Python Matplotlib可视化示例代码-1-点和线

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https://matplotlib.org/3.3.3/contents.html

安装和中文设置

安装

$ pip3 install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
$ pip3 show matplotlib
Name: matplotlib
Version: 3.3.3
Location: /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages
Requires: pyparsing, numpy, python-dateutil, pillow, kiwisolver, cycler # 同时安装了这些引用库
$ pip3 show numpy
Name: numpy
Version: 1.19.4
Location: /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages
Required-by: scipy, matplotlib, dtw-python # 被已安装的这些库引用
$

$ pip3 install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

$ pip3 show matplotlib

Name: matplotlib

Version: 3.3.3

Location: /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages

Requires: pyparsing, numpy, python-dateutil, pillow, kiwisolver, cycler # 同时安装了这些引用库

$ pip3 show numpy

Name: numpy

Version: 1.19.4

Location: /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages

Required-by: scipy, matplotlib, dtw-python # 被已安装的这些库引用

中文相关

# 图形标题和轴名称中文报错：
# /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/matplotlib/backends/backend_agg.py:201: 
# RuntimeWarning: Glyph 28857 missing from current font.
# font.set_text(s, 0, flags=flags)
# 解决步骤：
# 1.[不确定有没有用]将字体放到 /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/matplotlib/mpl-data/fonts/ttf/
# 2.[不确定有没有用]编辑 /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/matplotlib/mpl-data/matplotlibrc
# 约x行
# 249 font.family         : 打开 sans-serif
# 257 font.sans-serif      : 添加 SimHei
# 400 axes.unicode_minus     : 打开 False
# 3.终端，获取缓存路径 $ python3 
# >>> import matplotlib
# >>> matplotlib.get_cachedir()
# '/Users/moonmen/.matplotlib' 
# >>> exit() 
# 清除缓存
# $ rm -rf /Users/moonmen/.matplotlib
# $ rm -rf ~/.cache/matplotlib
# 4.代码中支持中文【不知道做了什么，不加也无妨】
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams["font.family"] = "sans-serif"
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# 图形标题和轴名称中文报错：

# /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/matplotlib/backends/backend_agg.py:201:

# RuntimeWarning: Glyph 28857 missing from current font.

# font.set_text(s, 0, flags=flags)

# 解决步骤：

# 1.[不确定有没有用]将字体放到 /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/matplotlib/mpl-data/fonts/ttf/

# 2.[不确定有没有用]编辑 /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/matplotlib/mpl-data/matplotlibrc

# 约x行

# 249 font.family : 打开 sans-serif

# 257 font.sans-serif : 添加 SimHei

# 400 axes.unicode_minus : 打开 False

# 3.终端，获取缓存路径 $ python3

# >>> import matplotlib

# >>> matplotlib.get_cachedir()

# '/Users/moonmen/.matplotlib'

# >>> exit()

# 清除缓存

# $ rm -rf /Users/moonmen/.matplotlib

# $ rm -rf ~/.cache/matplotlib

# 4.代码中支持中文【不知道做了什么，不加也无妨】

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

plt.rcParams["font.family"] = "sans-serif"

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

或者这样，在/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.10/lib/python3.10/site-packages/matplotlib/pyplot.py中添加上面3项配置：

引子


import matplotlib.pyplot as plt

arr = [2, 3, 5, 7, 6]
plt.plot(arr)  # 传入1个参数时默认作为y轴坐标。x轴自动从0开始累加对应
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

arr = [2, 3, 5, 7, 6]

plt.plot(arr) # 传入1个参数时默认作为y轴坐标。x轴自动从0开始累加对应

plt.show()

1.线条图plot

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 6]
plt.plot(x, y)  # 第1个参数为x轴坐标。第2个为y轴。两个轴点的数量必须相等
plt.show()

x = [1, 2, 3, 4, 5]

y = [2, 3, 5, 7, 6]

plt.plot(x, y) # 第1个参数为x轴坐标。第2个为y轴。两个轴点的数量必须相等

plt.show()

