf会填充轮廓线之间的颜色。数据x, y, z通常是具有相同 shape 的二维矩阵。x, y 可以为一维向量，但是必需有 z.shape = (y.n, x.n) ，这里 y.n 和 x.n 分别表示x、y的长度。Z通常表示的是距离X-Y平面的距离，传入X、Y则是控制了绘制等高线的范围。  
      
     3 布局、图例说明、边界等  
     3.1区间上下限  
     当绘画完成后，会发现X、Y轴的区间是会自动调整的，并不是跟我们传入的X、Y轴数据中的最值相同。为了调整区间我们使用下面的方式：  
     ax.set_xlim([xmin, xmax])   #设置X轴的区间
    ax.set_ylim([ymin, ymax])   #Y轴区间
    ax.axis([xmin, xmax, ymin, ymax])   #X、Y轴区间
    ax.set_ylim(bottom=-10)     #Y轴下限
    ax.set_xlim(right=25)       #X轴上限
     具体效果见下例：  
     x = np.linspace(0, 2*np.pi)
    y = np.sin(x)
    fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2)
    ax1.plot(x, y)
    ax2.plot(x, y)
    ax2.set_xlim([-1, 6])
    ax2.set_ylim([-1, 3])

可以看出修改了区间之后影响了图片显示的效果。  
![这里写图片描述][70 8]

### 3.2 图例说明 ###

我们如果我们在一个Axes上做多次绘画，那么可能出现分不清哪条线或点所代表的意思。这个时间添加图例说明，就可以解决这个问题了，见下例：

fig, ax = plt.subplots()
    ax.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30], label='Philadelphia')
    ax.plot([1, 2, 3, 4], [30, 23, 13, 4], label='Boston')
    ax.scatter([1, 2, 3, 4], [20, 10, 30, 15], label='Point')
    ax.set(ylabel='Temperature (deg C)', xlabel='Time', title='A tale of two cities')
    ax.legend()

![这里写图片描述][70 9]  
在绘图时传入 label 参数，并最后调用`ax.legend()`显示体力说明，对于 legend 还是传入参数，控制图例说明显示的位置：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>Location String</th> 
   <th align="center">Location Code</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>‘best’</td> 
   <td align="center">0</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>‘upper right’</td> 
   <td align="center">1</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>‘upper left’</td> 
   <td align="center">2</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>‘lower left’</td> 
   <td align="center">3</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>‘lower right’</td> 
   <td align="center">4</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>‘right’</td> 
   <td align="center">5</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>‘center left’</td> 
   <td align="center">6</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>‘center right’</td> 
   <td align="center">7</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>‘lower center’</td> 
   <td align="center">8</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>‘upper center’</td> 
   <td align="center">9</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>‘center’</td> 
   <td align="center">10</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

### 3.3 区间分段 ###

默认情况下，绘图结束之后，Axes 会自动的控制区间的分段。见下例：

data = [('apples', 2), ('oranges', 3), ('peaches', 1)]
    fruit, value = zip(*data)

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2)  
x = np.arange(len(fruit))  
ax1.bar(x, value, align=‘center’, color=‘gray’)  
ax2.bar(x, value, align=‘center’, color=‘gray’)

ax2.set(xticks=x, xticklabels=fruit)

\#ax.tick\_params(axis=‘y’, direction=‘inout’, length=10) \#修改 ticks 的方向以及长度

上面不仅修改了X轴的区间段，并且修改了显示的信息为文本。  
![这里写图片描述][70 10]

### 3.4 布局 ###

当我们绘画多个子图时，就会有一些美观的问题存在，例如子图之间的间隔，子图与画板的外边间距以及子图的内边距，下面说明这个问题：

fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(9, 9))
    fig.subplots_adjust(wspace=0.5, hspace=0.3,
                        left=0.125, right=0.9,
                        top=0.9,    bottom=0.1)

\#fig.tight\_layout() \#自动调整布局，使标题之间不重叠  
plt.show()

