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Matliotlib库是Python优秀的数据可视化第三方库。
Matliotlib库的效果见：http://matplotlib.org/gallery.html
Matplotlib库由各种可视化类构成，内部结构复杂，受Matlab启发。
matplotlib.pyplot是绘制各类可视化图形的命令字库，相当于快捷方式。导入方式如下：
import matplotlib.pyplot as plt
范例：使用Matplotlib库绘图
import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([3,1,4,5,2]) plt.ylabel("Grade") plt.savefig(‘test‘,dpi=600) #PNG文件 plt.show()
plt.savefig()将输出图形存储为文件，默认PNG格式，可以通过dpi修改输出质量。
import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([0,2,4,6,8],[3,1,4,5,2]) plt.ylabel("Grade") plt.axis([-1, 10, 0, 6]) plt.show()
plt.plot(x,y)只有一个输出列表或数组是，参数被当作Y轴，X轴以索引自动生成。当有两个以上参数时，按照X轴和Y轴顺序绘制数据点。plt.axis()指定X轴和Y轴的起始位置。
pyplot的绘图区域
plt.subplot(nrows,ncols,plot_number)
在全局绘图区域中创建一个分区体系，并定位到一个子绘图区域。
范例：分区域绘图
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def f(t): return np.exp(-t) * np.cos(2 * np.pi * t) a = np.arange(0.0, 5.0, 0.02) plt.subplot(211) # 可以将3个参数合并传参 plt.plot(a ,f(a)) plt.subplot(2,1,2) plt.plot(a, np.cos(2 * np.pi * a),‘r--‘) plt.show()
plt.plot(x, y, format_string, **kwargs)
| 颜色字符 | |||
|---|---|---|---|
| 颜色字符 | 说明 | 颜色字符 | 说明 |
| ‘b‘ | 蓝色 | ‘m‘ | 洋红色 magenta |
| ‘g‘ | 绿色 | ‘y‘ | 黄色 |
| ‘r‘ | 红色 | ‘k‘ | 黑色 |
| ‘c‘ | 青绿色 cyan | ‘w‘ | 白色 |
| ‘#008000‘ | RGB某颜色（十六进制色彩） | ‘0.8‘ | 灰度值字符串 |
| 风格字符 | |||
| 风格字符 | 说明 | 风格字符 | 说明 |
| ‘-‘ | 实线 | ‘:‘ | 虚线 |
| ‘--‘ | 破折线 | ‘‘ ‘ ‘ | 无线条 |
| ‘-.‘ | 点划线 | ||
| 标记字符 | |||
| 标记字符 | 说明 | 标记字符 | 说明 |
| ‘.‘ | 点标记 | ‘s‘ | 实心方形标记 |
| ‘,‘ | 像素标记（极小点） | ‘p‘ | 实心五角标记 |
| ‘o‘ | 实心圈标记 | ‘*‘ | 星形标记 |
| ‘v‘ | 倒三角标记 | ‘h‘ | 竖六边形标记 |
| ‘^‘ | 上三角标记 | ‘H‘ | 横六边形标记 |
| ‘>‘ | 右三角标记 | ‘+‘ | 十字标记 |
| ‘<‘ | 左三角标记 | ‘x‘ | x标记 |
| ‘1‘ | 下花三角标记 | ‘D‘ | 菱形标记 |
| ‘2‘ | 上花三角标记 | ‘d‘ | 瘦菱形标记 |
| ‘3‘ | 左花三角标记 | ‘|‘ | 垂直线标记 |
| ‘4‘ | 右花三角标记 | ||
范例：将颜色字符、风格字符和标记字符组合使用
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt a = np.arange(10) plt.plot(a, a*1.5, a, a*2.5, a, a*3.5, a, a*4.5) plt.show()
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt a = np.arange(10) plt.plot(a, a*1.5,‘go-‘, a, a*2.5,‘rx‘, a, a*3.5,‘*‘, a, a*4.5,‘b-.‘) plt.show()
pyplot并不默认支持中文显示，需要rcParams修改字体实现。
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib matplotlib.rcParams[‘font.family‘]=‘SimHei‘ # ‘SimHei‘是黑体 plt.plot([3,1,4,5,2]) plt.ylabel("纵轴（值）") plt.savefig(‘test‘,dpi=600)