2.标记的样式

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 6]
plt.plot(x, y, "--")  # 使用预定义的图形绘制
# 标记           描述
# '.'           点
# ','           像素【看起来没东西】
# '+'           加号
# '*'           星号
# '|'           竖线
# '_'           下划线
# 'o'           圆圈
# 'D'           菱形
# 'd'           小菱形
# 's'           正方形
# 'p'           五边形、五角星
# 'H'           六边形
# 'h'           六边形
# '8'           八边形
# 'v'           一角朝下的三角形
# '<'           一角朝左的三角形
# '>'           一角朝右的三角形
# '^'           一角朝上的三角形
# '1'           朝下的小花
# '2'           朝上的小花
# '3'           朝左的小花
# '4'           朝右的小花
# 'x'           X
# 'None', '', ' '   无图形显示
# ############# 以上仅标注点，下面4个是连线的形式 ###########
# '-'           实线。减号。【默认方式】
# '--'          虚线。两个减号。
# '-.'          虚点线。减号和点。
# ':'          虚线。连线全是点。
plt.show()

x = [1, 2, 3, 4, 5]

y = [2, 3, 5, 7, 6]

plt.plot(x, y, "--") # 使用预定义的图形绘制

# 标记描述

# '.' 点

# ',' 像素【看起来没东西】

# '+' 加号

# '*' 星号

# '|' 竖线

# '_' 下划线

# 'o' 圆圈

# 'D' 菱形

# 'd' 小菱形

# 's' 正方形

# 'p' 五边形、五角星

# 'H' 六边形

# 'h' 六边形

# '8' 八边形

# 'v' 一角朝下的三角形

# '<' 一角朝左的三角形

# '>' 一角朝右的三角形

# '^' 一角朝上的三角形

# '1' 朝下的小花

# '2' 朝上的小花

# '3' 朝左的小花

# '4' 朝右的小花

# 'x' X

# 'None', '', ' ' 无图形显示

# ############# 以上仅标注点，下面4个是连线的形式 ###########

# '-' 实线。减号。【默认方式】

# '--' 虚线。两个减号。

# '-.' 虚点线。减号和点。

# ':' 虚线。连线全是点。

plt.show()

3.标记/线条的颜色

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 6]
plt.plot(x, y, "m-")  # 使用plot预定义的颜色绘制线条
# b 蓝色
# g 绿色
# r 红色
# y 黄色
# c 青色
# k 黑色
# m 洋红色
# w 白色
plt.show()

x = [1, 2, 3, 4, 5]

y = [2, 3, 5, 7, 6]

plt.plot(x, y, "m-") # 使用plot预定义的颜色绘制线条

# b 蓝色

# g 绿色

# r 红色

# y 黄色

# c 青色

# k 黑色

# m 洋红色

# w 白色

plt.show()

4.自定义标记/线条的颜色

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 6]
# plt.plot(x, y, color='g')  # 使用预定义的颜色绘制线条 
# plt.plot(x, y, color='red')  # 使用HTML定义的颜色绘制线条 
# plt.plot(x, y, color='#99382f')  # 使用自定义的颜色绘制线条。16进制rgb
plt.plot(x, y, color=(0.93, 0.43, 0.14))  # 使用自定义的颜色绘制线条。[0,1]的RGB元祖
plt.show()

x = [1, 2, 3, 4, 5]

y = [2, 3, 5, 7, 6]

# plt.plot(x, y, color='g') # 使用预定义的颜色绘制线条

# plt.plot(x, y, color='red') # 使用HTML定义的颜色绘制线条

# plt.plot(x, y, color='#99382f') # 使用自定义的颜色绘制线条。16进制rgb

plt.plot(x, y, color=(0.93, 0.43, 0.14)) # 使用自定义的颜色绘制线条。[0,1]的RGB元祖

plt.show()

5.图形的图例和标记的大小

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 6]
plt.plot(x, y, "*", label='label对线条进行说明', linewidth=1.0)  # label 图例说明，linewidth 线条粗细
plt.legend()  # 不加此句，图例-label不显示
plt.show()

x = [1, 2, 3, 4, 5]

y = [2, 3, 5, 7, 6]

plt.plot(x, y, "*", label='label对线条进行说明', linewidth=1.0) # label 图例说明，linewidth 线条粗细

plt.legend() # 不加此句，图例-label不显示

plt.show()

