Matplotlib基础

Matplotlib 是 Python 的绘图库，它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。

Matplotlib 可以用来绘制各种静态，动态，交互式的图表。

一.折线图

Pyplot 是 Matplotlib 的子库，提供了和 MATLAB 类似的绘图 API

plot() 函数是绘制二维图形的最基本函数

多条曲线不指定颜色时，会自动选择不同颜色。

import matplotlib.pyplot as plt              #引入pyplot模块，并取别名plt
input_value = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
squares = [0, 1, 4, 9, 16, 25]
squares1 = [0, 2, 4, 6, 8, 10]
plt.plot(input_value, squares, marker = 'o', linewidth=5)  #linewidth决定线条的粗细
plt.plot(input_value, squares1, marker = 'v', linewidth=1) #marker参数定义数据点的形状
#设置图表标题，坐标轴加标签
plt.title("Square Numbers",fontsize=24)      #fontsize决定文字大小
plt.xlabel("Value",fontsize=14)              #xlabel为x轴设置标题
plt.ylabel("Square of Value",fontsize=14)    #ylabel为y轴设置标题
#设置刻度标记大小
plt.tick_params(axis='both',labelsize=14)
plt.show()
'
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以下为markerke可设置的值

fmt 参数

fmt 参数定义了基本格式，即 '[marker][line][color]'

plt.plot(ypoints, 'o:r')

标记大小与颜色

可以自定义标记的大小与颜色，使用的参数分别是：

• markersize，简写为 ms：定义标记的大小。
• markerfacecolor，简写为 mfc：定义标记内部的颜色。
• markeredgecolor，简写为 mec：定义标记边框的颜色。

import matplotlib.pyplot as plt
ypoints = [6, 2, 13, 10]
plt.plot(ypoints, 'o:r', ms=10, mec = 'g', mfc = 'b')
plt.show()
'
运行
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 grid() 方法来设置图表中的网格线

参数说明：

• b：可选，默认为 None，可以设置布尔值，true 为显示网格线，false 为不显示，如果设置 **kwargs 参数，则值为 true
• which：可选，可选值有 'major'、'minor' 和 'both'，默认为 'major'，表示应用更改的网格线。
• axis：可选，设置显示哪个方向的网格线，可以是取 'both'（默认），'x' 或 'y'，分别表示两个方向，x 轴方向或 y 轴方向
• **kwargs：可选，设置网格样式，可以是 color='r', linestyle='-' 和 linewidth=2，分别表示网格线的颜色，样式和宽度

import matplotlib.pyplot as plt
ypoints = [6, 2, 13, 10]
plt.plot(ypoints, 'o:r', ms=10, mec = 'g', mfc = 'b')
plt.grid(b=None, which='major', axis='both')
plt.show()

subplot()  方法绘制多个子图 

subplot(nrows, ncols, index, **kwargs) subplot(pos, **kwargs) subplot(**kwargs) subplot(ax)
以上函数将整个绘图区域分成 nrows 行和 ncols 列，然后从左到右，从上到下的顺序对每个子区域进行编号 1...N ，左上的子区域的编号为 1、右下的区域编号为 N，编号可以通过参数 index 来设置。

import matplotlib.pyplot as plt
 
#plot 1:
xpoints = [0, 6]
ypoints = [0, 100]
 
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(xpoints,ypoints)
plt.title("plot 1")
 
#plot 2:
x = [1, 2, 3, 4]
y = [1, 4, 9, 16]
 
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(x,y)
plt.title("plot 2")
 
plt.suptitle("RUNOOB subplot Test")
plt.show()
'
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  二.散点图

import matplotlib.pyplot as plt
input_value = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
squares = [0, 1, 4, 9, 16, 25]
plt.scatter(input_value, squares, s=100)  #scatter可绘制点,s可决定大小
#设置图表标题，坐标轴加标签
plt.title("Square Numbers", fontsize=24)  #fontsize决定文字大小
plt.xlabel("Value", fontsize=14)          #xlabel为x轴设置标题
plt.ylabel("Square of Value", fontsize=14)#ylabel为y轴设置标题
#设置刻度标记大小
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14)
plt.show()
'
运行
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三.柱状图

bar() 方法来绘制柱形图，垂直方向的柱形图可以使用 barh() 方法

matplotlib.pyplot.bar(x, height, width=0.8, bottom=None, *, align='center', data=None, **kwargs)

参数说明：

x：浮点型数组，柱形图的 x 轴数据。

height：浮点型数组，柱形图的高度。

width：浮点型数组，柱形图的宽度。barh() 方法使用 height 设置 

bottom：浮点型数组，底座的 y 坐标，默认 0。

align：柱形图与 x 坐标的对齐方式，'center' 以 x 位置为中心，这是默认值。 'edge'：将柱形图的左边缘与 x 位置对齐。要对齐右边缘的条形，可以传递负数的宽度值及 align='edge'。