| 属性 | 说明 |
|---|---|
| ‘font.family‘ | 用于显示字体的名字 |
| ‘font.style‘ | 字体风格，正常‘normal‘或斜体‘italic‘ |
| ‘font.size‘ | 字体大小，整数字号或者‘large‘、‘x-small‘ |
| 中文字体 | 说明 |
|---|---|
| ‘SimHei‘ | 中文黑体 |
| ‘Kaiti‘ | 中文楷体 |
| ‘LiSu‘ | 中文隶书 |
| ‘FangSong‘ | 中文仿宋 |
| ‘YouYuan‘ | 中文幼圆 |
| ‘STSong‘ | 华文宋体 |
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib matplotlib.rcParams[‘font.family‘]=‘STsong‘ matplotlib.rcParams[‘font.size‘]=20 a = np.arange(0.0, 5.0, 0.02) plt.xlabel(‘横轴：时间‘) plt.ylabel("纵轴：振幅") plt.plot(a, np.cos(2*np.pi*a),‘r--‘) plt.show()
在有中文输出的地方，增加一个属性：fontproperties
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt a = np.arange(0.0, 5.0, 0.02) plt.xlabel(‘横轴：时间‘,fontproperties=‘SimHei‘,fontsize=20) plt.ylabel("纵轴：振幅",fontproperties=‘SimHei‘,fontsize=20) plt.plot(a, np.cos(2*np.pi*a),‘r--‘) plt.show()
| 函数 | 说明 |
|---|---|
| plt.xlabel() | 对X轴增加文本标签 |
| plt.ylabel() | 对Y轴增加文本标签 |
| plt.title() | 对图形整体增加文本标签 |
| plt.text() | 在任意位置增加文本 |
| plt.annotate() | 在图形中增加带箭头的注解 |
范例：使用上述标签
plt.annotate(s, xy=arrow_crd, xytext=text_crd, arrowprops=dict)
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt a = np.arange(0.0, 5.0, 0.02) plt.plot(a, np.cos(2*np.pi*a),‘r--‘) plt.xlabel(‘横轴：时间‘,fontproperties=‘SimHei‘,fontsize=15,color=‘green‘) plt.ylabel("纵轴：振幅",fontproperties=‘SimHei‘,fontsize=15) plt.title(r‘正弦波实例$y=cos(2\pi x)$‘,fontproperties=‘SimHei‘,fontsize=25) plt.annotate(r‘$\mu=100$‘,xy=(2,1),xytext=(3,1.5),arrowprops=dict(facecolor=‘black‘,shrink=0.1,width=2)) # plt.annotate() 中‘$$‘表示使用Latex格式，xy为箭头指向位置，xytext为文本显示位置，facecolor为箭头颜色，shrink为箭头缩进比率，width为箭头宽度。 plt.axis([-1, 6, -2, 2]) plt.grid(True) plt.show()
plt.subplot2grid(GridSpec, CurSpec, colspan=1, rowspan=1)
理念：设定网格，选中网格，确定选中行列区域数量，编号从0开始
plt.subplot2grid((3,3),(1,0),colspan=2)
import matplotlib import matplotlib.gridspec as gridspec matplotlib.rcParams[‘font.size‘]=6 gs = gridspec.GridSpec(3,3) ax1 = plt.subplot(gs[0, :]) ax2 = plt.subplot(gs[1, :-1]) ax3 = plt.subplot(gs[1:, -1]) ax4 = plt.subplot(gs[2, 0]) ax5 = plt.subplot(gs[2, 1])
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原文地址：http://www.cnblogs.com/yan-lei/p/7784953.html
