Matplotlib Pyplot学习笔记

Matplotlib Pyplot

Pyplot 是 Matplotlib 的子库，提供了和 MATLAB 类似的绘图 API。

Pyplot 是常用的绘图模块，能很方便让用户绘制 2D 图表。

Pyplot 包含一系列绘图函数的相关函数，每个函数会对当前的图像进行一些修改，例如：给图像加上标记，生新的图像，在图像中产生新的绘图区域等等。

使用的时候，我们可以使用 import 导入 pyplot 库，并设置一个别名 plt：

import matplotlib.pyplot as plt

plot() 用于画图它可以绘制点和线，语法格式如下：

# 画单条线
plot([x], y, [fmt], *, data=None, **kwargs)
# 画多条线
plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs)

参数说明：

• x, y：点或线的节点，x 为 x 轴数据，y 为 y 轴数据，数据可以列表或数组。
• fmt：可选，定义基本格式（如颜色、标记和线条样式）。
• **kwargs：可选，用在二维平面图上，设置指定属性，如标签，线的宽度等。

颜色字符：‘b’ 蓝色，’m’ 洋红色，’g’ 绿色，’y’ 黄色，’r’ 红色，’k’ 黑色，’w’ 白色，’c’ 青绿色，’#008000’ RGB 颜色符串。多条曲线不指定颜色时，会自动选择不同颜色。

线型参数：‘‐’ 实线，’‐‐’ 破折线，’‐.’ 点划线，’:’ 虚线。

标记字符：‘.’ 点标记，’,’ 像素标记(极小点)，’o’ 实心圈标记，’v’ 倒三角标记，’^’ 上三角标记，’>’ 右三角标记，’<’ 左三角标记…等等。

Matplotlib 绘图标记

绘图过程如果我们想要给坐标自定义一些不一样的标记，就可以使用 plot() 方法的 marker 参数来定义。

marker 可以定义的符号如下：

标记	描述
“.”	点
“,”	像素点
“o”	实心圆
…	…
fmt 参数

fmt 参数定义了基本格式，如标记、线条样式和颜色。

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

实例:例如 o:r，o 表示实心圆标记，**:** 表示虚线，r 表示颜色为红色。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

ypoints = np.array([6, 2, 13, 10])

plt.plot(ypoints, 'o:r')
plt.show()

线类型：

线类型标记	描述
‘-‘	实线
‘:’	虚线
‘–’	破折线
‘-.’	点划线

颜色类型：

颜色标记	描述
‘r’	红色
‘g’	绿色
‘b’	蓝色
‘c’	青色
‘m’	品红
‘y’	黄色
‘k’	黑色
‘w’	白色

标记大小与颜色

我们可以自定义标记的大小与颜色，使用的参数分别是：

• markersize，简写为 ms：定义标记的大小。
• markerfacecolor，简写为 mfc：定义标记内部的颜色。
• markeredgecolor，简写为 mec：定义标记边框的颜色。

Matplotlib 绘图线

绘图过程如果我们自定义线的样式，包括线的类型、颜色和大小等。

线的类型

线的类型可以使用 linestyle 参数来定义，简写为 ls。

类型	简写	说明
‘solid’ (默认)	‘-‘	实线
‘dotted’	‘:’	点虚线
‘dashed’	‘–’	破折线
‘dashdot’	‘-.’	点划线
‘None’	‘’ 或 ‘ ‘	不画线

线的颜色

线的颜色可以使用 color 参数来定义，简写为 c。

颜色标记	描述
‘r’	红色
‘g’	绿色
‘b’	蓝色
‘c’	青色
‘m’	品红
‘y’	黄色
‘k’	黑色
‘w’	白色

当然也可以自定义颜色类型，例如：SeaGreen、#8FBC8F 等，完整样式可以参考 HTML 颜色值。

线的宽度

线的宽度可以使用 linewidth 参数来定义，简写为 lw，值可以是浮点数，如：1、2.0、5.67 等。

多条线

plot() 方法中可以包含多对 x,y 值来绘制多条线。

Matplotlib 轴标签和标题

我们可以使用 xlabel() 和 ylabel() 方法来设置 x 轴和 y 轴的标签。

标题

我们可以使用 title() 方法来设置标题。

图形中文显示

Matplotlib 默认情况不支持中文，我们可以使用以下简单的方法来解决。

这里我们使用思源黑体，思源黑体是 Adobe 与 Google 推出的一款开源字体。

官网：https://source.typekit.com/source-han-serif/cn/

GitHub 地址：https://github.com/adobe-fonts/source-han-sans/tree/release/OTF/SimplifiedChinese

