matplotlib畫圖實例
用於設置線型圖中線條顏色的常用參數如下。
(1)b:指定繪製的線條顏色爲藍色。
(2)g:指定繪製的線條顏色爲綠色。
(3)r:指定繪製的線條顏色爲紅色。
(4)“c”:指定繪製的線條顏色爲藍綠色。
(5)m:指定繪製的線條顏色爲洋紅色。
(6)y:指定 繪製的線條顏色爲黃色。
(7)k:指定 繪製的線條顏色爲黑色。
(8)w:指定 繪製的線條顏色爲白色。
用於設置線型圖中標記參數點形狀的常用參數如下 。
(1)“o”:指 定標記實際點使用的形狀爲圓形。
(2)"":指定標記 實際點使用"" 符號。
(3)"+":指定標記 實際點使用“+”符號 。
(4)“x”:指定標記 實際點使用“x”符號。
用於設置線型圖中連接參數點線條形狀的常用參數如下 。
(1)"-":指定線條形狀爲實線。
(2)"–": 指定線條形狀爲虛線 。
(3)"-.": 指定線條形狀爲點實線 。
(4)":" 指定線條形狀爲點線。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
a=np.random.randn(30)
b=np.random.randn(30)
c=np.random.randn(30)
d=np.random.randn(30)
通過 plt.plot(x,"r–o”)將這 30 個隨機參數以點的方式繪製出來並用線條進行連接,傳遞給 plot的參數 r–o 用於在線型圖中標記每個連接參數點使用的線條顏色,線型,參數點使用的形狀
plt.plot(a,'r--o',b,'b-*',c,'y:x',d,'m-.+')
np.random.seed(4)
x=np.random.randn(30)
y=np.random.randn(30)
plt.title("Ext")
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Jay")
X, = plt.plot(x,'r--o')
Y, = plt.plot(y,'b-*')
plt.legend([X,Y],["X","Y"])
圖標籤和圖例,這是因爲 在 以上代碼中增加了標籤的顯示代碼 plt.xlabel(”X”),plt.ylabel (”Jay”)和圖例的顯示代碼 plt.legend([X,Y],[”X”,”Y”]) ,傳遞給pit.legend 的是兩個列表參數, 第1個列表參數是在圖中實際使用的標記和線形,第2個列表參數是對應圖例的文字描述
子圖：
若我們 需 要將多個圖像同時 在 不同的位 置 顯示,則 需 要用到 子 圖( Subplot )的功能 。
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(221)
ax2 = fig.add_subplot(222)
ax3 = fig.add_subplot(223)
ax4 = fig.add_subplot(224)
A, = ax1.plot(a,"r--o")
ax1.legend([A],["A"])
B, = ax2.plot(b,'b-*')
ax2.legend([B],["B"])
C, = ax3.plot(c,'g-.+')
ax3.legend([C],["C"])
D, = ax4.plot(d,'m:x')
ax4.legend([D],["D"])
在繪製子圖 時,我們 首先需要通過 fig = pit.figure ()定義 一 個實例,然後通過fig.add_subplot方法向fig實例中添加我們需要的子圖。在代碼中傳遞給fig.add_subplot 方法的參數是１組數字,拿第 1 組數字( 2,2,1 )來說,前兩個數字表示把整塊圖劃分成了兩行兩列,一共４張子圖,最後 １個 數字表示具體使用哪１張子圖進行繪製
散點圖
x = np.random.randn(30)
y = np.random.randn(30)
plt.scatter(x,y,c='g',marker='o',label="(x,y)")
plt.title("scatter figure")
plt.xlabel("time")
plt.ylabel("speed")
plt.legend(loc=1)
plt.show
繪製散點圖的核心代碼是plt.scatter(x,y,c=‘g’,marker=‘o’,label="(x,y)"), 其中有三個我們需要特別留意
的參數,如下所述 。
1)“c”:指定散點圖中繪製的參數點使用哪種顏色
2)“marker”: 指 定散點圖中繪製的參數點使用哪種形狀 ,和之前線型圖中的設置一樣,這裏使用“o”表示設置爲圓形
3)"label"指定在散點圖中繪製的參數點使用的圖例,與線型圖中的圖例不同
我們還可以通過 plt.legend(loc= 1)對圖例的位置進行強制設定 ,對圖例位置的參數設置一般有以下幾種
(1)loc=O: 圖例使用最好的位置。
(2)loc=1:強制圖例使用圖中右上角的位置 。
(3)loc=2 :強制圖例使用圖中左上角的位置 。
(4)loc=3 :強制圖例使用圖中左下角的位置 。
(5)loc=4 :強制圖例使用圖中右上角的位置 。
直方圖
np.random.seed(80)
m = np.random.randn(1000)
plt.hist(x,bins=20,color='g')
plt.title("i am pict")
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.show
繪製直方圖的核 心 代碼是plt.hist(x,bins=20,color=‘g’), 其中 color 的功能和散點圖中的 c 是 一 樣的, bins 用於指定我們繪製的直方圖條紋的數量。
餅圖
餅圖用於顯示一個數據系列, 我們可以將一個數據系列理解爲一 類數據,而每個數據系列都應當擁有自己唯一的顏色.在同一個餅圖中可以繪製多個系列的數據,並根據每個系列的數據量的不同 來分配它們在餅圖中的佔比
labels=['Dogs','Cats','Birds']
size = [15,50,35]
plt.pie(size,explode=(0,0,0.1),labels=labels,autopct='%1.1f%%',
startangle=90 )
plt.axis('equal')
plt.show
繪製餅圖的核心代碼爲plt.pie(size,explode=(0,0,0.1),labels=labels,autopct=’%1.1f%%’,
startangle=90 ), 其中sizes= [15 , 50, 35 ]的 三個數字確定了每部分數據系列在整個圓形中的佔比:explode定義每部分數據系列之間的間隔,如果設置兩個0 和一個0.1,就能突出第3部分:autopct其實就是將sizes中的數據以所定義的浮點精度進行顯示:startangle 是繪製第1塊餅圖時該餅圖與X軸正方向的夾角度數,這裏設置爲90,默認爲0; pit.axis(‘equal’) 是必不可少的, 用於使X軸和Y軸的 刻度保持一 致,只有這樣,最後得到餅圖纔是圓形的。