Python Matplotlib作图常用marker类型

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转载。原文：https://www.cnblogs.com/Big-Big-Watermelon/p/14052165.html

python作图中常常会考虑用什么颜色、marker、线型，这个资料查了又查，所以自己总结在这个地方，以便常用。

一、常用marker表示

1.普通marker

这类普通marker直接 marker ='^' 就可以用了

2.高级marker

这类高级marker使用 marker ='$\circledR$' 来调用


可以显示的形状    marker名称
®   \circledR
ⓢ  \circledS
ϖ   \varpi
ϱ   \varrho
ς   \varsigma
ϑ   \vartheta
ξ   \xi
ζ   \zeta
Δ   \Delta
Γ   \Gamma
Λ   \Lambda
Ω   \Omega
Φ   \Phi
Π   \Pi
Ψ   \Psi
Σ   \Sigma
Θ   \Theta
Υ   \Upsilon
Ξ   \Xi
℧   \mho
∇   \nabla
ℵ   \aleph
ℶ   \beth
ℸ   \daleth
ℷ   \gimel
/   /
[   [
⇓   \Downarrow
⇑   \Uparrow
‖   \Vert
↓   \downarrow
⟨   \langle
⌈   \lceil
⌊   \lfloor
⌞   \llcorner
⌟   \lrcorner
⟩   \rangle
⌉   \rceil
⌋   \rfloor
⌜   \ulcorner
↑   \uparrow
⌝   \urcorner
{   \{
\   |
}   \}
]   ]
⋂   \bigcap
⋃   \bigcup
⨀   \bigodot
⨁   \bigoplus
⨂   \bigotimes
⨄   \biguplus
⋁   \bigvee
⋀   \bigwedge
∐   \coprod
∫   \int
∮   \oint
∏   \prod
∑   \sum

可以显示的形状 marker名称

® \circledR

ⓢ \circledS

ϖ \varpi

ϱ \varrho

ς \varsigma

ϑ \vartheta

ξ \xi

ζ \zeta

Δ \Delta

Γ \Gamma

Λ \Lambda

Ω \Omega

Φ \Phi

Π \Pi

Ψ \Psi

Σ \Sigma

Θ \Theta

Υ \Upsilon

Ξ \Xi

℧ \mho

∇ \nabla

ℵ \aleph

ℶ \beth

ℸ \daleth

ℷ \gimel

/ /

[ [

⇓ \Downarrow

⇑ \Uparrow

‖ \Vert

↓ \downarrow

⟨ \langle

⌈ \lceil

⌊ \lfloor

⌞ \llcorner

⌟ \lrcorner

⟩ \rangle

⌉ \rceil

⌋ \rfloor

⌜ \ulcorner

↑ \uparrow

⌝ \urcorner

{ \{

\ |

} \}

] ]

⋂ \bigcap

⋃ \bigcup

⨀ \bigodot

⨁ \bigoplus

⨂ \bigotimes

⨄ \biguplus

⋁ \bigvee

⋀ \bigwedge

∐ \coprod

∫ \int

∮ \oint

∏ \prod

∑ \sum

3.自定义marker


import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']  # 用于显示中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用于显示中文
plt.figure(dpi=200) 

# 常规marker使用 
 
plt.plot([1,2,3],[1,2,3],marker=4, markersize=15, color='lightblue',label='常规marker')
plt.plot([1.8,2.8,3.8],[1,2,3],marker='2', markersize=15, color='#ec2d7a',label='常规marker') 
 
# 非常规marker使用 
# 注意使用两个$符号包围名称 

plt.plot([1,2,3],[4,5,6],marker='$\circledR$', markersize=15, color='r', alpha = 0.5 ,label='非常规marker')
plt.plot([1.5,2.5,3.5],[1.25,2.1,6.5],marker='$\heartsuit$', markersize=15, color='#f19790', alpha=0.5,label='非常规marker')
plt.plot([1,2,3],[2.5,6.2,8],marker='$\clubsuit$', markersize=15, color='g', alpha=0.5,label='非常规marker') 
 
# 自定义marker 

plt.plot([1.2,2.2,3.2],[1,2,3],marker='$666$', markersize=15, color='#2d0c13',label='自定义marker')
plt.legend(loc='upper left')
for i in ['top','right']:
    plt.gca().spines[i].set_visible(False)

import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 用于显示中文

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用于显示中文

plt.figure(dpi=200)

# 常规marker使用

plt.plot([1,2,3],[1,2,3],marker=4, markersize=15, color='lightblue',label='常规marker')

plt.plot([1.8,2.8,3.8],[1,2,3],marker='2', markersize=15, color='#ec2d7a',label='常规marker')

# 非常规marker使用

# 注意使用两个$符号包围名称

plt.plot([1,2,3],[4,5,6],marker='$\circledR$', markersize=15, color='r', alpha = 0.5 ,label='非常规marker')

plt.plot([1.5,2.5,3.5],[1.25,2.1,6.5],marker='$\heartsuit$', markersize=15, color='#f19790', alpha=0.5,label='非常规marker')

plt.plot([1,2,3],[2.5,6.2,8],marker='$\clubsuit$', markersize=15, color='g', alpha=0.5,label='非常规marker')

