简单演示

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 从[-1,1]中等距去50个数作为x的取值
x = np.linspace(-1, 1, 50)
print(x)
y = 2*x + 1
# 第一个是横坐标的值，第二个是纵坐标的值
plt.plot(x, y)
# 必要方法，用于将设置好的figure对象显示出来
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-1, 1, 50)
y = 2**x + 1
# 第一个是横坐标的值，第二个是纵坐标的值
plt.plot(x, y) 
plt.show()

显示多个图像

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 多个figure
x = np.linspace(-1, 1, 50)
y1 = 2*x + 1
y2 = 2**x + 1

# 使用figure()函数重新申请一个figure对象
# 注意，每次调用figure的时候都会重新申请一个figure对象
plt.figure()
# 第一个是横坐标的值，第二个是纵坐标的值
plt.plot(x, y1)

# 第一个参数表示的是编号，第二个表示的是图表的长宽
plt.figure(num = 3, figsize=(8, 5))
# 当我们需要在画板中绘制两条线的时候，可以使用下面的方法：
plt.plot(x, y2)
plt.plot(x, y1, 
     color='red',  # 线颜色
     linewidth=1.0, # 线宽 
     linestyle='--' # 线样式
    )

plt.show()

这里会显示两个图像：

去除边框，指定轴的名称

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 从[-1,1]中等距去50个数作为x的取值
x = np.linspace(-1, 1, 50)
y1 = 2*x + 1
y2 = 2**x + 1

# 请求一个新的figure对象
plt.figure()
# 第一个是横坐标的值，第二个是纵坐标的值
plt.plot(x, y1) 

# 设置轴线的lable（标签）
plt.xlabel("I am x")
plt.ylabel("I am y")

plt.show()

同时绘制多条曲线

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 从[-1,1]中等距去50个数作为x的取值
x = np.linspace(-1, 1, 50)
y1 = 2*x + 1
y2 = 2**x + 1
# num表示的是编号，figsize表示的是图表的长宽
plt.figure(num = 3, figsize=(8, 5)) 
plt.plot(x, y2)
# 设置线条的样式
plt.plot(x, y1, 
     color='red', # 线条的颜色
     linewidth=1.0, # 线条的粗细
     linestyle='--' # 线条的样式
    )

# 设置取值参数范围
plt.xlim((-1, 2)) # x参数范围
plt.ylim((1, 3)) # y参数范围

# 设置点的位置
new_ticks = np.linspace(-1, 2, 5)
plt.xticks(new_ticks)
# 为点的位置设置对应的文字。
# 第一个参数是点的位置，第二个参数是点的文字提示。
plt.yticks([-2, -1.8, -1, 1.22, 3],
     [r'$really\ bad$', r'$bad$', r'$normal$', r'$good$', r'$readly\ good$'])

# gca = 'get current axis'
ax = plt.gca()
# 将右边和上边的边框（脊）的颜色去掉
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
# 绑定x轴和y轴
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
# 定义x轴和y轴的位置
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))

plt.show()

多条曲线之曲线说明

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 从[-1,1]中等距去50个数作为x的取值
x = np.linspace(-1, 1, 50)
y1 = 2*x + 1
y2 = 2**x + 1

# 第一个参数表示的是编号，第二个表示的是图表的长宽
plt.figure(num = 3, figsize=(8, 5)) 
plt.plot(x, y2)
plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--')

# 设置取值参数
plt.xlim((-1, 2))
plt.ylim((1, 3))

# 设置lable
plt.xlabel("I am x")
plt.ylabel("I am y")

# 设置点的位置
new_ticks = np.linspace(-1, 2, 5)
plt.xticks(new_ticks)
plt.yticks([-2, -1.8, -1, 1.22,3],
     [r'$really\ bad$', r'$bad$', r'$normal$', r'$good$', r'$readly\ good$'])


l1, = plt.plot(x, y2, 
        label='aaa'
       )
l2, = plt.plot(x, y1, 
        color='red', # 线条颜色
        linewidth = 1.0, # 线条宽度
        linestyle='-.', # 线条样式
        label='bbb' #标签
       )

# 使用ｌｅｇｅｎｄ绘制多条曲线
plt.legend(handles=[l1, l2], 
      labels = ['aaa', 'bbb'], 
      loc = 'best'
     )

plt.show()

多个figure，并加上特殊点注释

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 从[-1,1]中等距去50个数作为x的取值
x = np.linspace(-1, 1, 50)
y1 = 2*x + 1
y2 = 2**x + 1

plt.figure(figsize=(12, 8)) # 第一个参数表示的是编号，第二个表示的是图表的长宽
plt.plot(x, y2)
plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--')

