matplotlib使用总结1

matplotlib 是一个用于创建静态、动态和交云图的 Python 绘图库。它可以用于 Python 脚本、Python 和 IPython shell、Jupyter 笔记本、web 应用服务器以及四个图形用户界面工具包中。matplotlib 尝试让简单的事情更简单，让困难的事情成为可能。你可以生成线图、柱状图、误差线图、散点图、直方图等许多不同格式的图表。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.plot 折线图

matplotlib.pyplot.plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs)

*args：可以是一个或多个表达 x, y 值的数组。也可以通过提供 x, y, ‘format’ 的组合来控制线型和颜色。‘format’ 是一个字符串，用于指定颜色和线型，例如 ‘ro-’ 表示红色实线带圆点标记。

scalex, scaley：布尔值，用于确定是否自动缩放 x 轴或 y 轴的范围以适应数据的范围。

data：可选参数，如果提供，它是一个字典，用于指定通过字符串选择的变量来绘图。

**kwargs：关键字参数，用于指定绘图属性，如线条颜色（color）、线型（linestyle）、线宽（linewidth）、标记（marker）、标记大小（markersize）、标记颜色（markerfacecolor）等。

常用参数和示例

颜色（color）：设置线的颜色，例如 color=‘green’ 或 color=‘#006400’。
线型（linestyle）：设置线的样式，如实线（‘-’）、虚线（‘–’）、点线（‘-.’）、点虚线（‘:’）等。
标记（marker）：在每个数据点上设置标记，例如圆形（‘o’）、方形（‘s’）、星形（‘*’）等。
线宽（linewidth）：设置线的宽度，浮点数表示。标签（label）：设置图例的标签文本。

plt.plot(x, y, color='red', linestyle='--', marker='o', label='Data 1')
plt.legend()
plt.title('Custom Plot')
plt.xlabel('x axis')
plt.ylabel('y axis')
plt.show()

plt.scatter 散点图

matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, alpha=None, linewidths=None, edgecolors=None, plotnonfinite=False, data=None, **kwargs)

x, y：长度相同的数组，分别表示散点的 x 坐标和 y 坐标。

s：标量或数组形式，可选。表示点的大小。如果是数组，每个点的大小根据数组中的值来确定。

c：颜色，可选。可以是单个颜色格式的字符串，也可以是一系列颜色。

marker：标记样式，可选。matplotlib 支持多种点的标记样式，例如 'o' 表示圆圈，'s' 表示正方形等。

cmap：Colormap，可选。当 c 是一个浮点数数组时，cmap 将用于映射到颜色。

norm：Normalize 实例，可选。用于在数据和颜色映射之间进行归一化。

alpha：标量，可选。点的透明度。

linewidths：标量或数组形式，可选。点的边缘宽度。

edgecolors：颜色或颜色序列，可选。点的边缘颜色。

plotnonfinite：布尔值，可选。是否绘制非有限数（NaN、INF、-INF）的点。

data：字典形式的 data 参数，可选。如果给定，x 和 y 的值可以通过字符串键从中提取。

**kwargs：其他关键字参数，可以用于设置更多的属性（如边缘颜色、点的形状等）。

常用参数和示例

import numpy as np# 生成数据
x = np.random.rand(50)
y = np.random.rand(50)
colors = np.random.rand(50)  # 颜色数组
sizes = 1000 * np.random.rand(50)  # 点的大小数组# 创建散点图，自定义颜色和大小
plt.scatter(x, y, c=colors, s=sizes, alpha=0.5, cmap='viridis')# 添加颜色条
plt.colorbar()# 设定标题和坐标轴标签
plt.title('Customized Scatter Plot')
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')# 显示图形
plt.show()

在这个示例中，c 参数控制点的颜色，s 参数控制点的大小，而 alpha 参数控制点的透明度。cmap 参数定义了一个颜色映射，plt.colorbar() 添加了一个颜色条以解释颜色的含义。

plt.xlabel 和 plt.ylabel

这两个函数分别用来设置 x 轴和 y 轴的标签。

plt.xlabel(label, fontdict=None, labelpad=None, loc=None, **kwargs)
plt.ylabel(label, fontdict=None, labelpad=None, loc=None, **kwargs)

plt.xlabel('X Axis Label')  # 设置 x 轴的标签
plt.ylabel('Y Axis Label')  # 设置 y 轴的标签

label：字符串，即坐标轴的标签文本。
fontdict：字典，可用于自定义标签的字体样式。这可以包括字体大小 (‘fontsize’)、字体颜色 (‘color’)、字体粗细 (‘fontweight’) 等。
labelpad：数值，指定标签与坐标轴之间的距离（以点为单位）。
loc：字符串，指定标签的位置。对于 xlabel，可选值包括 ‘left’、‘center’、‘right’。对于 ylabel，可选值包括 ‘bottom’、‘center’、‘top’。这个参数在较新版本的 Matplotlib 中引入，可能在一些旧版本中不可用。
**kwargs：其他关键字参数，可以用来设置文本属性，如 rotation（文本旋转角度）。

import matplotlib.pyplot as plt# 绘制一个简单的图形
plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])# 设置 x 轴和 y 轴标签，自定义样式
plt.xlabel('X Axis Label', fontdict={'fontsize': 14, 'fontweight': 'bold', 'color': 'blue'}, labelpad=15, loc='right')
plt.ylabel('Y Axis Label', fontdict={'fontsize': 14, 'fontweight': 'bold', 'color': 'green'}, labelpad=20, loc='top')plt.show()

plt.xlim 和 plt.ylim

这两个函数用来设置图表的 x 轴和 y 轴的显示范围。

plt.xlim(left, right)
plt.ylim(bottom, top)

left：x 轴的最小值。
right：x 轴的最大值。
bottom：y 轴的最小值。
top：y 轴的最大值。

这些参数可以是数字，表示具体的数值范围。如果你想要自动确定某一端的范围（例如，只设置最小值），你可以将相应的参数留空或设置为 None。

plt.xlim(0, 10)  # 设置 x 轴的范围从 0 到 10
plt.ylim(-1, 1)  # 设置 y 轴的范围从 -1 到 1

在设置轴限之前，你可能想知道当前的轴限是什么。plt.xlim() 和 plt.ylim() 在没有任何参数的情况下可以返回当前的轴限：

current_xlim = plt.xlim()
current_ylim = plt.ylim()

