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今天给大家介绍16个Matplotlib绘图实用的小技巧，Matplotlib在Python数据分析里有着非常广泛的使用，而且很多做科研学术的同学都是用这个库。下面整理了一些非常不错的小技巧，建议大家收藏哦！
1. 添加标题-title
ma 对象中有个 title 可以设置表格的标题。
importnumpyasnp
importmaasplt
# 显示中文
[';] = [u'SimHei']
['axes.unicode_minus'] = False
%matplotlib inline
x=np.arange(0,10)
('这是一个示例标题')
(x,x*x)
具体实现效果：
2. 添加文字-text
设置坐标和文字，可以使用 ma 对象中 text 接口。其中 第一、二个参数来设置坐标，第三个参数是设置显示文本内容。
importnumpyasnp
importmaasplt
# 显示中文
[';] = [u'SimHei']
['axes.unicode_minus'] = False
%matplotlib inline
x=np.arange(-10,11,1)
y=x*x
(x,y)
('这是一个示例标题')
# 添加文字
;function y=x*x')
具体实现效果：
3. 添加注释-annotate
我们实用 annotate 接口可以在图中增加注释说明。其中：
xy 参数：备注的坐标点
xytext 参数：备注文字的坐标(默认为xy的位置)
arrowprops 参数：在 xy 和 xytext 之间绘制一个箭头。
importnumpyasnp
importmaasplt
# 显示中文
[';] = [u'SimHei']
['axes.unicode_minus'] = False
%matplotlib inline
x=np.arange(-10,11,1)
y=x*x
('这是一个示例标题')
(x,y)
# 添加注释
('这是一个示例注释',xy=(0,1),xytext=(-2,22),arrowprops={'headwidth':10,'facecolor':'r'})
具体实现效果：
4. 设置坐标轴名称-xlabel/ylabel
二维坐标图形中，需要在横轴和竖轴注明名称以及数量单位。设置坐标轴名称使用的接口是 xlabel 和 ylable。
importnumpyasnp
importmaasplt
# 显示中文
[';] = [u'SimHei']
['axes.unicode_minus'] = False
%matplotlib inline
x=np.arange(1,20)
('示例x轴')
('示例y轴')
(x,x*x)
具体实现效果：
5. 添加图例-legend
当线条过多时，我们设置不同颜色来区分不同线条。因此，需要对不同颜色线条做下标注，我们实用 legend 接口来实现。
importnumpyasnp
importmaasplt
# 显示中文
[';] = [u'SimHei']
['axes.unicode_minus'] = False
%matplotlib inline
(x,x)
(x,x*2)
(x,x*3)
(x,x*4)
# 直接传入legend
(['生活','颜值','工作','金钱'])
具体实现效果：
6. 调整颜色-color
传颜色参数，使用 plot 中的 color 属性来设置，color 支持以下几种方式。
importnumpyasnp
importmaasplt
%matplotlib inline
x=np.arange(1,5)
#颜色的几种方式
(x,color='g')
(x+1,color='0.5')
(x+2,color='#FF00FF')
(x+3,color=))
具体实现效果：
7. 切换线条样式-marker
如果想改变线条的样式，我们可以使用修改 plot 绘图接口中 mark 参数，具体实现效果：
importnumpyasnp
importmaasplt
%matplotlib inline
x=np.arange(1,5)
(x,marker='o')
(x+1,marker='>')
(x+2,marker='s')
具体实现效果：
其中 marker 支持的类型：
‘.’：点(point marker)
‘,’：像素点(pixel marker)
‘o’：圆形(circle marker)
‘v’：朝下三角形(triangle_down marker)
‘^’：朝上三角形(triangle_up marker)
‘<‘：朝左三角形(triangle_left marker)
‘>’：朝右三角形(triangle_right marker)
‘1’：(tri_down marker)
‘2’：(tri_up marker)
‘3’：(tri_left marker)
‘4’：(tri_right marker)
‘s’：正方形(square marker)
‘p’：五边星(pentagon marker)
‘*’：星型(star marker)
‘h’：1号六角形(hexagon1 marker)
‘H’：2号六角形(hexagon2 marker)
‘+’：+号标记(plus marker)
‘x’：x号标记(x marker)
‘D’：菱形(diamond marker)
‘d’：小型菱形(thin_diamond marker)
‘|’：垂直线形(vline marker)
‘_’：水平线形(hline marker)
具体各个效果类型如下：
8. 显示数学公式-mathtext
格式如下：作为开始和结束符，如$，中间的将解析出公式中的符号。
importnumpyasnp
importmaasplt
%matplotlib inline
('chenqionghe')
([1,8])
([1,5])
(2,4,r'$ \alpha \beta \pi \lambda \omega $',size=25)
(4,4,r'$ \sin(0)=\cos(\frac{\pi}{2}) $',size=25)
(2,2,r'$ \lim_{x \rightarrow y} \frac{1}{x^3} $',size=25)
(4,2,r'$ \sqrt[4]{x}=\sqrt{y} $',size=25)
具体实现效果：
9. 显示网格-grid
grid 接口可以用来设置背景图为网格。
importnumpyasnp
importmaasplt
%matplotlib inline
x='a','b','c','d'
y=[15,30,45,10]
