Python的Matplotlib模块

Matplotlib是Python的一个绘图库，包含了大量创建图形的工具，例如散点图，三角函数曲线，三维图形等。

引用模块方式

由于from x import * 是一种糟糕的导入方式，同时不想在程序里重复书写过于冗长的matplotlib.pyplot和numpy，因此我们采用下面的写法：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

绘图三大系统

1. pyplot
   使用plt.style.use('ggplot')命令，可以作出ggplot风格的图片。
2. pylab(不推荐)
3. 面向对象

绘图

1. 散点图

x = rand(50,30)  
plt.scatter(x[:,1],x[:,0],marker = 'x', color = 'm', label='1', s = 30)
plt.show()
# or
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.plot(x,y,'o')
plt.show()

2. 折线图

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.plot(x,y)
plt.show()

3. 条形图

mean_values = [1, 2, 3]
variance = [0.2, 0.4, 0.5]
bar_labels = ['bar 1', 'bar 2', 'bar 3']
x_pos = list(range(len(bar_labels)))
plt.bar(x_pos, mean_values, yerr=variance, align='center', alpha=0.5)
plt.ylabel('variable y')
plt.xticks(x_pos, bar_labels)
plt.title('Bar plot with error bars')
plt.show()
#参见：http://blog.topspeedsnail.com/archives/724

4. 直方图
   函数：histogram() 或 hist()

5. 饼状图
   函数：pie()

6. 箱形图
   函数：boxplot() 或 plot.box()

图形美化

1. 确定坐标范围

plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax]) #给定了坐标范围
xlim(xmin, xmax) #调整x坐标范围
ylim(ymin, ymax) #调整y坐标范围

2. 添加文字说明
   在图中的任意位置添加文字：text() 支持LaTex语法
   添加x轴和y轴标签：xlable(), ylable()
   添加图的题目：title()

mu, sigma = 100, 15
x = mu + sigma * np.random.randn(10000)

#数据的直方图
n, bins, patches = plt.hist(x, 50, normed=1, facecolor='g', alpha=0.75)

plt.xlabel('Smarts')
plt.ylabel('Probability')

#添加标题
plt.title('Histogram of IQ')

#添加文字
plt.text(60, .025, r'$mu=100, sigma=15$')
plt.axis([40, 160, 0, 0.03])
plt.grid(True)

plt.show()

3. 添加图片注释
   函数：annotate()

ax = plt.subplot(111)

t = np.arange(0.0, 5.0, 0.01)
s = np.cos(2*np.pi*t)
line = plt.plot(t, s, lw=2)

plt.annotate('local max', xy=(2,1), xytext=(3,1.5),
            arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05),)
plt.ylim(-2,2)
plt.show()

4. 设置坐标轴刻度
   函数：xticks()/ yticks()，为x,y轴的刻度设置颜色、大小、方向，以及标签大小。

5. 设置坐标轴体系-Axes对象
   函数：axes(rect=[左,下,宽,高],axisbg='y')
   设置坐标轴边界和表面的颜色、坐标刻度值大小和网格的显示。

6. 添加图例
   函数：legend()

plot(X, C, color="blue", linewidth=2.5, linestyle="-", label="cosine")
plot(X, S, color="red",  linewidth=2.5, linestyle="-", label="sine")
legend(loc='upper left')

7. 叠加图

t = np.arange(0., 5., 0.2)
#red dashes, blue squares and green triangles
plt.plot(t, t, 'r--', t, t**2, 'bs', t, t**3, 'g<')
plt.show()

8. 多张图
   创建新图：figure()
   创建子图：subplot()。其中，subplot(2,3,1)表示把图标分割成2*3的网格，也可以简写plt.subplot(231)。第一个参数是行数，第二个参数是列数，第三个参数表示图形的标号。

plt.figure(1)      # 第一张图
plt.subplot(211)   # 第一张图中的第一张子图
plt.plot([1,2,3])
plt.subplot(212)   # 第一张图中的第二张子图
plt.plot([4,5,6])

plt.figure(2)      # 第二张图
plt.plot([4,5,6])  # 默认创建子图subplot(111)

plt.figure(1)      # 切换到figure(1)
plt.subplot(211)   # 切换到figure(1)的子图subplot(211)
plt.title('Easy as 1,2,3') # 添加subplot(211)的标题

plt.show()

9. 图形正常显示中文
   函数：rcParams()

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False   #用来正常显示负号

10. 保存图片
    函数：savefig()

plt.plot([1,2,3],'r--')
plt.savefig('D:\\test.pdf',dpi=600, format="pdf") #png, pdf, ps, eps and svg
plt.show()

图形标记

*1. 线条类型

*2. 线条标记

*3. 颜色标记

参考

https://matplotlib.org/contents.html