python绘图之matplotlib

 1 #使用numpy产生数据
 2 x=np.arange(-5,5,0.1)
 3 y=x*3
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 5 #创建窗口、子图
 6 #方法1：先创建窗口，再创建子图。（一定绘制）
 7 fig = plt.figure(num=1, figsize=(15, 8),dpi=80)     #开启一个窗口，同时设置大小，分辨率
 8 ax1 = fig.add_subplot(2,1,1)  #通过fig添加子图，参数：行数，列数，第几个。
 9 ax2 = fig.add_subplot(2,1,2)  #通过fig添加子图，参数：行数，列数，第几个。
10 print(fig,ax1,ax2)
11 #方法2：一次性创建窗口和多个子图。（空白不绘制）
12 fig,axarr = plt.subplots(4,1)  #开一个新窗口，并添加4个子图，返回子图数组
13 ax1 = axarr[0]    #通过子图数组获取一个子图
14 print(fig,ax1)
15 #方法3：一次性创建窗口和一个子图。（空白不绘制）
16 ax1 = plt.subplot(1,1,1,facecolor=‘white‘)      #开一个新窗口，创建1个子图。facecolor设置背景颜色
17 print(ax1)
18 #获取对窗口的引用，适用于上面三种方法
19 # fig = plt.gcf()   #获得当前figure
20 # fig=ax1.figure   #获得指定子图所属窗口
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22 # fig.subplots_adjust(left=0)                         #设置窗口左内边距为0，即左边留白为0。
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24 #设置子图的基本元素
25 ax1.set_title(‘python-drawing‘)            #设置图体，plt.title
26 ax1.set_xlabel(‘x-name‘)                    #设置x轴名称,plt.xlabel
27 ax1.set_ylabel(‘y-name‘)                    #设置y轴名称,plt.ylabel
28 plt.axis([-6,6,-10,10])                  #设置横纵坐标轴范围，这个在子图中被分解为下面两个函数
29 ax1.set_xlim(-5,5)                           #设置横轴范围，会覆盖上面的横坐标,plt.xlim
30 ax1.set_ylim(-10,10)                         #设置纵轴范围，会覆盖上面的纵坐标,plt.ylim
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32 xmajorLocator = MultipleLocator(2)   #定义横向主刻度标签的刻度差为2的倍数。就是隔几个刻度才显示一个标签文本
33 ymajorLocator = MultipleLocator(3)   #定义纵向主刻度标签的刻度差为3的倍数。就是隔几个刻度才显示一个标签文本
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35 ax1.xaxis.set_major_locator(xmajorLocator) #x轴 应用定义的横向主刻度格式。如果不应用将采用默认刻度格式
36 ax1.yaxis.set_major_locator(ymajorLocator) #y轴 应用定义的纵向主刻度格式。如果不应用将采用默认刻度格式
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38 ax1.xaxis.grid(True, which=‘major‘)      #x坐标轴的网格使用定义的主刻度格式
39 ax1.yaxis.grid(True, which=‘major‘)      #x坐标轴的网格使用定义的主刻度格式
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41 ax1.set_xticks([])     #去除坐标轴刻度
42 ax1.set_xticks((-5,-3,-1,1,3,5))  #设置坐标轴刻度
43 ax1.set_xticklabels(labels=[‘x1‘,‘x2‘,‘x3‘,‘x4‘,‘x5‘],rotation=-30,fontsize=‘small‘)  #设置刻度的显示文本，rotation旋转角度，fontsize字体大小
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45 plot1=ax1.plot(x,y,marker=‘o‘,color=‘g‘,label=‘legend1‘)   #点图：marker图标
46 plot2=ax1.plot(x,y,linestyle=‘--‘,alpha=0.5,color=‘r‘,label=‘legend2‘)   #线图：linestyle线性，alpha透明度，color颜色，label图例文本
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48 ax1.legend(loc=‘upper left‘)            #显示图例,plt.legend()
49 ax1.text(2.8, 7, r‘y=3*x‘)                #指定位置显示文字,plt.text()
50 ax1.annotate(‘important point‘, xy=(2, 6), xytext=(3, 1.5),  #添加标注，参数：注释文本、指向点、文字位置、箭头属性
51             arrowprops=dict(facecolor=‘black‘, shrink=0.05),
52             )
53 #显示网格。which参数的值为major(只绘制大刻度)、minor(只绘制小刻度)、both，默认值为major。axis为‘x‘,‘y‘,‘both‘
54 ax1.grid(b=True,which=‘major‘,axis=‘both‘,alpha= 0.5,color=‘skyblue‘,linestyle=‘--‘,linewidth=2)
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57 axes1 = plt.axes([.2, .3, .1, .1], facecolor=‘y‘)       #在当前窗口添加一个子图，rect=[左, 下, 宽, 高]，是使用的绝对布局，不和以存在窗口挤占空间
58 axes1.plot(x,y)  #在子图上画图
59 plt.savefig(‘aa.jpg‘,dpi=400,bbox_inches=‘tight‘)   #savefig保存图片，dpi分辨率，bbox_inches子图周边白色空间的大小
60 plt.show()    #打开窗口，对于方法1创建在窗口一定绘制，对于方法2方法3创建的窗口，若坐标系全部空白，则不绘制