# 自定义marker

plt.plot([1.2,2.2,3.2],[1,2,3],marker='$666$', markersize=15, color='#2d0c13',label='自定义marker')

plt.legend(loc='upper left')

for i in ['top','right']:

plt.gca().spines[i].set_visible(False)

作图结果为：

二、常用线型

1.字符型linestyle

共有四种：


linestyle_str = [
('solid', 'solid'), # Same as (0, ()) or '-'；solid’， (0, ()) ， '-'三种都代表实线。
('dotted', 'dotted'), # Same as (0, (1, 1)) or '.'
('dashed', 'dashed'), # Same as '--'
('dashdot', 'dashdot')] # Same as '-.'

linestyle_str = [

('solid', 'solid'), # Same as (0, ()) or '-'；solid’， (0, ()) ， '-'三种都代表实线。

('dotted', 'dotted'), # Same as (0, (1, 1)) or '.'

('dashed', 'dashed'), # Same as '--'

('dashdot', 'dashdot')] # Same as '-.'

2.元组型linestyle

可以通过修改元组中的数字来呈现出不同的线型，因此可以构造出无数种线型。


linestyle_tuple = [
('loosely dotted', (0, (1, 10))),
('dotted', (0, (1, 1))),
('densely dotted', (0, (1, 2))), ('loosely dashed', (0, (5, 10))),
('dashed', (0, (5, 5))),
('densely dashed', (0, (5, 1))), ('loosely dashdotted', (0, (3, 10, 1, 10))),
('dashdotted', (0, (3, 5, 1, 5))),
('densely dashdotted', (0, (3, 1, 1, 1))), ('dashdotdotted', (0, (3, 5, 1, 5, 1, 5))),
('loosely dashdotdotted', (0, (3, 10, 1, 10, 1, 10))),
('densely dashdotdotted', (0, (3, 1, 1, 1, 1, 1)))]

linestyle_tuple = [

('loosely dotted', (0, (1, 10))),

('dotted', (0, (1, 1))),

('densely dotted', (0, (1, 2))), ('loosely dashed', (0, (5, 10))),

('dashed', (0, (5, 5))),

('densely dashed', (0, (5, 1))), ('loosely dashdotted', (0, (3, 10, 1, 10))),

('dashdotted', (0, (3, 5, 1, 5))),

('densely dashdotted', (0, (3, 1, 1, 1))), ('dashdotdotted', (0, (3, 5, 1, 5, 1, 5))),

('loosely dashdotdotted', (0, (3, 10, 1, 10, 1, 10))),

('densely dashdotdotted', (0, (3, 1, 1, 1, 1, 1)))]

线型使用代码：


import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(dpi=120)

# 字符型linestyle使用方法
plt.plot([1,2,3],[1,2,13],linestyle='dotted', color='#1661ab', linewidth=5, label='字符型线型：dotted')

# 元组型lintstyle使用方法 
plt.plot([0.8,0.9,1.5],[0.8,0.9,21.5],linestyle=(0,(3, 1, 1, 1, 1, 1)), color='#ec2d7a', linewidth=5, label='元组型线型：(0,(3, 1, 1, 1, 1, 1)')

for i in ['top','right']:
    plt.gca().spines[i].set_visible(False)
    
# 自定义inestyle  
plt.plot([1.5,2.5,3.5],[1,2,13],linestyle=(0,(1,2,3,4,2,2)), color='black', linewidth=5, label='自定义线型：(0,(1,2,3,4,2,2)))')
plt.plot([2.5,3.5,4.5],[1,2,13],linestyle=(2,(1,2,3,4,2,2)), color='g', linewidth=5, label='自定义线型：(1,(1,2,3,4,2,2)))')
plt.legend()

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(dpi=120)

# 字符型linestyle使用方法

plt.plot([1,2,3],[1,2,13],linestyle='dotted', color='#1661ab', linewidth=5, label='字符型线型：dotted')

# 元组型lintstyle使用方法

plt.plot([0.8,0.9,1.5],[0.8,0.9,21.5],linestyle=(0,(3, 1, 1, 1, 1, 1)), color='#ec2d7a', linewidth=5, label='元组型线型：(0,(3, 1, 1, 1, 1, 1)')

for i in ['top','right']:

plt.gca().spines[i].set_visible(False)

# 自定义inestyle

plt.plot([1.5,2.5,3.5],[1,2,13],linestyle=(0,(1,2,3,4,2,2)), color='black', linewidth=5, label='自定义线型：(0,(1,2,3,4,2,2)))')

plt.plot([2.5,3.5,4.5],[1,2,13],linestyle=(2,(1,2,3,4,2,2)), color='g', linewidth=5, label='自定义线型：(1,(1,2,3,4,2,2)))')

plt.legend()

作图结果为：

3.元组型详解

上图中线型(0,(1,2,3,4,2,2))每个数字是什么意思？理解每个数字的意思就可以自定义线型了。

第一个0的意义，比较黑色和绿色线型即可知道
1,2 第一小段线宽1磅，第一和第二段之间距离2磅
3,4 第二小段线宽3磅，第二和第三段之间距离4磅
2,2 第三小段线宽2磅，第三和第四段之间距离2磅