python數(shù)據(jù)可視化筆記（二）

Matplotlib有以下重要對(duì)象:

figure (畫布)榆综，ax (坐標(biāo)系)榕吼，axis (坐標(biāo)軸)
后面的例子會(huì)用到這些對(duì)象薄料。

文章目錄

$\color{#0FACAA}{子圖subplot}$
$\color{#0FDC0A}{生成多個(gè)figure}$
$\color{#0DDC41}{網(wǎng)格}$
$\color{#0FFFFA}{圖例}$
$\color{#0AAAAA}{坐標(biāo)軸范圍}$
$\color{#0BBBBB}{坐標(biāo)軸刻度}$
$\color{#0CCCCC}{添加坐標(biāo)軸}$
$\color{#0DDDDD}{添加注釋}$
$\color{#0FAC0A}{添加文字}$
$\color{#EE1FFF}{顯示數(shù)學(xué)公式}$
$\color{#0EE234}{區(qū)域填充}$
$\color{#0FFAA2}{生成形狀}$
$\color{#0FAC0A}{樣式美化}$
$\color{#ACACAC}{極坐標(biāo)}$
$\color{#FDBDBF}{坐標(biāo)軸標(biāo)注}$

數(shù)學(xué)公式編輯可參考官方文檔：
mathtext

如果因?yàn)閰?shù)缺少說明或代碼注釋不到位導(dǎo)致理解困難的話非常抱歉~推薦一個(gè)視頻教程狂丝，有很多筆記源于上面的教程（2016年的）救斑，有不清楚的地方也可以去上面的教程看一看~

子圖subplot

面向?qū)ο笫骄幊?/p>

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
'''
ax1=fig.add_subplot(221)
參數(shù)：
第一個(gè)參數(shù)是fig對(duì)象每行擁有的子圖總數(shù)
第二個(gè)參數(shù)是fig對(duì)象每列擁有的子圖總數(shù)
第三個(gè)參數(shù)是子圖的位置

返回值：返回Axes實(shí)例
'''
x=np.arange(1,100)
fig=plt.figure()
axl=fig.add_subplot(221)
axl.plot(x,x)

ax2=fig.add_subplot(222)
ax2.plot(x,-x)

ax3=fig.add_subplot(223)
ax3.plot(x,x**2)

ax4=fig.add_subplot(224)
ax4.plot(x,np.log(x))
plt.show()

交互式編程

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

X=np.arange(1,100)

plt.subplot(221)
plt.plot(X,X)

plt.subplot(222)
plt.plot(X,-X)

plt.subplot(223)
plt.plot(X,X*X)

plt.subplot(224)
plt.plot(X,np.log(X))

交互式編程意思是可以輸入命令即使得到反饋童本，可以看到效果，和命令行類似脸候，如下圖穷娱，輸入plt.grid(True)便可以給當(dāng)前子圖設(shè)置網(wǎng)格

01

生成多個(gè)figure

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

fig1=plt.figure()

ax1=fig1.add_subplot(111)

ax1.plot([1,2,3],[3,2,1])

fig2=plt.figure()

ax2=fig2.add_subplot(111)

ax2.plot([1,2,3],[1,2,3])

plt.show()

網(wǎng)格

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

X=np.arange(0,10,1)

fig=plt.figure()

ax=fig.add_subplot(111)

plt.plot(X,X*2)

ax.grid(color='r',linestyle='-.',linewidth='2')  #設(shè)置網(wǎng)格屬性

plt.show()

圖例

Matplotlib.legend()設(shè)置圖例，有兩個(gè)常用的參數(shù)运沦，loc是圖例在圖像中的位置泵额，ncol為顯示圖例的列數(shù)，比如MatPlotlib.legend(loc=4,ncol=3)

loc	Value
0	智能位置
1	右上角
2	左上角
3	左下角
4	右下角

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

X=np.arange(1,100)

plt.plot(X,X*2,label='Normal')
plt.plot(X,X*3,label='Fast')
plt.plot(X,X*4,label='Faster')
plt.legend(loc=1,ncol=3)
plt.show()

#面向?qū)ο蟮姆绞剑?import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

X=np.arange(1,100)

fig=plt.figure()

ax=fig.add_subplot(111)

l=plt.plot(X,X,label='label')

ax.legend()
#ax.legend(['ax legend'])

plt.show()

坐標(biāo)軸范圍

用plt.axis()調(diào)整坐標(biāo)軸范圍携添，參數(shù)是一個(gè)列表嫁盲，比如plt.axis([-10,10,0,100])表示-10 $\leq$ x $\leq$ 10, 0 $\leq$ y $\leq$ 100
也可以用plt.xlim()和plt.ylim()分別調(diào)整x軸和y軸范圍，指定參數(shù)時(shí)烈掠，比如plt.xlim(xmin=6)羞秤，則只調(diào)整x軸左邊缸托。

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

X=np.arange(-10,11,1)

fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(111)
l=plt.plot(X,X*X)
plt.axis([-6,6,10,60])
#plt.xlim(-6,6)
#plt.xlim(xmin=-6)


plt.show()

