Matplotlib介绍及使用
Matplotlib介绍及使用
一、介绍
Matplotlib的功能和matlab中的画图的功能十分类似。因为matlab进行画图相对来说比较复杂,所以使用python中的Matplotlib来画图比较方便。
Matplotlib是python中的一个包,主要用于绘制2D图形(当然也可以绘制3D,但是需要额外安装支持的工具包)。在数据分析领域它有很大的地位,而且具有丰富的扩展,能实现更强大的功能。
0x1 最简单的程序
matplotlib绘图示例
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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0,2*np.pi,100) y = np.sin(x) plt.plot(x,y) plt.show() |
解析
首先导入了matplotlib相关的包,然后生成了一个0到2π,总共100个数的等差数组。再通过np.sin(x)将x作为自变量传到sin函数中,得到y。然后通过plt.plot(x,y)画一个自变量x,因变量y的图像。
0x2 Matplotlib架构
架构可以分为三层次。
最底层Backend
这一层主要处理把图像显示到哪里和画到哪里。
中间层Artist
这一层主要处理图像显示为什么样子,如图例、线条大小颜色等。
最上层Scripting
pylot、python语法和api层,直接和用户交互,通过程序画图。
二、Plot绘图方法
0x1 一维参数
要是用plot方法需要先导入import matplotlib.pyplot
现在我们对一个list对象使用plot,来看它形成的图像:
可以看到,plot画出的图中横坐标是list的index,纵坐标是list的value,他会在图上形成三个点,然后将点连成线,所以它形成的是折线图,因为list满足线性关系,所以形成的图像是一个直线。
如果list不满足线性关系,则就会是一个折线:
如果不加plt.show()的话,将会返回的是一个matplotlib.lines.Line2D对象。
0x2 二维参数
上边是根据一个参数来绘制的图像,如果传入的数据是两个:
可以看到,横坐标就是传入的第一个参数,纵坐标就是传入的第二个参数
注意,传入的参数的长度必须一致,否则将会出现ValueError的异常:
0x3 小技巧
在jupyter中提供了一个魔法函数:%matplotlib inline
只需要在jupyter输入这个命令就可以启动这个函数。
这个函数的作用是,在jupyter画图中不需要每次都调用plt.show()
就可以显示出图像。
还有一个魔法函数,和画图无关了,是%timeit
,它的作用是可以计算出一条语句的执行时间:
可以看到这条语句执行了1000000 次循环,每次循环大约517ns。
0x4 指定线条的风格
点线
虚线
改变线条颜色
0x5 一个图像中绘制对个线条
指定多个坐标参数
只需要在参数指定中依次指定线条的横纵坐标进去即可:
不同线条指定不同风格
为横纵坐标设置label
横纵坐标的label可以分别通过xlabel、ylabel来在绘图之前指定:
为图像指定title
plt.title('')
为图像指定图例
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plt.plot(...,label='') plt.legend() |
示例代码
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t = np.arange(0.0, 2.0, 0.1) s = np.sin(t*np.pi) plt.plot(t,s,'r--',label='aaaa') plt.plot(t*2, s, 'b--', label='bbbb') plt.xlabel('this is x') plt.ylabel('this is y') plt.title('this is a demo') plt.legend() |
0x6 补充问题
图例中文显示问题
如果使用的是中文标签,将在图像中无法显示,因为matplotlib默认为英文,可以在做图前进行下面的设置来显示中文:
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plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] |
负号显示问题
保存图像时,负号可能不正常显示,可以通过如下代码解决:
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plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False |