python中繪圖庫Matplotlib怎么用

這篇文章給大家分享的是有關python中繪圖庫Matplotlib怎么用的內容。小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，一起跟隨小編過來看看吧。

運行環境

由于這是一個Python語言的軟件包，因此需要你的機器上首先安裝好Python語言的環境。

通過pip的方式進行安裝，具體方法如下：

sudo pip3 install matplotlib

本文的代碼在如下環境中測試：

• Apple OS X 10.13

• Python 3.6.3

• matplotlib 2.1.1

• numpy 1.13.3

介紹

Matplotlib適用于各種環境，包括：

• Python腳本

• IPython shell

• Jupyter notebook

• Web應用服務器

• 用戶圖形界面工具包

使用Matplotlib，能夠的輕易生成各種類型的圖像，例如：直方圖，波譜圖，條形圖，散點圖等。并且，可以非常輕松地實現定制。

入門代碼示例

下面我們先看一個最簡單的代碼示例，讓我們感受一下Matplotlib是什么樣的：

# test.py
 
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
data = np.arange(100, 201)
plt.plot(data)
plt.show()

這段代碼的主體邏輯只有三行，但是它卻繪制出了一個非常直觀的線性圖，如下所示：

對照著這個線形圖，我們來講解一下三行代碼的邏輯：

1. 通過np.arange(100, 201)生成一個[100, 200]之間的整數數組，它的值是：[100, 101, 102, … , 200]

2. 通過matplotlib.pyplot將其繪制出來。很顯然，繪制出來的值對應了圖中的縱坐標（y軸）。而matplotlib本身為我們設置了圖形的橫坐標（x軸）：[0, 100]，因為我們剛好有100個數值

3. 通過plt.show()將這個圖形顯示出來

這段代碼非常的簡單，運行起來也是一樣。如果你已經有了本文的運行環境，將上面的代碼保存到一個文本文件中（或者通過Github獲取本文的源碼），然后通過下面的命令就可以在你自己的電腦上看到上面的圖形了:

python3 test.py

 

注1：后面的教程中，我們會逐步講解如何定制圖中的每一個細節。例如：坐標軸，圖形，著色，線條樣式，等等。

注2：如果沒有必要，下文的截圖會去掉圖形外側的邊框，只保留圖形主體。

一次繪制多個圖形

有些時候，我們可能希望一次繪制多個圖形，例如：兩組數據的對比，或者一組數據的不同展示方式等。

多個figure

可以簡單的理解為一個figure就是一個圖形窗口。matplotlib.pyplot會有一個默認的figure，我們也可以通過plt.figure()創建更多個。如下面的代碼所示：

# figure.py
 
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
data = np.arange(100, 201)
plt.plot(data)
 
data2 = np.arange(200, 301)
plt.figure()
plt.plot(data2)
 
plt.show()

這段代碼繪制了兩個窗口的圖形，它們各自是一個不同區間的線形圖，如下所示：

注：初始狀態這兩個窗口是完全重合的。

多個subplot

有些情況下，我們是希望在同一個窗口顯示多個圖形。此時就這可以用多個subplot。下面是一段代碼示例：

# subplot.py
 
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
data = np.arange(100, 201)
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(data)
 
data2 = np.arange(200, 301)
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(data2)
 
plt.show()

這段代碼中，除了subplot函數之外都是我們熟悉的內容。subplot函數的前兩個參數指定了subplot數量，即：它們是以矩陣的形式來分割當前圖形，兩個整數分別指定了矩陣的行數和列數。而第三個參數是指矩陣中的索引。

因此，下面這行代碼指的是：2行1列subplot中的第1個subplot。

plt.subplot(2, 1, 1)

下面這行代碼指的是：2行1列subplot中的第2個subplot。

plt.subplot(2, 1, 2)

所以這段代碼的結果是這個樣子：

subplot函數的參數不僅僅支持上面這種形式，還可以將三個整數（10之內的）合并一個整數。例如：2, 1, 1可以寫成211，2, 1, 2可以寫成212。

因此，下面這段代碼的結果是一樣的：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
data = np.arange(100, 201)
plt.subplot(211)
plt.plot(data)
 
data2 = np.arange(200, 301)
plt.subplot(212)
plt.plot(data2)
 
plt.show()

subplot函數的詳細說明參見這里：matplotlib.pyplot.subplot

常用圖形示例

Matplotlib可以生成非常多的圖形式樣，多到令人驚嘆的地步。大家可以在這里：Matplotlib Gallery 感受一下。

本文作為第一次的入門教程，我們先來看看最常用的一些圖形的繪制。

線性圖

前面的例子中，線性圖的橫軸的點都是自動生成的，而我們很可能希望主動設置它。另外，線條我們可能也希望對其進行定制。看一下下面這個例子：

# plot.py
 
import matplotlib.pyplot as plt
 
plt.plot([1, 2, 3], [3, 6, 9], '-r')
plt.plot([1, 2, 3], [2, 4, 9], ':g')
 
plt.show()