*  1
 *  2
 *  3
 *  4
 *  5
 *  6
 *  7

通过`fig.subplots_adjust()`我们修改了子图水平之间的间隔`wspace=0.5`，垂直方向上的间距`hspace=0.3`，左边距`left=0.125` 等等，这里数值都是百分比的。以 \[0, 1\] 为区间，选择left、right、bottom、top 注意 top 和 right 是 0.9 表示上、右边距为百分之10。不确定如果调整的时候，`fig.tight_layout()`是一个很好的选择。之前说到了内边距，内边距是子图的，也就是 Axes 对象，所以这样使用 `ax.margins(x=0.1, y=0.1)`，当值传入一个值时，表示同时修改水平和垂直方向的内边距。

![这里写图片描述][70 11]  
观察上面的四个子图，可以发现他们的X、Y的区间是一致的，而且这样显示并不美观，所以可以调整使他们使用一样的X、Y轴：

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, sharex=True, sharey=True)
    ax1.plot([1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4])
    ax2.plot([3, 4, 5, 6], [6, 5, 4, 3])
    plt.show()
     
     
      
     
     
      
       1 
       2 
       3 
       4

![这里写图片描述][70 12]

### 3.5 轴相关 ###

改变边界的位置，去掉四周的边框：

fig, ax = plt.subplots()
    ax.plot([-2, 2, 3, 4], [-10, 20, 25, 5])
    ax.spines['top'].set_visible(False)     #顶边界不可见
    ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')  # ticks 的位置为下方，分上下的。
    ax.spines['right'].set_visible(False)   #右边界不可见
    ax.yaxis.set_ticks_position('left')

\# “outward”  
\# 移动左、下边界离 Axes 10 个距离  
\#ax.spines\[‘bottom’\].set\_position((‘outward’, 10))  
\#ax.spines\[‘left’\].set\_position((‘outward’, 10))

\# “data”  
\# 移动左、下边界到 (0, 0) 处相交  
ax.spines\[‘bottom’\].set\_position((‘data’, 0))  
ax.spines\[‘left’\].set\_position((‘data’, 0))

\# “axes”  
\# 移动边界，按 Axes 的百分比位置  
\#ax.spines\[‘bottom’\].set\_position((‘axes’, 0.75))  
\#ax.spines\[‘left’\].set\_position((‘axes’, 0.3))

![这里写图片描述][70 13]

[Matplotlib]: https://so.csdn.net/so/search?q=Matplotlib&spm=1001.2101.3001.7020
[MATLAB]: https://so.csdn.net/so/search?q=MATLAB&spm=1001.2101.3001.7020
[70]: https://img-blog.csdn.net/20180608005904474?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM0ODU5NDgy/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70
[70 1]: https://img-blog.csdn.net/20180608014806896?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM0ODU5NDgy/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70
[70 2]: https://img-blog.csdn.net/20180608012854236?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM0ODU5NDgy/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70
[70 3]: https://img-blog.csdn.net/20180608013405429?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM0ODU5NDgy/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70
[70 4]: https://img-blog.csdn.net/20180608014059801?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM0ODU5NDgy/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70
[70 5]: https://img-blog.csdn.net/20180608205254567?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM0ODU5NDgy/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70
[70 6]: https://img-blog.csdn.net/2018060821190135?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM0ODU5NDgy/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70
[70 7]: https://img-blog.csdn.net/20180608214537275?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM0ODU5NDgy/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70
[70 8]: https://img-blog.csdn.net/20180608155703897?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM0ODU5NDgy/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70
[70 9]: https://img-blog.csdn.net/20180608155842134?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM0ODU5NDgy/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70
[70 10]: https://img-blog.csdn.net/20180608161125587?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM0ODU5NDgy/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70
[70 11]: https://img-blog.csdn.net/20180608162214100?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM0ODU5NDgy/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70
[70 12]: https://img-blog.csdn.net/20180608163515686?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM0ODU5NDgy/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70
[70 13]: https://img-blog.csdn.net/20180608173310627?watermark/2/text/aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM0ODU5NDgy/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70