6.多组标记(多根线条)

x1 = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 3, 5, 7, 6]
x2 = [2, 2, 3, 4, 4]
y2 = [1, 3, 4, 6, 7]
# plt.plot(x1, y1, "b-", label='蓝色的线')
# plt.plot(x1, y2, "r-", label='红色的线')
# plt.legend()
# plt.show()

x1 = [1, 2, 3, 4, 5]
y1 = [2, 3, 5, 7, 6]
x2 = [2, 2, 3, 4, 4]
y2 = [1, 3, 4, 6, 7]
plt.plot(x1, y1, "b-", x1, y2, "r-")
plt.legend(['蓝色的线', '红色的线'])
plt.show()

x1 = [1, 2, 3, 4, 5]

y1 = [2, 3, 5, 7, 6]

x2 = [2, 2, 3, 4, 4]

y2 = [1, 3, 4, 6, 7]

# plt.plot(x1, y1, "b-", label='蓝色的线')

# plt.plot(x1, y2, "r-", label='红色的线')

# plt.legend()

# plt.show()

x1 = [1, 2, 3, 4, 5]

y1 = [2, 3, 5, 7, 6]

x2 = [2, 2, 3, 4, 4]

y2 = [1, 3, 4, 6, 7]

plt.plot(x1, y1, "b-", x1, y2, "r-")

plt.legend(['蓝色的线', '红色的线'])

plt.show()

7.图形的背景色、区域着色、刻度线文字大小及颜色

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 6]
plt.plot(x, y)
gcf= plt.gcf() # 图形的画布
gcf.set_facecolor('k') # 画布颜色
gca = plt.gca() # 图形
gca.set_facecolor("#dfee9a") # 图形的底色
gca.tick_params(labelsize=25, labelcolor="w") # 刻度条文字的字号和颜色
plt.show()

x = [1, 2, 3, 4, 5]

y = [2, 3, 5, 7, 6]

plt.plot(x, y)

gcf= plt.gcf() # 图形的画布

gcf.set_facecolor('k') # 画布颜色

gca = plt.gca() # 图形

gca.set_facecolor("#dfee9a") # 图形的底色

gca.tick_params(labelsize=25, labelcolor="w") # 刻度条文字的字号和颜色

plt.show()

区域着色：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6])  # <class 'numpy.ndarray'>
y1 = np.array([3, 2.5, 2, 1, 1.5, 2, 3])
y2 = np.array([0, 1, 0.5, 0, -1, -0.5, 0])

plt.figure()
plt.plot(x, y1, lw=3, label='y1')
plt.plot(x, y2, lw=3, label='y2')
plt.fill_between(  # 水平填充
    x,   # x方向的一段位置
    y1,  # 顶部的边缘位置
    y2,  # 底部边缘位置。默认0，坐标系y=0的位置，而不是图形的最底刻度。
    where=(x >= 3) & (x < 6),  # x轴填充条件。此处的'x'列表须为numpy的ndarry
    color='blue', alpha=0.5,  # 
    label='y2-y1')

y = np.array([-1, 0.5, 1, 1.4, 2.7, 3])
x1 = np.array([0, 1.3, 1.6, 1.1, 1.5, 2.2])
x2 = np.array([1.6, 2.1, 2.5, 3.4, 2.3, 3])
plt.plot(x1, y, lw=2, label='y3')
plt.plot(x2, y, lw=2, label='y4')

plt.fill_betweenx(  # 垂直填充
    y,   # y方向的一段位置
    x1,  # 顶部的边缘位置
    x2,  # 底部边缘位置。默认0，坐标系y=0的位置，而不是图形的最底刻度。
    where=(y >= 0.5) & (y < 2),  # x轴填充条件
    color='red', alpha=0.3, edgecolor='g', lw=5, # 
    label='x2-x1')

plt.fill_betweenx(  # 垂直填充
    y,   # y方向的一段位置
    x1,  # 顶部的边缘位置
    x2,  # 底部边缘位置。默认0，坐标系y=0的位置，而不是图形的最底刻度。
    where=(y > 2.5),  # x轴填充条件
    color='red', alpha=0.3, edgecolor='none', #
    label='x2-x1')

plt.legend(loc='upper left', frameon='True')

plt.show()