# gca = 'get current axis'
ax = plt.gca()
# 将右边和上边的边框（脊）的颜色去掉
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
# 绑定x轴和y轴
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
# 定义x轴和y轴的位置
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))

# 显示交叉点
x0 = 1
y0 = 2*x0 + 1
# s表示点的大小，默认rcParams['lines.markersize']**2
plt.scatter(x0, y0, s = 66, color = 'b')
# 定义线的范围，X的范围是定值，y的范围是从y0到0的位置
# lw的意思是linewidth,线宽
plt.plot([x0, x0], [y0, 0], 'k-.', lw= 2.5)

# 设置关键位置的提示信息
plt.annotate(r'$2x+1=%s$' % 
       y0, 
       xy=(x0, y0), 
       xycoords='data',

       xytext=(+30, -30),
       textcoords='offset points',
       fontsize=16, # 这里设置的是字体的大小
       # 这里设置的是箭头和箭头的弧度
       arrowprops=dict(arrowstyle='->',connectionstyle='arc3,rad=.2')
      )

# 在figure中显示文字信息
# 可以使用\来输出特殊的字符\mu\ \sigma\ \alpha
plt.text(0, 3, 
     r'$This\ is\ a\ good\ idea.\ \mu\ \sigma_i\ \alpha_t$',
     fontdict={'size':16,'color':'r'})

plt.show()

tick能见度设置

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 从[-1,1]中等距去50个数作为x的取值
x = np.linspace(-1, 1, 50)
y = 2*x - 1

plt.figure(figsize=(12, 8)) # 第一个参数表示的是编号，第二个表示的是图表的长宽
# alpha是设置透明度的
plt.plot(x, y, color='r', linewidth=10.0, alpha=0.5)

# gca = 'get current axis'
ax = plt.gca()
# 将右边和上边的边框（脊）的颜色去掉
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
# 绑定x轴和y轴
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
# 定义x轴和y轴的位置
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))

# 可以使用tick设置透明度
for label in ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels():
  label.set_fontsize(12)
  label.set_bbox(dict(facecolor='y', edgecolor='None', alpha=0.7))

plt.show()

多条曲线通用例子

def init_colors():
  return ['blue', 'red', 'green', 'black', 'pink', 'purple', 'gray', 'yellow']

def show_graph(data, save_png_name=None, colors=init_colors()):
  """
  绘制折线图
  :param data: 数据格式：{label:{X:Y}, label:{X:Y}...}
  :param save_png_name:保存的图片的名字
  :param colors: 颜色列表
  :return:
    None
  """
  # 解决中文显示乱码的问题，不用中文就不需要设置了
  my_font = font_manager.FontProperties(fname="/自己补充路径/IOS8.ttf")

  plt.figure(figsize=(14, 6))
  plts = []
  labels = []
  for index, label in enumerate(data.keys()):
    if label is 'rotate':
      continue
    color = colors[index]
    X = data.get(label).keys()
    Y = [data.get(label).get(x) for x in X]
    temp, = plt.plot(X, Y, color=color, label=label)
    plts.append(temp)
    labels.append(label)
  plt.legend(handles=plts, labels=labels, prop=my_font)
  plt.show()
  if save_png_name is not None:
    plt.savefig(save_png_name)

散点图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

n = 1024
# 从[0]
X = np.random.normal(0, 1, n)
Y = np.random.normal(0, 1, n)
T = np.arctan2(X, Y)

plt.scatter(np.arange(5), np.arange(5))

plt.xticks(())
plt.yticks(())

plt.show()

条形图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

n = 12
X = np.arange(n)
Y1 = (1 - X/float(n)) * np.random.uniform(0.5, 1.0, n)
Y2 = (1 - X/float(n)) * np.random.uniform(0.5, 1.0, n)

plt.figure(figsize=(12, 8))
plt.bar(X, +Y1, facecolor='#9999ff', edgecolor='white')
plt.bar(X, -Y2, facecolor='#ff9999', edgecolor='white')

for x, y in zip(X,Y1):
  # ha: horizontal alignment水平方向
  # va: vertical alignment垂直方向
  plt.text(x, y+0.05, '%.2f' % y, ha='center', va='bottom')

for x, y in zip(X,-Y2):
  # ha: horizontal alignment水平方向
  # va: vertical alignment垂直方向
  plt.text(x, y-0.05, '%.2f' % y, ha='center', va='top')

