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Python - -libs - Matplotlib

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Key Points

(1) 为方便之后的操作，更建议使用以下代码作为绘图代码的首行 （不要使用 plt.figure()）

import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 7))
  • fig: 画布
  • ax: 绘制对象（重点）

(2) 清空绘图内容（不重复创建画布的同时避免重复绘制）

fig.cla()

1. 基本绘图

1.1 散点图 Scatter

ax.scatter(x=X[:, 0], y=X[:, 1], 
    color='red',
    s=10,  # size，即点的大小
    alpha=0.5  # 透明度, 取值区间为 [0, 1]
)

1.2 折线图

ax.plot([x1, x2], [y1, y2], 
    '样式',
    linewidth=5,
    label='Name'
)
  • 样式=点形+线形+颜色，例如 o-r 表示红色圆点实线
  • 分开表示样式：linestyle marker color

1.3 柱状图 + histogram

ax.bar(labels, heights
    bottom=[0]*len(labels),  # 柱子的起始高度。默认为 0
    width=0.5                # 柱子的宽度
)

柱状统计图（统计数据的分布）

  • bins: 柱子的个数，默认为10，数量越多画出来的图越精细
plt.hist(X, bins=100)

1.4 画方块

from matplotlib import patches

fig, ax = plt.subplots(figsize=(7, 7))
# 设置坐标轴范围，否则可能因为太小而无法显示画的图
ax.set_xlim(0, 10)
ax.set_ylim(0, 10)

ax.add_patch(
    patches.Rectangle(
        (x, y), # location
        w,      # width
        h,      # height
        color='grey'
    )
)

2. 常用功能

1.1 插入文字

ax.text(x, y, "content", fontsize=10)

示例: 在图中显示各点的坐标

for i_x, i_y in zip(X, Y):
    ax.text(i_x, i_y, '({:.2f}, {:.2f})'.format(i_x, i_y))

1.2 标题 & 图例

ax.set_title("chart name")

ax.plot(..., label="line1")
ax.plot(..., label="line2")
ax.legend()

1.3 坐标轴

# 设置坐标轴名
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')

1.3.1 右侧 y 轴

fig, axl = plt.subplots(figsize=(10, 7))
axr = axl.twinx()

axl.bar(...)
axr.plot(...)

1.3.2 坐标轴范围

ax.set_xlim(_min, _max)

当然也可以只设定最大/ 最小值，例如：

ax.set_ylim(ymin=0)

1.3.3 刻度

取消刻度(标签)显示

ax.set_xticks([])
ax.set_yticks([])

设置刻度字体大小

ax.tick_params(labelsize=13)

1.4 网格

ax.grid()

1.5 子图

方法1: 绘制两行三列共六个子图

fig, ax = plt.subplots(2, 3, figsize=(10, 7))
ax[0][0].plot(...)
ax[0][1].scatter(...)
...

方法2: 绘制大小不同的子图（效果如下） 

f = plt.Figure(figsize=(10, 7))
a1 = f.add_subplot(121) # 把整个画布分成一行二列，当前画在第一个位置（第一行第一列）
a2 = f.add_subplot(222) # 把整个画布分成二行二列，当前画在第二个位置（第一行第二列）
a3 = f.add_subplot(224) # 把整个画布分成二行二列，当前画在第四个位置（第二行第二列）

1.6 输出图片

fig, ax = plt.subplots(figsize=())
fig.savefig('pic1.png')

可选参数

  • bbox_inches='tight': 缩小输出的图片中可能存在的大面积白色外框

1.7 减小图片页边距

f = plt.Figure(figsize=(14, 4), dpi=72)
# 设置左侧4%的空白比例，右侧10%的空白比例，上方10%的空白比例，下方5%的空白比例
plt.subplots_adjust(left=0.04, right=0.9, top=0.9, bottom=0.05)
f.tight_layout()

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