标签：efault   坐标轴   Matter   imshow   auto   spec   orb   hunk   交互模式   

• 介绍
  • 功能简介
    • 基础功能
      • 使用简介
      • Pyplot示例
      • 图的种类
      • 图片示例
      • 一个完整的plot的例子
      • 使用style sheets与 rcParams控制格式
        • style sheets
        • rcParams
    • 中级功能
      • Artist 教程
      • legend 教程
      • cycler教程
      • 改变Figure布局
      • 布局教程
      • 控制图片方向
    • 高级功能
      • 路径
      • 路径效果
      • 转换坐标系
    • 颜色
      • 指定颜色
      • 定制Colorbars
      • 定制colormap
      • colormap 分布
      • 选择colormap
    • 文本
      • Matplotlib Plots 中的文本
      • 文本的属性与布局
      • 注释
      • 数学表达式
      • 使用latex渲染文本
• 实际使用

介绍

官方教程
中文教程

功能简介

基础功能

使用简介

• 基础概念
  legend,marker; figure,axes,axis ; spines
  Artist( text, line2D , collection , patch ... )
• 数据类型
  array
• 命名空间
  matplotlib.pyplot 可与 numpy 使用 (pylab已经弃用)
• 生成多个图
  plt.subplots(row,col) 可生成多个axes
• 交互模式
  plt.draw() 如果不需要在屏幕显示，调用该函数

• 便捷功能
  线段的简化：
  通过 path.simplify and path.simplify_threshold
  Marker的简化:
  通过markevery plt.plot(x, y, markevery=10)详情参看Markevery Demo
  线分块：
  mpl.rcParams[‘agg.path.chunksize‘] = 0
  使用快速格式：
  为了避免其他格式被改变，可以在最后部分调用，不会改变其他设置
  import matplotlib.style as mplstyle
mplstyle.use(‘fast‘)

  Pyplot示例

• 折线图、散点图、柱状图
• 散点图的图示、图的颜色
• 绘制多个图
• 插入文本
• 插入数学公式
• 插入注释文本

• 坐标轴会自动适应不同数据：线性、指数等

图的种类

• 线 plot()
• 多个子图 subplot()
• 显示图片 imshow()
• 轮廓线与伪彩色 pcolormesh() , contour()
• 直方图 hist()
• 路径 matplotlib.path
• 3D 3D plotting
• 流量图 streamplot()
• 椭圆 为了某些具体任务..
• 条形图 bar()
• 饼图 pie()
• 表格 table()
• 散点图 scatter()
• 填充曲线 fill()
• 时序数据 matplotlib.ticker 与 matplotlib.dates
• 指数 semilogx(), semilogy() 与 loglog()
• 极坐标图 polar()
• 图示 legend()
• tex文本 matplotlib.mathtext；usetex

图片示例

• 导入图片模块 import matplotlib.image as mpimg ; 可以使用Pillow library, Matplotlib 只支持PNG
• 读取图片 img = mpimg.imread(‘../../doc/_static/stinkbug.png‘)
• 显示图片 imgplot = plt.imshow(img)
• 色条 plt.colorbar()
• 不同的图片模式 (设置显示范围等)

一个完整的plot的例子

• 数据
• 加载数据
• 控制格式 plt.style.use(‘fivethirtyeight‘) plt.rcParams.update({‘figure.autolayout‘: True})
  tips: Customizing Matplotlib with style sheets and rcParams
• 变更plt属性,一次改变多个 pyplot.setp()
• 调整图的尺寸 fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4))
• 坐标轴格式控制 ax.xaxis.set_major_formatter(formatter) ticker.FuncFormatter
• 保存图片 figure.Figure.savefig()

使用style sheets与 rcParams控制格式

style sheets

• 可选用的格式 plt.style.available
• 定义自己的格式 mpl_configdir/stylelib/presentation.mplstyle
• 格式组合 plt.style.use([‘dark_background‘, ‘presentation‘])
• 临时格式 with plt.style.context(‘dark_background‘):

rcParams

• 直接使用 matplotlib.rcParams 修改格式，如 mpl.rcParams[‘lines.linewidth‘] = 2
• 使用matplotlib.rc()修改格式，如 mpl.rc(‘lines‘, linewidth=4, color=‘g‘)
• 使用matplotlib.rcdefaults()恢复默认配置
• 默认配置都在 matplotlibrc 文件中