# 定义范围和标签
plt.xlim(-.5, n)
plt.xticks(())
plt.ylim(-1.25, 1.25)
plt.yticks(())

plt.show()

contour等高线图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def get_height(x, y):
  # the height function
  return (1-x/2+x**5+y**3)*np.exp(-x**2-y**2)

n = 256
x = np.linspace(-3, 3, n)
y = np.linspace(-3, 3, n)
X, Y = np.meshgrid(x, y)

plt.figure(figsize=(14, 8))

# use plt.contourf to filling contours
# X, Y and value for (X, Y) point

# 横坐标、纵坐标、高度、 、透明度、cmap是颜色对应表
# 等高线的填充颜色
plt.contourf(X, Y, get_height(X, Y), 16, alpah=0.7, cmap=plt.cm.hot) 

# use plt.contour to add contour lines
# 这里是等高线的线
C = plt.contour(X, Y, get_height(X, Y), 16, color='black', linewidth=.5)

# adding label
plt.clabel(C, inline=True, fontsize=16)

plt.xticks(())
plt.yticks(())
plt.show()

image图片显示

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# image data
a = np.array([0.313660827978, 0.365348418405, 0.423733120134,
       0.365348418405, 0.439599930621, 0.525083754405,
       0.423733120134, 0.525083754405, 0.651536351379]).reshape(3,3)

"""
for the value of "interpolation", check this:
http://matplotlib.org/examples/images_contours_and_fields/interpolation_methods.html
for the value of "origin"= ['upper', 'lower'], check this:
http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/image_origin.html
"""

# 这是颜色的标注
# 主要使用imshow来显示图片，这里暂时不适用图片来显示，采用色块的方式演示。
plt.imshow(a, interpolation='nearest', cmap='bone', origin='lower')
plt.colorbar(shrink=.90) # 这是颜色深度的标注，shrink表示压缩比例

plt.xticks(())
plt.yticks(())
plt.show()

3D数据图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig = plt.figure(figsize=(12, 8))
ax = Axes3D(fig)

# 生成X，Y
X = np.arange(-4, 4, 0.25)
Y = np.arange(-4, 4, 0.25)
X,Y = np.meshgrid(X, Y)
R = np.sqrt(X**2 + Y**2)

# height value
Z = np.sin(R)

# 绘图
# rstride（row）和cstride(column)表示的是行列的跨度
ax.plot_surface(X, Y, Z, 
        rstride=1, # 行的跨度
        cstride=1, # 列的跨度
        cmap=plt.get_cmap('rainbow') # 颜色映射样式设置
        )

# offset 表示距离zdir的轴距离
ax.contourf(X, Y, Z, zdir='z', offest=-2, cmap='rainbow')
ax.set_zlim(-2, 2)

plt.show()

Subplot多合一显示

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.figure()

# 将整个figure分成两行两列
plt.subplot(2, 2, 1)
# 第一个参数表示X的范围，第二个是y的范围
plt.plot([0, 1], [0, 1])

plt.subplot(222)
plt.plot([0, 1], [0, 2])

plt.subplot(223)
plt.plot([0, 1], [0, 3])

plt.subplot(224)
plt.plot([0, 1], [0, 4])

plt.show()

分格显示

subplot2grid

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.gridspec as gridspec

plt.figure()
# 第一个元素表示将总的面板进行划分，划分为3行3列，
# 第二个元素表示该面板从0行0列开始，列的跨度（colspan）为3列，行的跨度（rowspan）为1
ax1 = plt.subplot2grid((3, 3), (0, 0), colspan=3, rowspan=1)
# 第一个元素的表示X的范围为[1,2]，第二个元素表示Y的范围为[1,2]
ax1.plot([1, 2], [1, 2])
ax1.set_title(r'$ax1\_title$')
# 第一个元素表示将总的面板进行划分，划分为3行3列，
# 第二个元素表示该面板从1行0列开始，列的跨度（colspan）为2列，行的跨度（rowspan）取默认值1
ax2 = plt.subplot2grid((3, 3), (1, 0), colspan=2)
ax2.set_title(r'$ax2\_title$')
# 第一个元素表示将总的面板进行划分，划分为3行3列，
# 第二个元素表示该面板从1行2列开始，行的跨度（rowspan）为2列，列的跨度（colspan）取默认值1
ax3 = plt.subplot2grid((3, 3), (1, 2), rowspan=2)
ax3.set_title(r'$ax3\_title$')
# 第一个元素表示将总的面板进行划分，划分为3行3列，
# 第二个元素表示该面板从2行0列开始,行的跨度（rowspan）为2列，列的跨度（colspan）取默认值1
ax4 = plt.subplot2grid((3, 3), (2, 0))
ax4.set_title(r'$ax4\_title$')
# 第一个元素表示将总的面板进行划分，划分为3行3列，
# 第二个元素表示该面板从2行1列开始,行的跨度（rowspan）为2列，列的跨度（colspan）取默认值1
ax5 = plt.subplot2grid((3, 3), (2, 1))
ax5.set_title(r'$ax5\_title$')