标题与标签的定位

title() 方法提供了 loc 参数来设置标题显示的位置，可以设置为: **’left’, ‘right’, 和 ‘center’， 默认值为 ‘center’**。

xlabel() 方法提供了 loc 参数来设置 x 轴显示的位置，可以设置为: **’left’, ‘right’, 和 ‘center’， 默认值为 ‘center’**。

ylabel() 方法提供了 loc 参数来设置 y 轴显示的位置，可以设置为: **’bottom’, ‘top’, 和 ‘center’， 默认值为 ‘center’**。

Matplotlib 网格线

我们可以使用 pyplot 中的 grid() 方法来设置图表中的网格线。

grid() 方法语法格式如下：

matplotlib.pyplot.grid(b=None, which='major', axis='both', )

参数说明：

• b：可选，默认为 None，可以设置布尔值，true 为显示网格线，false 为不显示，如果设置 **kwargs 参数，则值为 true。
• which：可选，可选值有 ‘major’、’minor’ 和 ‘both’，默认为 ‘major’，表示应用更改的网格线。
• axis：可选，设置显示哪个方向的网格线，可以是取 ‘both’（默认），’x’ 或 ‘y’，分别表示两个方向，x 轴方向或 y 轴方向。
• **kwargs：可选，设置网格样式，可以是 color=’r’, linestyle=’-‘ 和 linewidth=2，分别表示网格线的颜色，样式和宽度。

以下实例添加一个简单的网格线，并设置网格线的样式，格式如下：

grid(color = 'color', linestyle = 'linestyle', linewidth = number)

参数说明：

color：‘b’ 蓝色，’m’ 洋红色，’g’ 绿色，’y’ 黄色，’r’ 红色，’k’ 黑色，’w’ 白色，’c’ 青绿色，’#008000’ RGB 颜色符串。

linestyle：‘‐’ 实线，’‐‐’ 破折线，’‐.’ 点划线，’:’ 虚线。

linewidth：设置线的宽度，可以设置一个数字。

Matplotlib 绘制多图

我们可以使用 pyplot 中的 subplot() 和 subplots() 方法来绘制多个子图。

subplot() 方法在绘图时需要指定位置，subplots() 方法可以一次生成多个，在调用时只需要调用生成对象的 ax 即可。

subplot

subplot(nrows, ncols, index, **kwargs)
subplot(pos, **kwargs)
subplot(**kwargs)
subplot(ax)

以上函数将整个绘图区域分成 nrows 行和 ncols 列，然后从左到右，从上到下的顺序对每个子区域进行编号 1…N ，左上的子区域的编号为 1、右下的区域编号为 N，编号可以通过参数 index 来设置。

设置 numRows ＝ 1，numCols ＝ 2，就是将图表绘制成 1x2 的图片区域, 对应的坐标为：

(1, 1), (1, 2)

plotNum ＝ 1, 表示的坐标为(1, 1), 即第一行第一列的子图。

plotNum ＝ 2, 表示的坐标为(1, 2), 即第一行第二列的子图。

设置 numRows ＝ 2，numCols ＝ 2，就是将图表绘制成 2x2 的图片区域, 对应的坐标为：

(1, 1), (1, 2)
(2, 1), (2, 2)

plotNum ＝ 1, 表示的坐标为(1, 1), 即第一行第一列的子图。

plotNum ＝ 2, 表示的坐标为(1, 2), 即第一行第二列的子图。

plotNum ＝ 3, 表示的坐标为(2, 1), 即第二行第一列的子图。

plotNum ＝ 4, 表示的坐标为(2, 2), 即第二行第二列的子图。

subplots()

subplots() 方法语法格式如下：

matplotlib.pyplot.subplots(nrows=1, ncols=1, *, sharex=False, sharey=False, squeeze=True, subplot_kw=None, gridspec_kw=None, **fig_kw)