# 也可以设置颜色、线条宽度、线条样式
# (color='g',linewidth='1',linestyle='-.')
(x,y)
具体实现效果：
10. 调整坐标轴刻度-locator_params
坐标图的刻度我们可以使用 locator_params 接口来调整显示颗粒。
同时调整 x 轴和 y 轴：(nbins=20)
只调整 x 轴：(‘'x',nbins=20)
只调整 y 轴：(‘'y',nbins=20)
importnumpyasnp
importmaasplt
%matplotlib inline
x=np.arange(0,30,1)
(x,x)
# x轴和y轴分别显示20个
(nbins=20)
具体实现效果：
11. 调整坐标轴范围-axis/xlim/ylim
axis：[0,5,0,10]，x从0到5，y从0到10
xlim：对应参数有xmin和xmax，分别能调整最大值最小值
ylim：同xlim用法
importnumpyasnp
importmaasplt
%matplotlib inline
x=np.arange(0,30,1)
(x,x*x)
#显示坐标轴，个数字分别代表x轴和y轴的最小坐标，最大坐标
#调整x为10到25
(xmin=10,xmax=25)
(x,x*x)
具体实现效果：
12. 调整日期自适应-autofmt_xdate
有时候显示日期会重叠在一起，非常不友好，调用，将自动调整角度。
importnumpyasnp
importpandasaspd
importmaasplt
%matplotlib inline
x=('2020/01/01',periods=30)
y=np.arange(0,30,1)
(x,y)
具体实现效果：
13. 添加双坐标轴-twinx
importnumpyasnp
importmaasplt
%matplotlib inline
x=np.arange(1,20)
y1=x*x
y2=np.log(x)
(x,y1)
# 添加一个坐标轴，默认0到1
(x,y2,'r')
具体实现效果：
14. 填充区域-fill/fill_beween
fill 填充函数区域
importnumpyasnp
importmaasplt
# 显示中文
[';] = [u'SimHei']
['axes.unicode_minus'] = False
%matplotlib inline
x=np.linspace(0,5*np.pi,1000)
y1=np.sin(x)
y2=np.sin(2*x)
(x,y1)
(x,y2)
# 填充
(x,y1,'g')
(x,y2,'r')
('这是一个示例标题')
具体实现效果：
fill_beween填充函数交叉区域
importnumpyasnp
importmaasplt
# 显示中文
[';] = [u'SimHei']
['axes.unicode_minus'] = False
%matplotlib inline
('这是一个示例标题')
x=np.linspace(0,5*np.pi,1000)
y1=np.sin(x)
y2=np.sin(2*x)
(x,y1)
(x,y2)
# 填充
_between(x,y1,y2,where=y1>y2,interpolate=True)
具体实现效果：
15. 画一个填充好的形状-ma
importnumpyasnp
importmaasplt
importmasasmptaches
%matplotlib inline
xy1=np.array([0.2,0.2])
xy2=np.array([0.2,0.8])
xy3=np.array([0.8,0.2])
xy4=np.array([0.8,0.8])
fig,ax=
#圆形,指定坐标和半径
circle=m(xy1,0.15)
ax.add_patch(circle)
#长方形
rect=m(xy2,0.2,0.1,color='r')
ax.add_patch(rect)
#多边形
polygon=m(xy3,6,0.1,color='g')
ax.add_patch(polygon)
# 椭圆
ellipse=m(xy4,0.4,0.2,color='c')
ax.add_patch(ellipse)
ax.axis('equal')
具体实现效果：
16. 切换样式-
matplotlib支持多种样式，可以通过切换样式，例如：
('ggplot')输入 可以查看所有的样式:
importmaasplt
具体实现效果：
示例代码，ggplot样式：
importnumpyasnp
importmaasplt
importmasasmptaches
%matplotlib inline
('ggplot')
# 新建4个子图
fig,axes=(2,2)
ax1,ax2,ax3,ax4=axes.ravel
# 第一个图
x,y=np.random.normal(size=(2,100))
ax1.plot(x,y,'o')
# 第二个图
x=np.arange(0,10)
y=np.arange(0,10)
colors=['axes.prop_cycle']
length=np.linspace(0,10,len(colors))
forsinlength:
ax2.plot(x,y+s,'-')
# 第三个图
x=np.arange(5)
y1,y2,y3=np.random.randint(1,25,size=(3,5))
width=0.25
ax3.bar(x,y1,width)
ax3.bar(x+width,y2,width)
ax3.bar(x+2*width,y3,width)
# 第四个图
fori,colorinenumerate(colors):
xy=np.random.normal(size=2)
ax4.add_patc(xy,radius=0.3,color=color['color']))
ax4.axis('equal')
具体实现效果：