plt.tight_layout()
plt.show()

gridspec

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.figure()
# 首先，定义网格的布局为3行3列
gs = gridspec.GridSpec(3, 3)
# 这里表示从0行全部都是ax1的
ax1 = plt.subplot(gs[0, :])
ax1.set_title(r'$ax1\_title$')

# 这里表示第一行中0列和1列都是ax2的
ax2 = plt.subplot(gs[1, :2])
ax2.set_title(r'$ax2\_title$')

# 这里表示第一行中2列是ax3的
ax3 = plt.subplot(gs[1:, 2])
ax3.set_title(r'$ax3\_title$')

# 这里表示最后一行中0列是ax4的
ax4 = plt.subplot(gs[-1, 0])
ax4.set_title(r'$ax4\_title$')

# 这里表示最后一行中倒数第二列是ax5的
ax5 = plt.subplot(gs[-1, -2])
ax5.set_title(r'$ax5\_title$')

plt.tight_layout()
plt.show()

easy to define structure分格显示

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.figure()
# sharex表示共享X轴，sharey表示共享y轴
f, ((ax11, ax12), (ax21, ax22)) = plt.subplots(2, 2, sharex=True, sharey=True)
# 显示点（1, 2）, （1, 2）
ax11.scatter([1, 2], [1, 2])

ax11.set_title('11')
ax12.set_title('11')
ax21.set_title('21')
ax22.set_title('22')

plt.tight_layout()
plt.show()

图中图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig = plt.figure(figsize=(10, 6))
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
y = [1, 3, 4, 2, 5, 8, 6]

# 大图
left, bottom, width, weight = 0.1, 0.1, 0.8, 0.8
ax1 = fig.add_axes([left, bottom, width, weight])
ax1.plot(x, y, 'r')
ax1.set_xlabel(r'$x$')
ax1.set_ylabel(r'$y$')
ax1.set_title(r'$××Interesting××$')

# 左上小图
left, bottom, width, weight = 0.2, 0.6, 0.25, 0.25
ax2 = fig.add_axes([left, bottom, width, weight])
ax2.plot(y, x, 'b')
ax2.set_xlabel(r'$x$')
ax2.set_ylabel(r'$y$')
ax2.set_title(r'$title\ inside\ 1$')

# 右下小图
plt.axes([0.6, 0.2, 0.25, 0.25])
# 将y的数据逆序输出[::1]
plt.plot(y[::-1],x, 'g')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title(r'$title\ inside\ 2$')

plt.show()

主次坐标轴

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 从[0, 10]以0.1为间隔，形成一个列表
x = np.arange(0, 10, 0.1)
y1 = 0.05 * x**2
y2 = -1 * y1


fig, ax1 = plt.subplots()
# 镜像（上下左右颠倒）
ax2 = ax1.twinx()
ax1.plot(x, y1, 'g-')
ax2.plot(x, y2, 'b--')

# 为轴进行命名
ax1.set_xlabel(r'$X\ data$', fontsize=16)
ax1.set_ylabel(r'$Y1$', color='g', fontsize=16)
ax2.set_ylabel(r'$Y2$', color='b', fontsize=16)

plt.show()

Animation动画

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib import animation

fig, ax = plt.subplots()

# 从[0, 2*np.pi]以0.01为间隔，形成一个列表
x = np.arange(0, 2*np.pi, 0.01)
# 这里只需要列表的第一个元素，所以就用逗号“,”加空白的形式省略了列表后面的元素
line, = ax.plot(x, np.sin(x))

def animate(i):
  line.set_ydata(np.sin(x + i/100))
  return line, 

def init():
  line.set_ydata(np.sin(x))
  # 这里由于仅仅需要列表的第一个参数，所以后面的就直接用空白省略了
  return line, 

ani = animation.FuncAnimation(fig=fig, 
               func=animate, # 动画函数
               frames=100,  # 帧数
               init_func=init, # 初始化函数
               interval=20, # 20ms
               blit=True)

plt.show()

到此这篇关于Python Matplotlib简易教程(小白教程)的文章就介绍到这了,更多相关Python Matplotlib简易教程内容请搜索python博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持python博客！