Python绘图之详解matplotlib

2021-07-31 08:32:55 作者：金融矿工

这篇文章主要介绍了Python绘图之详解matplotlib,本篇文章通过简要的案例,讲解了该项技术的了解与使用,以下就是详细内容,需要的朋友可以参考下

一、matplotlib介绍

matplotlib是python从matlab继承的绘图库，可以满足大部分的日常使用，是目前最流行的底层绘图库。

二、matplotlib的使用

（一）导入模块【中文显示】

显示中文方面mac和windows根据自己电脑系统选一个即可

import matplotlib.pyplot as plt
# 显示中文（mac）
from matplotlib.font_manager import FontManager
fm = FontManager()
mat_fonts = set(f.name for f in fm.ttflist)
print(mat_fonts)
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Arial Unicode MS']
#显示中文（windows）
from pylab import mpl
#以黑体显示中文
mpl.rcParams['font.sans-serif']=[SimHei]
#解决保存图像是负号 显示为方块的问题
mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False
# 导入numpy 方便下面绘图展示
import numpy as np

（二）画布与画板，简单绘图

和现实世界绘图一样，在matplotlib里绘图我们也需定义画布和画板，其中一个画布里可以存在多个画板。在绘图时首先要指明在哪个画板上绘图。

# 建立一张画布 其中包括2行三列六张画板
fig,axes=plt.subplots(nrows=2,ncols=3,figsize=(20,8))
# data x为测试数据 
np.random.seed(100)
data=np.random.randn(50)
x=np.arange(50)
# 在第一个子图上做折线图
axes[0,0].plot(x,data,linestyle='-',color='b',marker='o')
# 在第二个子图上做直方图
axes[0,1].hist(data,bins=20,facecolor='c')
# 在第三个子图上做垂直条形图同时加上折线
axes[0,2].bar(x,data)
axes[0,2].plot(x,data,linestyle='-.',color='r')
# 在第四个子图上做水平条形图
axes[1,0].barh(x,data)
# 在第五个子图上做饼图 explode为突出显示的部分
explode=[x*0 for x in range(50)]
explode[40]=0.1
axes[1,1].pie(data,explode=explode)
# 在第六个子图上做散点图 explode为突出显示的部分
axes[1,2].scatter(x,data,c='r',marker='o')
plt.show()

在这里插入图片描述

（三）添加图片信息

import matplotlib.pyplot as plt
# 显示中文【mac】
from matplotlib.font_manager import FontManager
fm = FontManager()
mat_fonts = set(f.name for f in fm.ttflist)
print(mat_fonts)
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Arial Unicode MS']
#设置所需数据
age = range(11, 31)
jack = [1, 0, 1, 1, 2, 4, 3, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 5, 4, 3, 3, 1, 1, 1]
tom = [1, 0, 3, 1, 2, 2, 3, 3, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
# dpi为设置像素大小
fig = plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
# jack与tom11到30交友记录
plt.plot(age, jack, 'r', label='jack', linestyle='-', linewidth=5, marker='o')
plt.plot(age, tom, 'g', label='tom', linestyle='-.', linewidth=5, marker='*')
# 设置x轴数据刻度
plt.xticks(age)
# 设置x轴数据标签
plt.xlabel("age", fontsize=20)
# 设置y轴数据标签
plt.ylabel("numbers", fontsize=20)
# 设置图表标题
plt.title("friends made from 11 to 30", fontsize=20)
# 设置网格线
plt.grid()
# 设置图例位置
plt.legend(loc=0)
# 添加水印
plt.text(30, 2, "交友记录", fontsize=200, color='black', ha='right', va='bottom', alpha=0.1)
# 添加数据标签
plt.text(23, 6, 'max num', fontsize=20, color='b', verticalalignment='center')
#将图保存到当前目录 命名为test.png
plt.savefig('test.png')
plt.show()