這段代碼可以讓我們得到這樣的圖形：

這段代碼說明如下：

1. plot函數的第一個數組是橫軸的值，第二個數組是縱軸的值，所以它們一個是直線，一個是折線；

2. 最后一個參數是由兩個字符構成的，分別是線條的樣式和顏色。前者是紅色的直線，后者是綠色的點線。關于樣式和顏色的說明請參見plot函數的API Doc：matplotlib.pyplot.plot

散點圖

scatter函數用來繪制散點圖。同樣，這個函數也需要兩組配對的數據指定x和y軸的坐標。下面是一段代碼示例：

# scatter.py
 
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
N = 20
 
plt.scatter(np.random.rand(N) * 100,
            np.random.rand(N) * 100,
            c='r', s=100, alpha=0.5)
 
plt.scatter(np.random.rand(N) * 100,
            np.random.rand(N) * 100,
            c='g', s=200, alpha=0.5)
 
plt.scatter(np.random.rand(N) * 100,
            np.random.rand(N) * 100,
            c='b', s=300, alpha=0.5)
 
plt.show()

這段代碼說明如下：

1. 這幅圖包含了三組數據，每組數據都包含了20個隨機坐標的位置

2. 參數c表示點的顏色，s是點的大小，alpha是透明度

這段代碼繪制的圖形如下所示：

scatter函數的詳細說明參見這里：matplotlib.pyplot.scatter

餅狀圖

pie函數用來繪制餅狀圖。餅狀圖通常用來表達集合中各個部分的百分比。

# pie.py
 
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
labels = ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun']
 
data = np.random.rand(7) * 100
 
plt.pie(data, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.axis('equal')
plt.legend()
 
plt.show()

這段代碼說明如下：

1. data是一組包含7個數據的隨機數值

2. 圖中的標簽通過labels來指定

3. autopct指定了數值的精度格式

4. plt.axis('equal')設置了坐標軸大小一致

5. plt.legend()指明要繪制圖例（見下圖的右上角）

這段代碼輸出的圖形如下所示：

pie函數的詳細說明參見這里：matplotlib.pyplot.pie

條形圖

bar函數用來繪制條形圖。條形圖常常用來描述一組數據的對比情況，例如：一周七天，每天的城市車流量。

下面是一個代碼示例：

# bar.py
 
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
N = 7
 
x = np.arange(N)
data = np.random.randint(low=0, high=100, size=N)
colors = np.random.rand(N * 3).reshape(N, -1)
labels = ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun']
 
plt.title("Weekday Data")
plt.bar(x, data, alpha=0.8, color=colors, tick_label=labels)
plt.show()

這段代碼說明如下：

1. 這幅圖展示了一組包含7個隨機數值的結果，每個數值是[0, 100]的隨機數

2. 它們的顏色也是通過隨機數生成的。np.random.rand(N * 3).reshape(N, -1)表示先生成21（N x 3）個隨機數，然后將它們組裝成7行，那么每行就是三個數，這對應了顏色的三個組成部分。如果不理解這行代碼，請先學習一下Python 機器學習庫 NumPy 教程

3. title指定了圖形的標題，labels指定了標簽，alpha是透明度

這段代碼輸出的圖形如下所示：

bar函數的詳細說明參見這里：matplotlib.pyplot.bar

直方圖

hist函數用來繪制直方圖。直方圖看起來是條形圖有些類似。但它們的含義是不一樣的，直方圖描述了數據中某個范圍內數據出現的頻度。這么說有些抽象，我們通過一個代碼示例來描述就好理解了：

# hist.py
 
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
data = [np.random.randint(0, n, n) for n in [3000, 4000, 5000]]
labels = ['3K', '4K', '5K']
bins = [0, 100, 500, 1000, 2000, 3000, 4000, 5000]
 
plt.hist(data, bins=bins, label=labels)
plt.legend()
 
plt.show()

上面這段代碼中，[np.random.randint(0, n, n) for n in [3000, 4000, 5000]]生成了包含了三個數組的數組，這其中：

• 第一個數組包含了3000個隨機數，這些隨機數的范圍是 [0, 3000)

• 第二個數組包含了4000個隨機數，這些隨機數的范圍是 [0, 4000)

• 第三個數組包含了5000個隨機數，這些隨機數的范圍是 [0, 5000)

bins數組用來指定我們顯示的直方圖的邊界，即：[0, 100) 會有一個數據點，[100, 500)會有一個數據點，以此類推。所以最終結果一共會顯示7個數據點。同樣的，我們指定了標簽和圖例。

三組數據在3000以下都有數據，并且頻度是差不多的。但藍色條只有3000以下的數據，橙色條只有4000以下的數據。這與我們的隨機數組數據剛好吻合。

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