Python第三方库 - matplotlib库

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1 matplotlib了解

Matplotlib 可能是 Python 2D - 绘图领域使用最广泛的套件。它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。这里将会探索 matplotlib 的常见用法。

2 matplotlib学习

2.1 引用

plt 表示当前子图，若没有就创建一个子图

元素	作用
`Figure`	面板(图)，`matplotlib` 中的所有图像都是位于 `figure` 对象中，一个图像只能有一个 `figure` 对象
`Subplot`	子图， `figure` 对象下创建一个或多个 `subplot` 对象(即 `axes` )用于绘制图像

import matplotlib.pyplot as plt

2.2 配置参数

参数	作用
`axex`	设置坐标轴边界和表面的颜色、坐标刻度值大小和网格的显示
`figure`	控制 `dpi` 、边界颜色、图形大小、和子区( `subplot` )设置
`font`	字体集（ `font family` ）、字体大小和样式设置
`grid`	设置网格颜色和线性
`legend`	设置图例和其中的文本的显示
`line`	设置线条（颜色、线型、宽度等）和标记
`patch`	是填充2D空间的图形对象，如多边形和圆，控制线宽、颜色和抗锯齿设置等
`savefig`	可以对保存的图形进行单独设置。例如，设置渲染的文件的背景为白色
`verbose`	设置matplotlib在执行期间信息输出，如`silent`、`helpful`、`debug` 和 `debug-annoying`
`xticks` 和 `yticks`	为`x,y`轴的主刻度和次刻度设置颜色、大小、方向，以及标签大小

语法

设置标题 Title

import matplotlib.pyplot as plt
# 1. 定义英文标题
plt.title("myTitle")# 2. 定义中文标题 （需要加上下面那句话）
plt.title("标题")
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']plt.show()

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2. 设置 Figure 对象

在 matplotlib 中，整个图像为一个 Figure 对象。在 Figure 对象中可以包含一个或者多个 Axes 对象。每个 Axes(ax) 对象都是一个拥有自己坐标系统的绘图区域。
语法：
     figure( num=None , figsize=None , dpi=None, facecolor=None , edgecolor=None , frameon=True )

字段含义:
     num : 图像编号或名称，数字为编号，字符串为名称
     figsize : 指定figure的宽和高，单位为英寸；
     dpi ：参数指定绘图对象的分辨率，即每英寸多少个像素，缺省值为 80 ,1英寸等于 2.5cm, A4 纸是 21*30cm 的纸张
     facecolor : 背景颜色
     edgecolor : 边框颜色
     frameon: 是否显示边框

import matplotlib.pyplot as plt1. 绘画 4×3英寸,背景颜色为 skyblue 的图像
plt.figure(figsize=(4,3),facecolor='skyblue')
plt.show()2. 绘制x轴和y轴头尾的数据
plt.plot(6, 3)
plt.plot(3, 8)
plt.show()

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绘制点和线

plt.plot() 函数用于画图，绘制点和线。

语法：plt.plot(x, y, format_string )

x ：x 轴数据，列表或数组，可选
y：y 轴数据，列表或数组
format_string： “格式控制字符串”，可选，由颜色字符、风格字符和标记字符组成

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np1. x为x轴数据, y为y轴数据 [列表]
plt.figure(figsize=(6,3))
#  创建数据 x,y元素个数N应相同
x = [3,4,5] 
y = [1,3,1]
# 绘制折线图 (3,1) (4,3) (5,1) 
plt.plot(x,y)
# 显示图形
plt.show() 2. x, y可传入(元组)
x=(3,4,5) # (元组)
# np.array
y=np.array([3,4,3]) 
plt.plot(x,y)
# (3,3) (4,4) (5,3) 
plt.show()

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x轴和y轴

1. 绘制x轴和y轴
# x轴坐标轴
plt.xlim(0,6) 
# y轴坐标轴
plt.ylim((0, 3))
# x 轴标签
plt.xlabel('X')
# y 轴标签
plt.ylabel('Y')
plt.show()2. 如果将数字改成负数,需要添加下面一句话,为了防止乱码
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
plt.xlim(0,-6)
plt.ylim((0, -3))
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.show()