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通用设置
import matplotlib.pyplot as plt
# 定义一个图像窗口,分辨率为128 像素,图像大小为10*6
plt.figure(dpi=128, figsize=(10, 6))
# 设置图例
plt.legend(labels = "y" ,loc="best")
'''
best 自动选择最佳位置,默认是左上
upper right 右上
upper left 左上
lower right 右下
lower left 左下
right 右边,默认右上。若右上被图形挡住,则自动往下选择空白地方绘制
center right 垂直居中且靠右
center left 垂直居中且靠左
lower center 垂直居中且靠底部
upper center 垂直居中且靠顶部
center 居中
'''
# 设置图表标题,并给坐标轴加上标签,并设置字体大小
plt.title("Square Numbers", fontsize=24)
plt.xlabel("Value", fontsize=14)
plt.ylabel("Square of Value", fontsize=14)
# 设置横轴的上下限
plt.xlim(0, 6)
# 设置纵轴的上下限
plt.ylim(0, 30)
# 隐藏坐标轴
# axes()并未达到预期效果,用gca()代替axes()后可实现
plt.gca().get_xaxis().set_visible(False)
plt.gca().get_yaxis().set_visible(False)
# 设置刻度标记的大小
plt.tick_params(axis='both', labelsize=14)
# 添加标注
plt.annotate("(2, 4)", # 标注的内容
xy=(2, 4), # 在(2, 4)上做标注
fontsize=16,
xycoords='data') # 基于数据的值来选位置
# 添加注释
plt.text(2, 4, "this point very important", # 添加注释的坐标,注释内容
fontdict={'size': 12, 'color': 'green'}) # 字体设置
# 将图形呈现出来
plt.show()
#自动保存图表
plt.savefig('squares_plot.png', bbox_inches='tight')
# 第一个参数定义保存的文件名称,这个文件将存储到模块所在的目录中; 第二个实参指定将图表多余的空白区域裁剪掉,若要保留可省略该参数。
绘制折线图
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.figure(dpi=128, figsize=(10, 6))
# 绘制折线图,宽度为5,蓝色,线条类型为实线
plt.plot(x, y, linewidth=1, color="blue", linestyle="-")
plt.annotate("(2, 4)", # 标注的内容
xy=(2, 4), # 在(2, 4)上做标注
fontsize=16,
xycoords='data') # 基于数据的值来选位置
plt.text(2, 4, "this point very important", # 添加注释的坐标,注释内容
fontdict={'size': 12, 'color': 'green'}) # 字体设置
plt.title("Square Numbers", fontsize=24)
plt.xlabel("Value", fontsize=14)
plt.ylabel("Square of Value", fontsize=14)
plt.legend(labels = "y" ,loc="best")
plt.xlim(0, 6)
plt.ylim(0, 30)
plt.tick_params(axis='both', labelsize=14)
plt.show()
绘制散点图
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.figure(dpi=128, figsize=(10, 6))
# 自定义颜色,删除数据点轮廓,设置散点每个点的大小,使用颜色映射
plt.scatter(x, y, c=y, edgecolor='none', s=10, cmap=plt.cm.Reds)
# 还可以使用RGB颜色模式自定义颜色,其中包含三个0~1之间的小数值,分别表示红色、 绿色和蓝色分量,如c=(0.8, 0, 0)
# 颜色映射(colormap)是一系列颜色,使图形颜色随数据增加而由浅入深
plt.show()
绘制柱状图
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.figure(dpi=128, figsize=(10, 6))
# 绘制柱状图,宽度为0.2,柱子的对齐方式为center,柱子的颜色为蓝色
plt.bar(x, y, width=0.2, align="center", color="blue")
# align默认为center,表示根据下标居中对齐。还有可选值edge,表示以下标为起点,显示到下标右边
plt.show()