坐標(biāo)軸刻度

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

x=np.arange(-10,11,1)

plt.plot(x,x)

ax=plt.gca()  #獲取當(dāng)前圖像的坐標(biāo)軸

ax.locator_params(nbins=10)   #（版本不同，效果有細(xì)微差別）把坐標(biāo)軸8等份瘾蛋，因?yàn)樽鴺?biāo)軸兩邊-10,10還有空白俐镐，加起來就10份了

#也可以指定某個(gè)軸，比如：ax.locator_params('x',nbins=10)
plt.show()

顯示日期

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import datetime
import matplotlib as mpl
fig=plt.figure()

#設(shè)置日期序列
start=datetime.datetime(2018,9,30)
stop=datetime.datetime(2019,9,30)

delta=datetime.timedelta(days=1)

dates=mpl.dates.drange(start,stop,delta)

y=np.random.rand(len(dates))

ax=plt.gca()

ax.plot_date(dates,y,linestyle='-',marker='')

#設(shè)置日期顯示格式(x軸顯示格式)
date_format=mpl.dates.DateFormatter('%Y-%m-%d')

ax.xaxis.set_major_formatter(date_format)
#使x軸顯示的日期自適應(yīng)窗口大小
fig.autofmt_xdate()

plt.show()

添加坐標(biāo)軸

雙y軸

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

x=np.arange(2,20,1)

y1=x*x

y2=np.log(x)

fig=plt.figure()

ax1=fig.add_subplot(111)

ax1.plot(x,y1)

ax1.set_ylabel('Y1')

ax2=ax1.twinx()  #ax2和ax1共x軸

ax2.plot(x,y2,'r')

ax2.set_ylabel('Y2')

ax1.set_xlabel('Compare Y1 and Y2')

plt.show()

添加注釋

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

x=np.arange(-10,11,1)

y=x*x

plt.plot(x,y)
'''
參數(shù)：
xy為箭頭頭部的坐標(biāo)
xytext為箭頭尾部（文字）的坐標(biāo)
arrowprops指定箭頭的屬性
其中facecolot是箭頭顏色哺哼，frac是箭頭占整個(gè)箭頭符號(hào)的比例
headwidth為箭頭頭部的寬度京革，width為鍵身的寬度
'''
plt.annotate('this is the bottom',xy=(0,4),xytext=(0,30),
             arrowprops=dict(facecolor='g',frac=0.2,headwidth=30,width=18))

plt.show()

添加文字

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

x=np.arange(-10,11,1)

y=x*x

plt.plot(x,y)
'''
plt.text()參數(shù)：
前面兩個(gè)數(shù)字是要顯示文字的起始坐標(biāo)
'y=x*x'是要顯示的文字
family可以設(shè)置字體，
常用字體包括：‘serif’, ‘sans-serif’, ‘cursive’, ‘fantasy’, or ‘monospace’
style設(shè)置風(fēng)格幸斥，比如斜體
weight設(shè)置字體粗細(xì)（這個(gè)參數(shù)可以是數(shù)字0~1000，也可以是文字：ultralight,light,normal,regular,book,medium,roman,semibold,demibold,demi,bold,heavy,extra bold,black）
bbox設(shè)置一個(gè)矩形框包住要顯示的文字咬扇，其中alpha是透明度
'''
plt.text(-1,40,'y=x*x',family='fantasy',size=20,color='r',style='italic',weight='demi',
         bbox=dict(facecolor='r',alpha=0.2))

plt.show()

顯示數(shù)學(xué)公式

公式參考:mathtext

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

fig=plt.figure()

ax=fig.add_subplot(111)

ax.set_xlim([1,7])

ax.set_ylim([1,5])

#數(shù)學(xué)公式書寫要用$$包括
ax.text(2,3,r'$\sin(0)=\cos(\frac{\pi}{2})$',size=30)

plt.show()

區(qū)域填充

填充與x軸圍成的區(qū)域

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

x=np.linspace(0,5*np.pi,1000)

y1=np.sin(x)

y2=np.sin(2*x)

# plt.plot(x,y1)
# plt.plot(x,y2)

# alpha是透明度甲葬，'b'是藍(lán)色，'r'是紅色
plt.fill(x,y1,'b',alpha=0.3)

plt.fill(x,y2,'r',alpha=0.3)

plt.show()

填充兩條線之間的區(qū)域

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

x=np.linspace(0,5*np.pi,1000)

y1=np.sin(x)

y2=np.sin(2*x)

# plt.plot(x,y1)
# plt.plot(x,y2)

fig=plt.figure()

ax=plt.gca()

ax.plot(x,y1,color='r')
ax.plot(x,y2,color='black')
#因?yàn)閤取值是離散的懈贺，所以當(dāng)x間距較大時(shí)经窖，可能會(huì)出現(xiàn)空白區(qū)域，參數(shù) interpolate設(shè)為True的意義就是讓這些空白區(qū)域也可以顯色
ax.fill_between(x,y1,y2,where=y1>y2,facecolor='yellow',interpolate=True)
ax.fill_between(x,y1,y2,where=y2>y1,facecolor='r',interpolate=True)

plt.show()

