数据分析库之matplotlib

一、Matplotlib基础知识

Matplotlib中的基本图表包括的元素

• x轴和y轴 axis 水平和垂直的轴线

• 轴标签 axisLabel 水平和垂直的轴标签

• x轴和y轴刻度 tick 刻度标示坐标轴的分隔，包括最小刻度和最大刻度

• x轴和y轴刻度标签 tick label 表示特定坐标轴的值

• 绘图区域（坐标系） axes 实际绘图的区域

• 画布 figure 呈现所有的坐标系

figure>axes(坐标系)>axis(坐标轴)+tick+label+title
最外面是 画布对象（里面可以有子画布也可以没有）
画布里面有坐标系

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt

只含单一曲线的图

x = np.arange(-np.pi,np.pi,0.1)
y = np.sin(x)
plt.plot(x,y)  # 绘图函数 默认绘制折线图

包含多个曲线的图

1、可以使用多个plot函数（推荐），在一个图中绘制多个曲线

x1 = np.arange(-np.pi,0,0.1)
plt.plot(x1,np.sin(x1))
x2 = np.arange(0,np.pi,0.1)
plt.plot(x2,np.sin(x2))

2、也可以在一个plot函数中传入多对X,Y值，在一个图中绘制多个曲线

x1 = np.arange(-np.pi,0,0.1)
x2 = np.arange(0,np.pi,0.1)
plt.plot(x1,np.sin(x1),x2,np.sin(x2))  # 也可以在一个plot函数中将多个 x和y的对应关系 连着写

得到的结果与上图一致

子画布

axes = plt.subplot()

x = np.arange(-np.pi,np.pi,0.1)

axes1 = plt.subplot(2,2,1)# 参数1指的是把画布纵向分成几份 参数2指的是把画布横向分成几份 参数3指的是占用第几个（从1开始）
axes2 = plt.subplot(2,2,3)
axes3 = plt.subplot(2,2,3)
axes4 = plt.subplot(2,2,4)
axes1.plot(x,np.sin(x))  # 坐标系axes对象的plot方法 使用起来和之前的画布fig的plot方法一样
axes2.plot(x,np.cos(x))
axes3.plot(x,np.tan(x))
axes4.plot(x,np.sin(x)/np.cos(x))
# 如果subplot中指定的 坐标系 有重叠
# 如果完全重叠 就花到同一个坐标系里面
# 如果没有完全重叠 并且 位置上有冲突 后面的会把签名的覆盖

网格线

使用plt.grid方法可以开启网格线，使用plt面向对象的方法，创建多个子图显示不同网格线

• axis显示轴向
• color代表颜色
• alpha表示线的明暗程度
• lw代表linewidth，线的粗细

plt.plot()
plt.grid()  # 网格线

axes1 = plt.subplot(4,4,1)
axes2 = plt.subplot(4,4,6)
axes3 = plt.subplot(4,4,11)
axes4 = plt.subplot(4,4,16)
# 给子画布中的图 添加网格线
# plt.grid()  # 使用plt调用grid只会给最后一个子画布 添加网格线 (应该是让axes对象去调用)
axes1.grid(axis='x')  # axis='both'指的是 x和y都会引出网格线
axes2.grid(axis='y')
axes3.grid(color='red',alpha=0.3,linewidth=5)
# axes.grid()

坐标轴的轴线

plt.axis([xmin,xmax,ymin,ymax])

# axes 坐标系
# axis 轴线
x = np.linspace(-1,1,100)
y = (1-x**2)**0.5
plt.plot(x,y)
plt.plot(x,-y)
# plt.axis([-5,2,-2,10])  # [xmin, xmax, ymin, ymax] 可以控制x和y的显示范围
plt.axis([-1,1,-1,1])

plt.axis('xxx') 'off'、'equal'……

• 设置坐标轴类型
• 关闭坐标轴

x = np.linspace(-1,1,100)
y = (1-x**2)**0.5
plt.plot(x,y)
plt.plot(x,-y)
# plt.axis([-5,2,-2,10])  # [xmin, xmax, ymin, ymax] 可以控制x和y的显示范围
plt.axis('equal')  # 让x和y的间距相等
plt.axis('off')  # 去掉坐标轴线

xlim方法和ylim方法

• 除了plt.axis方法，还可以通过xlim，ylim方法设置坐标轴范围

x = np.linspace(-1,1,100)
y = (1-x**2)**0.5
plt.figure(figsize=(5,5)) # 设置画布的大小
plt.plot(x,y)
plt.plot(x,-y)
# plt.xlim((-2,2))  # x轴的取值范围
# plt.ylim((-2,2))  # y轴的取值范围
plt.axis([-5,5,-5,5])

