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【python数据分析(22)】Matplotlib库绘图的图表样式参数(linestyle、marker、color、style)


1. ​​linestyle​​线条参数

默认是导入了相关的库,这里的代码就不再显示了

​'-'​​​ solid line style 实线样式
​​​'--'​​​ dashed line style 虚线样式
​​​'-.'​​​ dash-dot line style 虚点线样式
​​​':'​​ dotted line style 冒号样式

plt.plot([i**2 for i in range(100)],linestyle = '-.')

–> 输出的结果为:

【python数据分析(22)】Matplotlib库绘图的图表样式参数(linestyle、marker、color、style)_matplotlib

2. ​​marker​​标记参数

​'.'​​​ point marker
​​​','​​​ pixel marker
​​​'o'​​​ circle marker
​​​'v'​​​ triangle_down marker
​​​'^'​​​ triangle_up marker
​​​'<'​​​ triangle_left marker
​​​'>'​​​ triangle_right marker
​​​'1'​​​ tri_down marker
​​​'2'​​​ tri_up marker
​​​'3'​​​ tri_left marker
​​​'4'​​​ tri_right marker
​​​'s'​​​ square marker
​​​'p'​​​ pentagon marker
​​​'*'​​​ star marker
​​​'h'​​​ hexagon1 marker
​​​'H'​​​ hexagon2 marker
​​​'+'​​​ plus marker
​​​'x'​​​ x marker
​​​'D'​​​ diamond marker
​​​'d'​​​ thin_diamond marker
​​​'|'​​​ vline marker
​​​'_'​​ hline marker

s = pd.Series(np.random.randn(100).cumsum())
s.plot(linestyle = '--',marker = '.')

–> 输出的结果为:

【python数据分析(22)】Matplotlib库绘图的图表样式参数(linestyle、marker、color、style)_可视化_02

3. ​​color​​颜色参数

1) 简单图像(线)上色

​alpha​​:0-1,透明度

常用颜色简写:​​red-r​​​, ​​green-g​​​, ​​black-k​​​, ​​blue-b​​​, ​​yellow-y​

plt.hist(np.random.randn(100),color = 'b',alpha = 0.8)

–> 输出的结果为:

【python数据分析(22)】Matplotlib库绘图的图表样式参数(linestyle、marker、color、style)_数据分析_03


2) 多个图像(线)上色

当要绘制多个线条,需要对其进行配色的时候,如果再单独的每条线条指定对应的颜色就会显得特别的麻烦,因此绘制图形的时候有一个​​cmap​​参数,也就是颜色地图的意思,可以进行指定不同的样式参数选择。

df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4),columns=list('ABCD'))
df = df.cumsum()
df.plot(style = '--.',alpha = 0.8,colormap = 'Dark2')

–> 输出的结果为:

【python数据分析(22)】Matplotlib库绘图的图表样式参数(linestyle、marker、color、style)_python_04


​cmap​​​参数对应的可以取得值实在是太多了,想知道哪些参数可以使用?又或者想测试一下那种颜色样式符合自己的爱好倾向,这里推荐的方式就是直接使用​​cmap=''​​的形式,这样系统会提醒报错,并将cmap中所有可以选择的样式参数给列举出来,如下,这时候将下面的样式参数再填到引号里面运行即可。

【python数据分析(22)】Matplotlib库绘图的图表样式参数(linestyle、marker、color、style)_数据分析_05

4. ​​style​​整体风格样式

这个设置是在单独的模块中,需要提前导入

import matplotlib.style as psl
print(plt.style.available)

–> 输出的结果为:(可以根据自己的喜好选择不同的风格样式)

['bmh', 'classic', 'dark_background', 'fast', 'fivethirtyeight', 'ggplot', 'grayscale', 'seaborn-bright', 
'seaborn-colorblind', 'seaborn-dark-palette', 'seaborn-dark', 'seaborn-darkgrid', 'seaborn-deep',
'seaborn-muted', 'seaborn-notebook', 'seaborn-paper', 'seaborn-pastel', 'seaborn-poster', 'seaborn-talk',
'seaborn-ticks', 'seaborn-white', 'seaborn-whitegrid', 'seaborn', 'Solarize_Light2',
'tableau-colorblind10', '_classic_test']

比如选择​​'ggplot'​​样式参数,需要注意的是,一旦选择之后,这种样式就会影响之后的绘图内容

psl.use('ggplot')
ts = pd.Series(np.random.randn(1000).cumsum(), index=pd.date_range('1/1/2000', periods=1000))
ts.plot(style = '--g.',grid = True,figsize=(10,6))

–> 输出的结果为:(从结果可以看出,整体风格样式是会将原来设置的绘图样式完全覆盖掉,因此也可以在这里选择一个样式,在自己每次绘图之前进行加载)

【python数据分析(22)】Matplotlib库绘图的图表样式参数(linestyle、marker、color、style)_python_06


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