生成形狀

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib.patches as mpatches

'''
fig, ax = plt.subplots()等價(jià)于fig, ax = plt.subplots(ncols=1, nrows=1)
等價(jià)于
fig=plt.figure()
ax=ax = fig.add_subplot(111)
'''
fig,ax=plt.subplots()

'''
使用array()函數(shù)可以將列表轉(zhuǎn)化為數(shù)組

'''
xy1=[0.2,0.2]
#xy1=np.array([0.2,0.2])
xy2=np.array([0.2,0.8])
xy3=np.array([0.8,0.2])
xy4=np.array([0.8,0.8])

circle=mpatches.Circle(xy1,0.05)
ax.add_patch(circle)

rect=mpatches.Rectangle(xy2,0.2,0.1,color='r')
ax.add_patch(rect)

ellipse=mpatches.Ellipse(xy4,0.4,0.2,color='y')
ax.add_patch(ellipse)

# 第二個(gè)參數(shù)設(shè)為5表示邊數(shù)為5梭灿，0.1表示圖形中心到頂點(diǎn)的距離（類比圓的半徑）
polygon=mpatches.RegularPolygon(xy3,5,0.1,color='g')
ax.add_patch(polygon)

#設(shè)置橫縱坐標(biāo)比例相等画侣，否則會(huì)顯示橢圓
plt.axis('equal')

#添加網(wǎng)格
plt.grid()

plt.show()

更多的形狀

樣式美化

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import patches as mpatches
'''
# print(plt.style.available)  #樣式
返回：
['bmh', 'classic', 'dark_background', 'fast', 'fivethirtyeight', 'ggplot', 'grayscale', 'seaborn-bright', 
'seaborn-colorblind', 'seaborn-dark-palette', 'seaborn-dark', 'seaborn-darkgrid', 'seaborn-deep', 'seaborn-muted', 
'seaborn-notebook', 'seaborn-paper', 'seaborn-pastel', 'seaborn-poster', 'seaborn-talk', 'seaborn-ticks',
 'seaborn-white', 'seaborn-whitegrid', 'seaborn', 'Solarize_Light2', 'tableau-colorblind10', '_classic_test']
'''

#設(shè)置樣式：
plt.style.use('dark_background')

fig,axes=plt.subplots(ncols=2 , nrows=2)

ax1, ax2, ax3, ax4 = axes.ravel()

x, y = np.random.normal(size=(2,100))
ax1.plot(x,y,'o')

x=np.arange(0,10)
y=np.arange(0,10)

# # plt.rcParams['axes.color_cycle'] 為默認(rèn)的顏色循環(huán)
# ncolors=len(plt.rcParams['axes.color_cycle'])

#獲取顏色循環(huán)
colors = [color['color'] for color in list(plt.rcParams['axes.prop_cycle'])]


shift=np.linspace(0,10,7)

for s in shift:
    ax2.plot(x,y+s,'-')

x=np.arange(5)
y1,y2,y3=np.random.randint(1,25,size=(3,5))
width=0.25

ax3.bar(x,y1,width)
ax3.bar(x+width,y2,width,color=colors[1])
ax3.bar(x+2*width,y2,width,color=colors[2])

for  color in colors:
    xy=np.random.normal(size=2)
    ax4.add_patch(plt.Circle(xy,radius=0.3,color=color))

ax4.axis('equal')
ax4.grid()

plt.show()

極坐標(biāo)

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

r=np.arange(1,6,1)

theta=[np.pi*i/2 for i in range(5)]

#設(shè)置極坐標(biāo)系
ax=plt.subplot(111,projection='polar')

ax.plot(theta,r,color='r',linewidth=3)

ax.grid(True)

plt.show()

'''
2019-10-15更新
'''

坐標(biāo)軸標(biāo)注

我們有時(shí)需要標(biāo)注x軸是什么，y軸是什么堡妒，還需要給x,y軸設(shè)置標(biāo)簽配乱，比如下面的例子：

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
def func(x):
    return -(x-3)*(x-7)+9

x=np.linspace(0,10)
y=func(x)

fig,ax=plt.subplots()

plt.plot(x,y,'r',linewidth=2)
a=2
b=8

ax.set_xticks([a,b])  # 設(shè)置x標(biāo)簽
ax.set_yticks([])     # 設(shè)置y標(biāo)簽（這里為空)

ax.set_xticklabels(['$x_1$','$x_2$'])  #設(shè)置x標(biāo)簽的顯示形式
plt.figtext(0.9,0.05,'$x$')            #前面兩個(gè)參數(shù)的范圍在0,1之間，是相對(duì)窗口的位置皮迟，而不是坐標(biāo)軸的位置搬泥，可以看后面生成的圖
plt.figtext(0.1,0.9,'$y$')
plt.show()

?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請(qǐng)聯(lián)系作者

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