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]) # <class 'numpy.ndarray'>

y1 = np.array([3, 2.5, 2, 1, 1.5, 2, 3])

y2 = np.array([0, 1, 0.5, 0, -1, -0.5, 0])

plt.figure()

plt.plot(x, y1, lw=3, label='y1')

plt.plot(x, y2, lw=3, label='y2')

plt.fill_between( # 水平填充

x, # x方向的一段位置

y1, # 顶部的边缘位置

y2, # 底部边缘位置。默认0，坐标系y=0的位置，而不是图形的最底刻度。

where=(x >= 3) & (x < 6), # x轴填充条件。此处的'x'列表须为numpy的ndarry

color='blue', alpha=0.5, #

label='y2-y1')

y = np.array([-1, 0.5, 1, 1.4, 2.7, 3])

x1 = np.array([0, 1.3, 1.6, 1.1, 1.5, 2.2])

x2 = np.array([1.6, 2.1, 2.5, 3.4, 2.3, 3])

plt.plot(x1, y, lw=2, label='y3')

plt.plot(x2, y, lw=2, label='y4')

plt.fill_betweenx( # 垂直填充

y, # y方向的一段位置

x1, # 顶部的边缘位置

x2, # 底部边缘位置。默认0，坐标系y=0的位置，而不是图形的最底刻度。

where=(y >= 0.5) & (y < 2), # x轴填充条件

color='red', alpha=0.3, edgecolor='g', lw=5, #

label='x2-x1')

plt.fill_betweenx( # 垂直填充

y, # y方向的一段位置

x1, # 顶部的边缘位置

x2, # 底部边缘位置。默认0，坐标系y=0的位置，而不是图形的最底刻度。

where=(y > 2.5), # x轴填充条件

color='red', alpha=0.3, edgecolor='none', #

label='x2-x1')

plt.legend(loc='upper left', frameon='True')

plt.show()

8.刻度条的间隔和不同文字颜色

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 6]
from matplotlib.pyplot import MultipleLocator
plt.plot(x, y, "*", markersize=20) # , markersize设置全部标记点图形大小像素
plt.gca().get_xticklabels()[3].set_color("red")  # 图形的某个刻度标注颜色
plt.gca().get_yticklabels()[4].set_color("red")
plt.gca().xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(1))  # 刻度间隔为1。影响get_yticklabels的数量
plt.show()

x = [1, 2, 3, 4, 5]

y = [2, 3, 5, 7, 6]

from matplotlib.pyplot import MultipleLocator

plt.plot(x, y, "*", markersize=20) # , markersize设置全部标记点图形大小像素

plt.gca().get_xticklabels()[3].set_color("red") # 图形的某个刻度标注颜色

plt.gca().get_yticklabels()[4].set_color("red")

plt.gca().xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(1)) # 刻度间隔为1。影响get_yticklabels的数量

plt.show()

9.点图scatter-标记大小和标记的不同颜色大小

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 6]
s = [5, 20, 35, 50, 65]
c = ['red', 'blue', 'm', '#99008f', '#ae998f']
plt.figure(figsize=(4, 3.5))  # 图片的宽高像素，单位是100。即 w = 4*100，h=3.5*100
plt.scatter(x, y, s=s, c=c)   # scatter只绘制点，而不是默认的连线。
                                   # s 为每个点分别设置大小，c 为每个点分别设置颜色
plt.xlim(0, 6) # 刻度数字区间
plt.ylim(0, 9)
plt.show()

x = [1, 2, 3, 4, 5]

y = [2, 3, 5, 7, 6]

s = [5, 20, 35, 50, 65]

c = ['red', 'blue', 'm', '#99008f', '#ae998f']

plt.figure(figsize=(4, 3.5)) # 图片的宽高像素，单位是100。即 w = 4*100，h=3.5*100

plt.scatter(x, y, s=s, c=c) # scatter只绘制点，而不是默认的连线。

# s 为每个点分别设置大小，c 为每个点分别设置颜色

plt.xlim(0, 6) # 刻度数字区间

plt.ylim(0, 9)

plt.show()

10.图形的标题和轴名称

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 6]
plt.scatter(x, y) # 只绘制点，而不是默认的连线
plt.title('不同大小的标注点') # 绘图标题
plt.xlabel('x轴') # x轴显示的名称
plt.ylabel('y轴')
plt.show()

x = [1, 2, 3, 4, 5]

y = [2, 3, 5, 7, 6]

plt.scatter(x, y) # 只绘制点，而不是默认的连线

plt.title('不同大小的标注点') # 绘图标题

plt.xlabel('x轴') # x轴显示的名称

plt.ylabel('y轴')

plt.show()

- end

声明

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