坐标轴的标签

plt.xlabel( )方法 和 plt.ylabel( )方法
例如 plt.ylabel('y = x^2 + 5',rotation = 60)

• color 标签颜色
• fontsize 字体大小
• rotation 旋转角度

x = np.arange(10)
y = x**2+5
plt.plot(x,y)
# plt.xlabel('x_label')  # s string 字符串 必须传 x的标题
# plt.ylabel('y=x^2+5')
# plt.ylabel('y=x^2+5',color='r',fontsize=20,rotation=45)  # color颜色 fontsize字号 rotation旋转
plt.xlabel('x_label',color='r',fontsize=20,rotation=45)
plt.ylabel('y=x^2+5',color='r',fontsize=20,rotation=90,alpha=0.5)  # y默认就是90度

画布的标题

plt.title()方法

• loc 标题位置{left,center,right}
• color 标题颜色
• fontsize 字体大小
• rotation 旋转角度

x = np.arange(10)
plt.plot(x,x)
# plt.title('title')
plt.title('标题',fontproperties='KaiTi',fontsize=20,color='red',alpha=0.3,rotation=45,loc='right')  # 建议平时就使用英文 很多地方对中文支持都不好

图例

legend方法

两种传参方法：

• 分别在plt.plot( )函数中增加label参数,再调用plt.legend( )方法显示
• 直接在legend方法中传入字符串列表 如：plt.legend(['normal','fast','slow'])

x = np.arange(10)
plt.plot(x,x)
plt.plot(x,2*x)
plt.plot(x,x/2)
plt.legend(['normal','fast','slow'])  # 列表中的顺序 要和上面画线的顺序一样

plt.plot(x,x,label='normal')
plt.plot(x,2*x,label='fast')
plt.plot(x,x/2,label='slow')
plt.legend()

loc参数

• loc参数用于设置图例的位置，一般在legend函数内
• matplotlib已经预定义好几种数字表示的位置

loc参数还可以是2元素的列表，表示图例左下角的坐标

• [0,0] 左下
• [0,1] 左上
• [1,0] 右下
• [1,1] 右上

图例也可以超过图的界限loc = (-0.1,0.9)

data = np.random.randint(0,100,size=(10,3))
df = DataFrame(data,columns=list('ABC'))
df
plt.plot(df['A'])
plt.plot(df['B'])
plt.plot(df['C'])
# plt.legend(['A','B','C'],loc=10)  # 如果不设置 loc参数 默认 loc=0 best 寻找空间最大的最佳位置
# loc的值 除了 可以使用 预定义的0-10 之外 开可以以座标的形式 设置位置
# plt.legend(['A','B','C'],loc=[0,0])
# plt.legend(['A','B','C'],loc=[1,1])
# plt.legend(['A','B','C'],loc=[-0.5,1.5])

ncol参数

ncol控制图例中有几列,在legend中设置ncol,需要设置loc

data = np.random.randint(0,100,size=(10,3))
df = DataFrame(data,columns=list('ABC'))
df
plt.plot(df['A'])
plt.plot(df['B'])
plt.plot(df['C'])
plt.legend(['A','B','C'],ncol=3)   # ncol 用来指定有几列

二、设置plot的风格和样式

plot语句中支持除X,Y以外的参数，以字符串形式存在，来控制颜色、线型、点型等要素，语法形式为：
plt.plot(X, Y, 'format', ...)

点和线的样式

颜色

• 参数color或c
• 颜色值的方式
  • 合法的HTML颜色名
    • color = 'red'
  • 别名
    • color='r'
  • HTML十六进制字符串
    • color = '#eeefff'
  • 归一化到[0, 1]的RGB元组
    • color = (0.3, 0.3, 0.4)

x = np.linspace(-np.pi,np.pi,100)
y = np.sinh(x)
# plt.plot(x,y,color='red')  # color属性 设置线的颜色 后面的值是字符串 可以跟
# plt.plot(x,y,c='red')  # 参数名可以简写成c
# plt.plot(x,y,c='b')  # 参数值也可以简写  rgb光源的三原色（加光模式） cmy(减光模式)k(黑色) w白色
# plt.plot(x,y,c='#abcdef')
plt.plot(x,y,c=(0.5,0.4,0.1))