**kwargs：：其他参数。

import matplotlib.pyplot as plt
 
x = ["A", "B", "C", "D"]
y = [12, 22, 6, 18]
plt.barh(x, y, height = 0.1)
plt.show()
'
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四.饼状图

pyplot 中的 pie() 方法来绘制饼图

matplotlib.pyplot.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=0, radius=1, counterclock=True, wedgeprops=None, textprops=None, center=0, 0, frame=False, rotatelabels=False, *, normalize=None, data=None)[source]

参数说明：

x：浮点型数组，表示每个扇形的面积。

explode：数组，表示各个扇形之间的间隔，默认值为0。

labels：列表，各个扇形的标签，默认值为 None。

colors：数组，表示各个扇形的颜色，默认值为 None。

autopct：设置饼图内各个扇形百分比显示格式，%d%% 整数百分比，%0.1f 一位小数， %0.1f%% 一位小数百分比， %0.2f%% 两位小数百分比。

labeldistance：标签标记的绘制位置，相对于半径的比例，默认值为 1.1，如 <1则绘制在饼图内侧。

pctdistance：：类似于 labeldistance，指定 autopct 的位置刻度，默认值为 0.6。

shadow：：布尔值 True 或 False，设置饼图的阴影，默认为 False，不设置阴影。

radius：：设置饼图的半径，默认为 1。

startangle：：起始绘制饼图的角度，默认为从 x 轴正方向逆时针画起，如设定 =90 则从 y 轴正方向画起。

counterclock：布尔值，设置指针方向，默认为 True，即逆时针，False 为顺时针。

wedgeprops ：字典类型，默认值 None。参数字典传递给 wedge 对象用来画一个饼图。例如：wedgeprops={'linewidth':5} 设置 wedge 线宽为5。

textprops ：字典类型，默认值为：None。传递给 text 对象的字典参数，用于设置标签（labels）和比例文字的格式。

center ：浮点类型的列表，默认值：(0,0)。用于设置图标中心位置。

frame ：布尔类型，默认值：False。如果是 True，绘制带有表的轴框架。

rotatelabels ：布尔类型，默认为 False。如果为 True，旋转每个 label 到指定的角度。

import matplotlib.pyplot as plt
y = [35, 25, 25, 15]
plt.pie(y,
        labels=['A','B','C','D'], # 设置饼图标签
        colors=["#d5695d", "#5d8ca8", "#65a479", "#a564c9"], # 设置饼图颜色
        explode=(0, 0.2, 0, 0), # 第二部分突出显示，值越大，距离中心越远
        autopct='%.2f%%', # 格式化输出百分比
       )
plt.title("RUNOOB Pie Test")
plt.show()
'
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五. 自动计算以及对绘图的处理

import matplotlib.pyplot as plt
input_value = list(range(1, 1001))
squares = [x**2 for x in input_value]
"""
scatter可绘制点
c决定颜色(可使用颜色英文首字母或者全拼，也可使用rgb(rgb是0~1间的小数数组))
edgecolors决定数据点的轮廓
s可决定大小
"""
plt.scatter(input_value, squares, c='r', edgecolors='none', s=10)
#设置图表标题，坐标轴加标签
plt.title("Square Numbers", fontsize=24)  #fontsize决定文字大小
plt.xlabel("Value", fontsize=14)          #xlabel为x轴设置标题
plt.ylabel("Square of Value", fontsize=14)#ylabel为y轴设置标题
#设置刻度标记大小
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14)
#设置坐标轴取值范围
plt.axis([0, 1100, 0, 1100000])
plt.show()
'
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六.颜色隐射

import matplotlib.pyplot as plt
input_value = list(range(1, 1001))
squares = [x**2 for x in input_value]
"""
颜色隐射就是渐变色
将参数c设置为y轴列表，参数cmap决定哪个颜色
"""
plt.scatter(input_value, squares, c=squares, cmap=plt.cm.Blues , edgecolors='none', s=10)
#设置图表标题，坐标轴加标签
plt.title("Square Numbers", fontsize=24)  #fontsize决定文字大小
plt.xlabel("Value", fontsize=14)          #xlabel为x轴设置标题
plt.ylabel("Square of Value", fontsize=14)#ylabel为y轴设置标题
#设置刻度标记大小
plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=14)
#设置坐标轴取值范围
plt.axis([0, 1100, 0, 1100000])
plt.show()
'
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 七.下载

最后加以下代码即可，下载地址是当前过程文件的地址，参数就是图片名称

plt.savefig('squares.png')