中级功能

Artist 教程

三层结构：

1. 画图区域 matplotlib.backend_bases.FigureCanvas
2. 画图方法 matplotlib.backend_bases.Renderer
3. 使用renderer在canvas上绘图 matplotlib.artist.Artist

Artist 分为两类：

1. primitives 包括：Line2D, Rectangle, Text, AxesImage, etc
2. containers 包括：Axis, Axes and Figure

Axes 通常按行列分布，使用 add_axes() 在任意位置创建axes

legend 教程

legend entry: 每个legend由一个或多个legend entry构成
legend key: 左边标记的颜色或模式
legend label: 描述handle的文本
legend handle: 描述的handle

cycler教程

处理周期数据 ps.

改变Figure布局

subplots() : 创建并布局axes
GridSpec : 重置figure布局
SubplotSpec : 给定布局，创建子图
subplot2grid() : 在grid内部创建子图

布局教程

• constrained_layout = ture 会避免坐标、文字重叠现象
• colorbars,Suptitle,Legends 布局的影响
• 手动布局
• 另一种选择 tight_layout()

控制图片方向

通过 origin 与 extent kwargs参数 控制图片的axes

高级功能

路径

绘制路径 path

路径效果

设置路径艺术字效果

转换坐标系

偏移？

颜色

指定颜色

设置颜色方法

• RGB or RGBA 通过0-1的浮点数 (0.1, 0.2, 0.5) or (0.1, 0.2, 0.5, 0.3)
• RGB or RGBA 字符串 #0f0f0f or #0f0f0f80
• 一个0-1浮点数,表示灰度 0.5
• 颜色缩写 {‘b‘, ‘g‘, ‘r‘, ‘c‘, ‘m‘, ‘y‘, ‘k‘, ‘w‘}
• X11/CSS4 颜色名 black
• xkcd 颜色 xkcd:sky blue
• 大写C与数字 C0 根据style进行变化，数字最大也不知道是多少...(seaborn 有六种颜色 axes.prop_cycle: cycler(‘color‘, [‘4C72B0‘, ‘55A868‘, ‘C44E52‘, ‘8172B2‘, ‘CCB974‘, ‘64B5CD‘]))

定制Colorbars

• 基本连续的colorbar
• 离散间隔的colorbar
• 设定长度的colorbar

定制colormap

获取改变colormap的值；设置多个colormap

colormap 分布

通常是线性分布，在某些情况下需要调整

选择colormap

选择colormap的色彩模式

文本

Matplotlib Plots 中的文本

基本命令

• text axes上任意位置添加文本
• annotate axes上任意位置添加注释，有一个可选的箭头
• xlabel axes的x轴标签
• ylabel axes的y轴标签
• title axes标题
• figtext figure上任意位置添加文本
• suptitle figure添加标题

x-轴与y-轴文本的格式

• 分布位置
• 字体格式 text的参数
• 间隔 pad

标题

• 分布位置
• 间隔 pad

刻度与刻度标签

• 主刻度、副刻度
• 刻度显示的范围
• 刻度显示的格式

文本的属性与布局

• alpha 透明度
• color 颜色
• position 位置
• rotation 旋转

坐标转换？
非拉丁字符？

注释

• 文本的样式
• 箭头的格式（可以是圆、方框、各种箭头等）
  ps. 注释数据的高亮是由marker实现的

数学表达式

• plot支持latex的数学表达式
  ps. 使用mathtype进行编辑，导出就可以了

使用latex渲染文本

没有必要..

实际使用

根据 官方文档示例 + API文档 根据需要进行修改与使用

使用figure.Figure.savefig()保存成PDF

matplotlib 教程简析

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原文地址：https://www.cnblogs.com/DanielOwen/p/12158934.html