透明度

plt.plot() 中的 alpha参数

plt.plot(x,y,c=(0.5,0.4,0.1),alpha=0.2)

线型和线宽

• 参数linestyle或ls
• linewidth或lw参数

x = np.linspace(0,10,11)
x
y = x
plt.plot(x,y,c='orange',ls='steps',dashes=[2,4,6,8],alpha=0.8)

点型

• marker 设置点形
• markersize 设置点形大小

更多点和线的设置

• markeredgecolor = 'green',
• markeredgewidth = 2,
• markerfacecolor = 'purple'

同时设置多个曲线样式

多个曲线同一设置

plt.plot(x1, y1, x2, y2,...,样式参数)

plt.plot(x,x,x,2*x,x,x/2,color='r',ls=':',marker='.')  # x1 y1  x2 y2  x3 y3
# 多对曲线 样式一样 可以 在最后 统一设置

多个曲线不同设置

多个都进行设置时，多参数连用

plt.plot(x1, y1, fmt1, x2, y2, fmt2, ...) fmt format 格式化字符串

fmt = '[color][marker][line]'

plt.plot(x,x,'ro-',x,2*x,'b*:',x,x/2,'yd--') # fmt format 格式化字符串
# fmt = '[color][marker][line]'

文档 https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.plot.html#matplotlib.pyplot.plot

曲线样式的三种设置方式

向方法传入关键字参数

plt.plot(...)

就是之前我们一直用的 调用plt.plot()绘图的时候往里面传参数的方式
优点：简洁方便

缺点：容易乱 没提示 可读性差

对实例使用一系列的setter方法

• plt.plot()方法返回一个包含所有线的列表，设置每一个线需要获取该线对象
  • eg: lines = plt.plot(); line = lines[0]
  • line.set_linewidth()
  • line.set_linestyle()
  • line.set_color()

lines = plt.plot(x,x,x,2*x,x,x/2)
lines[0].set_linestyle('--')
lines[1].set_linewidth(5)
lines[2].set_color('cyan')

对坐标系使用一系列的setter方法

• axes = plt.subplot()获取坐标系
• axes.plot(...)

axes = plt.subplot()
lines = axes.plot(x,x,x,2*x,x,x/2)
lines[0].set_linestyle('--')
lines[1].set_linewidth(5)
lines[2].set_color('cyan')

axes对象文档 https://matplotlib.org/api/axes_api.html

lines对象文档 https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.lines.Line2D.html#matplotlib.lines.Line2D

X、Y轴坐标刻度

plt.xticks()和plt.yticks()方法

• 需指定刻度值和刻度名称 plt.xticks([刻度列表],[名称列表])
• 支持fontsize、rotation、color等参数设置

x = np.linspace(-np.pi,np.pi,100)
x
y = np.sin(x)
plt.plot(x,y)
# plt.xticks([-3,0,3])  # 以列表的形式传入要显示的刻度
# plt.xticks([-np.pi,-np.pi/2,0,np.pi/2,np.pi],['-$\pi$','-$\pi$/2',0,'$\pi$/2','$\pi$'])  # 第二个列表 可以传 要显示的名字
plt.xticks([-np.pi,-np.pi/2,0,np.pi/2,np.pi],['-$\pi$','-$\pi$/2',0,'$\pi$/2','$\pi$'],fontsize=20,color='r',rotation=45)
plt.yticks([1,0.5,0,-0.5,-1],['max',0.5,0,-0.5,'min'])
plt.grid()

axes = plt.subplot(111)
axes.plot(x,y)
# axes.set_xticks([-3,0,3],['min',0,'max'])  # set_xticks只能设置显示哪些刻度 不能设置自定义名称
axes.set_xticks([-3,0,3])
axes.set_xticklabels(['min',0,'max'])  # 用这个可以设置 自定义名称

# 保存图片
fig = plt.figure()
x = np.linspace(0,99,100)
x
plt.plot(x)
plt.plot(x.cumsum())
# fname filename 文件名 用来指定要保存在哪里 不指定后缀默认是png图片 还可以是pdf svg
# dpi dot per inch 清晰度
# facecolor图片的背景颜色
fig.savefig('demo.png',dpi=100,facecolor='c')  # 保存图像