本文主要是介绍python matplotlib库，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
目录
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- 简介
- pyplot能绘制哪些图
- 绘制二维图plot
- 绘制三维图
- 绘制饼图
- 绘制直方图
- 绘制极坐标图
- 绘制散点图
- 显示中文
- 保存图像
- 坐标轴尺度
- 文本显示
- 显示背景网格
- 绘制子绘图区域
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简介
matplotlib是一个python画图的库。具体参考http://matplotlib.org/api
pyplot能绘制哪些图
pyplot有两种绘图的方法，即面向对象绘图和面向过程绘图。面向对象一般先用plt.subplot()获得对象，然后调用对象的方法。而面向过程绘图直接调用plt的方法来绘图。以绘制散点图为例：
#面向对象
ax = plt.subplot(111)
ax.scatter([1,2,3],[2,3,4])
plt.show()
#面向过程
plt.scatter([1,2,3],[2,3,4])
plt.show()下面是面向过程绘图的一些函数方法
| 函数 | 功能 |
|---|---|
| plt.plot | 坐标图 |
| plt.boxplot | 箱型图 |
| plt.bar | 条形图 |
| plt.barh | 横向条形图 |
| plt.polar | 极坐标图 |
| plt.pie | 饼图 |
| plt.psd | 功率谱密度图 |
| plt.specgram | 普图 |
| plt.cohere | x-y的相关性函数 |
| plt.scatter | 散点图 |
| plt.step | 步阶图 |
| plt.hist | 直方图 |
| plt.contour | 等值图 |
| plt.vlines | 垂直图 |
| plt.stem | 柴火图 |
| plt.plot_date | 绘制数据日期 |
绘制二维图plot
plot
plot(x,y,format_string)
plot功能是把给出的点的次序把点用直线连起来。注意坐标必须是一维的，像[[1,2,3]]这种二维坐标就会无法显示。
示例图：
可用plot函数来实现，但是plot函数连线是按坐标给出的顺序依次连接各点的。所以必须先对X进行排序，之后再调用plot函数。示例代码（图中曲线）：
`index = x.argsort(0);
x =x[index][:,0];
ypredict = ypredict[index][:,0];
ax.plot(x,ypredict);
- 参数给出两个坐标向量
import matplotlib.pyplot as plt;#引入
def getPlot(X,y,w):#三个参数，数据集，结果集，权重fig = p.figure();ax = fig.add_subplot(111);#添加画布，111指把画布分为1行1列，而图画在从左向右从上到下第一块。ax.scatter(X[:,1],y);#散点图（scatter是绘制散点图。第一个参数是x坐标，第二个是y坐标）ax.plot(X[:,1],X*w);#拟合直线（plot是绘制直线。两个点就可以确定一条直线）p.show();#显示参数是一个坐标向量或矩阵
当参数是一个坐标向量时,默认给出的是y轴坐标,x轴从0开始计数,即为坐标向量的索引。
如：
ax.plot([1,2,3,4]);
当参数是一个矩阵时，默认把每列的数值看成一条线的y轴坐标，x轴坐标从0开始。每列画出一条线，有几列就画几条线。
如：
ax.plot([[1,2,3,4],[2,3,4,5],[6,7,8,9]]);格式控制
用法：plot(x,y,format_string,keywords_args)
例:
plot(x,y,'r--+')
或
plot(x,y,color='red',linestyle='--',marker='+')
（格式控制可以用两种方式实现，（1）全写在一个format_string字符串中，顺序是颜色，风格，标记。（2）使用关键字参数color，linestyle，marker，markerfacecolor（标记颜色），markersize指定，但关键字参数必须放在最后。）- 颜色
| 颜色字符 | 说明 |
|---|---|
| ‘b’ | 蓝色 |
| ‘g’ | 绿色 |
| ‘r’ | 红色 |
| ‘c’ | 青绿色 |
| ‘m’ | 洋红色 |
| ‘y’ | 黄色 |
| ‘k’ | 黑色 |
| ‘w’ | 白色 |
| ‘#008000’ | RGB某颜色 |
| ‘0.8’ | 灰度值字符串 |
- 风格
| 风格字符 | 说明 |
|---|---|
| ‘-‘ | 实线 |
| ‘–’ | 破折线 |
| ‘-.’ | 点划线 |
| ‘:’ | 虚线 |
| ’ ‘ | 无线条 |
- 标记
标记字符表明数据点的以什么样的形状标记出来（比如我们用两个点画了一条直线，那么这两个点如何在图中标记出来。）
| 标记字符 | 说明 |
|---|---|
| ‘.’ | 点标记 |
| ‘,’ | 像素标记（极小点） |
| ‘^’ | 上三角 |
| ‘v’ | 倒三角 |
| ‘>’ | 右三角 |
| ‘<’ | 左三角 |
| ‘o’ | 实心圈标记 |
| ‘1’ | |
| ‘2’ | |
| ‘3’ | |
| ‘4’ | |
| ’s’ | 实心方形 |
| ‘p’ | 实心五角 |
| ‘*’ | 星形标记 |
| ‘h’ | |
| ‘H’ | |
| ‘+’ | 十字 |
| ‘x’ | |
| ‘D’ | 菱形 |
| ‘d’ | |
| ‘|’ |
- 同时绘制多条曲线
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x1,y1,x2,y2,x3,y3)
plt.show()绘制三维图