参数说明：

• nrows：默认为 1，设置图表的行数。
• ncols：默认为 1，设置图表的列数。
• sharex、sharey：设置 x、y 轴是否共享属性，默认为 false，可设置为 ‘none’、’all’、’row’ 或 ‘col’。 False 或 none 每个子图的 x 轴或 y 轴都是独立的，True 或 ‘all’：所有子图共享 x 轴或 y 轴，’row’ 设置每个子图行共享一个 x 轴或 y 轴，’col’：设置每个子图列共享一个 x 轴或 y 轴。
• squeeze：布尔值，默认为 True，表示额外的维度从返回的 Axes(轴)对象中挤出，对于 N1 或 1N 个子图，返回一个 1 维数组，对于 N*M，N>1 和 M>1 返回一个 2 维数组。如果设置为 False，则不进行挤压操作，返回一个元素为 Axes 实例的2维数组，即使它最终是1x1。
• subplot_kw：可选，字典类型。把字典的关键字传递给 add_subplot() 来创建每个子图。
• gridspec_kw：可选，字典类型。把字典的关键字传递给 GridSpec 构造函数创建子图放在网格里(grid)。
• **fig_kw：把详细的关键字参数传给 figure() 函数。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一些测试数据 -- 图1
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 400)
y = np.sin(x**2)

# 创建一个画像和子图 -- 图2
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
ax.set_title('Simple plot')

# 创建两个子图 -- 图3
f, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, sharey=True)
ax1.plot(x, y)
ax1.set_title('Sharing Y axis')
ax2.scatter(x, y)

# 创建四个子图 -- 图4
fig, axs = plt.subplots(2, 2, subplot_kw=dict(projection="polar"))
axs[0, 0].plot(x, y)
axs[1, 1].scatter(x, y)

# 共享 x 轴
plt.subplots(2, 2, sharex='col')

# 共享 y 轴
plt.subplots(2, 2, sharey='row')

# 共享 x 轴和 y 轴
plt.subplots(2, 2, sharex='all', sharey='all')

# 这个也是共享 x 轴和 y 轴
plt.subplots(2, 2, sharex=True, sharey=True)

# 创建标识为 10 的图，已经存在的则删除
fig, ax = plt.subplots(num=10, clear=True)

plt.show()

Matplotlib 散点图

我们可以使用 pyplot 中的 scatter() 方法来绘制散点图。

scatter() 方法语法格式如下：

matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, *, edgecolors=None, plotnonfinite=False, data=None, **kwargs)

参数说明：

x，y：长度相同的数组，也就是我们即将绘制散点图的数据点，输入数据。

s：点的大小，默认 20，也可以是个数组，数组每个参数为对应点的大小。

c：点的颜色，默认蓝色 ‘b’，也可以是个 RGB 或 RGBA 二维行数组。

marker：点的样式，默认小圆圈 ‘o’。

cmap：Colormap，默认 None，标量或者是一个 colormap 的名字，只有 c 是一个浮点数数组的时才使用。如果没有申明就是 image.cmap。