如果你只想设置轴的一端（比如，只设置最小值），可以这样做：

plt.xlim(None, 6)  # 只设置 x 轴的最大值
plt.ylim(0, None)  # 只设置 y 轴的最小值

plt.title

此函数用来设置整个图表的标题。

plt.title('Chart Title')  # 设置图表的标题

常用参数

label (或第一个位置参数)

说明：标题的文本内容。
类型：字符串。

fontdict

说明：一个字典，用于控制标题的字体样式。可以包括诸如 'fontsize'、'fontweight'、'color' 等关键字来自定义标题文本的外观。
类型：字典。

loc

说明：标题的位置。默认值是 'center'，表示标题居中。其他可选值包括 'left' 和 'right'。
类型：字符串。

pad

说明：标题与图表顶部边缘之间的间距，单位是点（pt）。
类型：数值。

plt.legend

用于添加图例，区分图中的不同数据集。

plt.legend(handles=None, labels=None, loc='best', title=None, frameon=True, shadow=False, fancybox=False, framealpha=1.0, bbox_to_anchor=None, borderaxespad=0.5, **kwargs)

常用参数说明

handles：一组用于添加图例项的艺术家（如线条、条形图等），通常不需要手动设置，因为当你在绘图命令（如 plt.plot()）中使用 label 参数时，Matplotlib 会自动处理。
labels：一组字符串，用于指定每个图例项的标签。如果 handles 被指定，则 labels 也需要明确设置以匹配。
loc：指定图例的位置。可以是字符串（如 ‘upper right’、‘lower left’、‘center’ 等）或一个包含两个浮点数的元组，表示图例左下角的相对坐标（在轴坐标系中）。‘best’ 位置（默认）会自动选择最不碍事的位置。
title：字符串，用于给图例添加标题。
frameon：布尔值，指定是否显示图例边框。
shadow：布尔值，当设置为 True 时，图例会有阴影效果。
fancybox：布尔值，当设置为 True 时，会使用圆角边框绘制图例框。
framealpha：数值，控制图例框的透明度。
bbox_to_anchor：元组或 BboxBase 实例，用于确定图例框的位置。这在将图例放在轴的外部特别有用。
borderaxespad：数值，控制图例框与轴的边界之间的填充。

import matplotlib.pyplot as plt# 绘制两组数据
plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6], label='Line A')
plt.plot([1, 2, 3], [6, 5, 4], label='Line B')# 添加图例
plt.legend(title='Legend Title', loc='upper left', frameon=False, shadow=True, fancybox=True, framealpha=0.5)plt.show()

plt.grid

用于添加或调整图表中的网格线，这有助于估计数据点位置。

plt.grid(visible=None, which='major', axis='both', **kwargs)

常用参数说明

visible：布尔值，用于控制网格线的显示与否。如果设置为 False，将隐藏网格线。
which：指定是添加主要的网格线 (‘major’)、次要的网格线 (‘minor’)，还是两者都添加 (‘both’)。默认值是 ‘major’。
axis：指定添加网格线的轴。可以是 ‘x’、‘y’ 或 ‘both’。默认值是 ‘both’，即在 x 轴和 y 轴上都添加网格线。
**kwargs：提供额外的关键字参数来自定义网格线的样式，例如颜色 (color)、线型 (linestyle)、线宽 (linewidth) 等。

import matplotlib.pyplot as plt# 绘制一个简单的图形
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])# 添加并自定义网格线
plt.grid(True, which='both', axis='both', color='gray', linestyle='--', linewidth=0.5)plt.show()

plt.figure

创建一个新的图形或激活一个现有图形。

常用参数：

figsize：元组，指定图形的宽度和高度，单位为英寸。
dpi：整数，指定图形的分辨率，即每英寸点数。较高的 DPI 提供更高的图形质量。
facecolor：图形的背景颜色。
edgecolor：图形边缘的颜色。
num：图形的编号或名称。如果指定了编号，plt.figure 将激活现有图形；否则，将创建一个新图形。

import matplotlib.pyplot as pltplt.figure(figsize=(8, 6), dpi=80, facecolor='w', edgecolor='k')
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
plt.show()

plt.text

用于在图形中的任意位置添加文本。
常用参数：

x, y：浮点数，表示文本在图形中的位置（基于数据的坐标系）。
s：字符串，你想在图形中显示的文本内容。
fontdict：字典，可用于控制文本的外观，如字体大小 (‘fontsize’)、字体颜色 (‘color’) 和字体风格 (‘fontstyle’) 等。
horizontalalignment, verticalalignment：字符串，控制文本的对齐方式。水平对齐方式可为 ‘left’, ‘center’, ‘right’；垂直对齐方式可为 ‘top’, ‘center’, ‘bottom’,
‘baseline’。
rotation：数值或字符串，控制文本的旋转角度。

plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
plt.text(2, 8, 'Example Text', fontsize=12, color='red', horizontalalignment='center', verticalalignment='bottom', rotation=45)
plt.show()