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as pltfig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(x1,x2,x3,c='red');//绘制散点图
ax.plot(l1,l2,l3,c = "green");//绘制直线
#ax.plot([1,2,3],[3,4,1],[8,4,1],'--')plt.show()绘制饼图
import matplotlib.pyplot as plt
labels = [1,2,3,4]
sizes = [10,30,40,20]
explode = [0,0.1,0,0]#突出某一块
plt.pie(sizes,explode = explode,labels = labels,autopct="%1.1f%%",shadow = True,startangle = 90)#shadow是否有阴影，startangle旋转角度
plt.axis('equal')#xy坐标尺度相同，即形成一个圆而不是椭圆
plt.show()效果图：
绘制直方图
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
a = np.random.normal(10,4,1000)#高斯分布
plt.hist(a,40,normed = 1,facecolor='r')#40指共分成40个区间，normed=0为落到每个区间的数的个数，normed=1为落到各个区间的频率
plt.show()效果图：
绘制极坐标图
绘制散点图
显示中文
- windows下
第一种方法：使用matplotlib的rcParams来指定字体。注意这个方法是改变全局字体，所有字体都会被改变。
rcParams的几个常用参数：
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| font.family | 字体名字，如SimHei为黑体 |
| font.size | 字体大小，整数字号，或者’large’,’x-small’ |
| font.style | 字体风格，如正常normal,斜体italic |
| 中文字体种类 | 说明 |
|---|---|
| SimHei | 中文黑体 |
| Kaiti | 中文楷体 |
| LiSu | 中文隶书 |
| FangSong | 中文仿宋 |
| YouYuan | 中文幼圆 |
| STSong | 华文宋体 |
例：
import matplotlib.pyplot as plt;
plt.rcParams['font.family'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签（黑体)
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号第二种方法：在需要改字体的地方使用fontproperties属性（推荐），这个不会改变全局字体，只是在需要改变的地方改变字体。
例：
plt.xlabel('好的',fontproperties = 'SimHei',fontsize = 20)- liunx下
def conf_zh(font_name):from pylab import mplmpl.rcParams['font.sans-serif'] = [font_name]mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
conf_zh('Droid Sans Fallback');保存图像
plt.savefig('name',dpi)#默认为png格式，dpi为清晰度
注意：savefig必须在show方法之前使用，否则会保存一个空图。
坐标轴尺度
plt.axis([-1,9,0,8])#即横轴显示从-1到9，纵轴从0到8。
文本显示
pyplot中有以下文本显示函数
| 函数 | 说明 |
|---|---|
| xlabel()，ylabel() | 横轴和纵轴名称 |
| title() | 标题 |
| text() | 在任意位置添加文字 |
| annotate() | 增加带箭头的注释 |
例：
在坐标(2,1)处添加文字 μ=1 （这里文字可以用latex公式):
plt.text(2,1,'\$\mu=1$');注释：
plt.annotate(s,xy = arrow_crd,xytext = text_crd,arrowprops=dict)
//参数分别为，添加的注释字符串，箭头的位置，注释的位置，其他关键字字典参数如：
plt.annotate('$\mu=1$',xy=(2,6),xytext=(2.25,6),arrowprops=dict(facecolor='black',shrink=0.1,width=2))//黑色，箭头缩放，箭头宽度效果图：
显示背景网格
plt.grid(True)
效果图：
绘制子绘图区域
- subplot
plt.subplot(3,2,4)/plt.subplot(324)#三行两列，当前图像绘制到从左到右，从上到下第4个。 - subplot2grid
subplot2grid(GridSpec,CurSpec,colspan,rowspan)
具体用法如下图所示：
第一个参数指把总区域划分成3行3列。第二个参数指当前选中的区域的最左侧是在几行几列，第三个参数如果是colspan指跨越多少列，如果是rowspan指跨越多少行，当然也可以同时指定colspan和rowspan，指跨越多少行多少列。
想在哪个区域画图，就把画图代码写在此划分代码的下面，如在最上面的那个区域画图：
plt.subplot2grid((3,3),(0,0),colspan=3)
plt.plot([1,2,3],[2,4,6],[1,2,3],[3,6,9],[1,2,3],[4,8,12])
- GridSpec
- GridSpec
这篇关于python matplotlib库的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