norm：Normalize，默认 None，数据亮度在 0-1 之间，只有 c 是一个浮点数的数组的时才使用。

vmin，vmax：：亮度设置，在 norm 参数存在时会忽略。

alpha：：透明度设置，0-1 之间，默认 None，即不透明。

linewidths：：标记点的长度。

edgecolors：：颜色或颜色序列，默认为 ‘face’，可选值有 ‘face’, ‘none’, None。

plotnonfinite：：布尔值，设置是否使用非限定的 c ( inf, -inf 或 nan) 绘制点。

**kwargs：：其他参数。

颜色条 Colormap

Matplotlib 模块提供了很多可用的颜色条。

颜色条就像一个颜色列表，其中每种颜色都有一个范围从 0 到 100 的值。

下面是一个颜色条的例子：

设置颜色条需要使用 cmap 参数，默认值为 ‘viridis’，之后颜色值设置为 0 到 100 的数组。

如果要显示颜色条，需要使用 plt.colorbar() 方法

颜色条参数值可以是以下值：

颜色名称		保留关键字
Accent		Accent_r
Blues		Blues_r
BrBG		BrBG_r
BuGn		BuGn_r
BuPu		BuPu_r
CMRmap		CMRmap_r
Dark2		Dark2_r
GnBu		GnBu_r
Greens		Greens_r
Greys		Greys_r
OrRd		OrRd_r
Oranges		Oranges_r
PRGn		PRGn_r
Paired		Paired_r
Pastel1		Pastel1_r
Pastel2		Pastel2_r
PiYG		PiYG_r
PuBu		PuBu_r
PuBuGn		PuBuGn_r
PuOr		PuOr_r
PuRd		PuRd_r
Purples		Purples_r
RdBu		RdBu_r
RdGy		RdGy_r
RdPu		RdPu_r
RdYlBu		RdYlBu_r
RdYlGn		RdYlGn_r
Reds		Reds_r
Set1		Set1_r
Set2		Set2_r
Set3		Set3_r
Spectral		Spectral_r
Wistia		Wistia_r
YlGn		YlGn_r
YlGnBu		YlGnBu_r
YlOrBr		YlOrBr_r
YlOrRd		YlOrRd_r
afmhot		afmhot_r
autumn		autumn_r
binary		binary_r
bone		bone_r
brg		brg_r
bwr		bwr_r
cividis		cividis_r
cool		cool_r
coolwarm		coolwarm_r
copper		copper_r
cubehelix		cubehelix_r
flag		flag_r
gist_earth		gist_earth_r
gist_gray		gist_gray_r
gist_heat		gist_heat_r
gist_ncar		gist_ncar_r
gist_rainbow		gist_rainbow_r
gist_stern		gist_stern_r
gist_yarg		gist_yarg_r
gnuplot		gnuplot_r
gnuplot2		gnuplot2_r
gray		gray_r
hot		hot_r
hsv		hsv_r
inferno		inferno_r
jet		jet_r
magma		magma_r
nipy_spectral		nipy_spectral_r
ocean		ocean_r
pink		pink_r
plasma		plasma_r
prism		prism_r
rainbow		rainbow_r
seismic		seismic_r
spring		spring_r
summer		summer_r
tab10		tab10_r
tab20		tab20_r
tab20b		tab20b_r
tab20c		tab20c_r
terrain		terrain_r
twilight		twilight_r
twilight_shifted		twilight_shifted_r
viridis		viridis_r
winter		winter_r

Matplotlib 柱形图

我们可以使用 pyplot 中的 bar() 方法来绘制柱形图。

bar() 方法语法格式如下：

matplotlib.pyplot.bar(x, height, width=0.8, bottom=None, *, align='center', data=None, **kwargs)

参数说明：

x：浮点型数组，柱形图的 x 轴数据。

height：浮点型数组，柱形图的高度。

width：浮点型数组，柱形图的宽度。

bottom：浮点型数组，底座的 y 坐标，默认 0。

align：柱形图与 x 坐标的对齐方式，’center’ 以 x 位置为中心，这是默认值。 ‘edge’：将柱形图的左边缘与 x 位置对齐。要对齐右边缘的条形，可以传递负数的宽度值及 align=’edge’。

**kwargs：：其他参数。

垂直方向的柱形图可以使用 barh() 方法来设置，水平用bar()

设置柱形图宽度，bar() 方法使用 width 设置，barh() 方法使用 height 设置 height

Matplotlib 饼图

我们可以使用 pyplot 中的 pie() 方法来绘制饼图。

pie() 方法语法格式如下：

matplotlib.pyplot.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=0, radius=1, counterclock=True, wedgeprops=None, textprops=None, center=0, 0, frame=False, rotatelabels=False, *, normalize=None, data=None)[source]

参数说明：

x：浮点型数组，表示每个扇形的面积。

explode：数组，表示各个扇形之间的间隔，默认值为0。

labels：列表，各个扇形的标签，默认值为 None。

colors：数组，表示各个扇形的颜色，默认值为 None。

autopct：设置饼图内各个扇形百分比显示格式，**%d%%** 整数百分比，**%0.1f** 一位小数， %0.1f%% 一位小数百分比， %0.2f%% 两位小数百分比。

labeldistance：标签标记的绘制位置，相对于半径的比例，默认值为 1.1，如 <1则绘制在饼图内侧。

pctdistance：：类似于 labeldistance，指定 autopct 的位置刻度，默认值为 0.6。

shadow：：布尔值 True 或 False，设置饼图的阴影，默认为 False，不设置阴影。

radius：：设置饼图的半径，默认为 1。

startangle：：起始绘制饼图的角度，默认为从 x 轴正方向逆时针画起，如设定 =90 则从 y 轴正方向画起。

counterclock：布尔值，设置指针方向，默认为 True，即逆时针，False 为顺时针。

wedgeprops ：字典类型，默认值 None。参数字典传递给 wedge 对象用来画一个饼图。例如：wedgeprops={‘linewidth’:5} 设置 wedge 线宽为5。

textprops ：字典类型，默认值为：None。传递给 text 对象的字典参数，用于设置标签（labels）和比例文字的格式。

center ：浮点类型的列表，默认值：(0,0)。用于设置图标中心位置。

frame ：布尔类型，默认值：False。如果是 True，绘制带有表的轴框架。

rotatelabels ：布尔类型，默认为 False。如果为 True，旋转每个 label 到指定的角度。