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matplot繪圖

發布時間:2020-06-24 18:28:53 來源:網絡 閱讀:400 作者:Tobey_51 欄目:大數據

Matplotlib

Matplotlib 是一個 Python 的 2D繪圖庫,通過 Matplotlib,開發者可以僅需要幾行代碼,便可以生成繪圖,直方圖,功率譜,條形圖,錯誤圖,散點圖等。

http://matplotlib.org

  • 用于創建出版質量圖表的繪圖工具庫
  • 目的是為Python構建一個Matlab式的繪圖接口
  • import matplotlib.pyplot as plt
  • pyplot模塊包含了常用的matplotlib API函數

figure

  • Matplotlib的圖像均位于figure對象中
  • 創建figure:fig = plt.figure()

示例代碼:

# 引入matplotlib包
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

%matplotlib inline #在jupyter notebook 里需要使用這一句命令

# 創建figure對象
fig = plt.figure()

運行結果:會彈出一個figure窗口,如下圖所示
matplot繪圖

subplot

fig.add_subplot(a, b, c)

  • a,b 表示將fig分割成 a*b 的區域
  • c 表示當前選中要操作的區域,
  • 注意:從1開始編號(不是從0開始)
  • plot 繪圖的區域是最后一次指定subplot的位置 (jupyter notebook里不能正確顯示)

示例代碼:

# 指定切分區域的位置
ax1 = fig.add_subplot(2,2,1)
ax2 = fig.add_subplot(2,2,2)
ax3 = fig.add_subplot(2,2,3)
ax4 = fig.add_subplot(2,2,4)

# 在subplot上作圖
random_arr = np.random.randn(100)
#print random_arr

# 默認是在最后一次使用subplot的位置上作圖,但是在jupyter notebook 里可能顯示有誤
plt.plot(random_arr)

# 可以指定在某個或多個subplot位置上作圖
# ax1 = fig.plot(random_arr)
# ax2 = fig.plot(random_arr)
# ax3 = fig.plot(random_arr)

# 顯示繪圖結果
plt.show()

運行結果:僅右下角有圖
matplot繪圖

直方圖:hist

示例代碼:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.hist(np.random.randn(100), bins=10, color='b', alpha=0.3)
plt.show()

matplot繪圖

散點圖:scatter

示例代碼:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 繪制散點圖
x = np.arange(50)
y = x + 5 * np.random.rand(50)
plt.scatter(x, y)
plt.show()

matplot繪圖

柱狀圖:bar

示例代碼:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 柱狀圖
x = np.arange(5)
y1, y2 = np.random.randint(1, 25, size=(2, 5))
width = 0.25
ax = plt.subplot(1,1,1)
ax.bar(x, y1, width, color='r')
ax.bar(x+width, y2, width, color='g')
ax.set_xticks(x+width)
ax.set_xticklabels(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
plt.show()

matplot繪圖
matplot繪圖

矩陣繪圖:plt.imshow()

  • 混淆矩陣,三個維度的關系

示例代碼:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 矩陣繪圖
m = np.random.rand(10,10)
print(m)
plt.imshow(m, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.ocean)
plt.colorbar()
plt.show()

plt.subplots()

  • 同時返回新創建的figure和subplot對象數組
  • 生成2行2列subplot:fig, subplot_arr = plt.subplots(2,2)
  • 在jupyter里可以正常顯示,推薦使用這種方式創建多個圖表

示例代碼:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, subplot_arr = plt.subplots(2,2)
# bins 為顯示個數,一般小于等于數值個數
subplot_arr[1,0].hist(np.random.randn(100), bins=10, color='b', alpha=0.3)
plt.show()

運行結果:左下角繪圖
matplot繪圖

顏色、標記、線型

  • ax.plot(x, y, ‘r--’)

    等價于ax.plot(x, y, linestyle=‘--’, color=‘r’)

示例代碼:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, axes = plt.subplots(2)
axes[0].plot(np.random.randint(0, 100, 50), 'ro--')
# 等價
axes[1].plot(np.random.randint(0, 100, 50), color='r', linestyle='dashed', marker='o')

matplot繪圖

  • 常用的顏色、標記、線型
    顏色
    • b: blue
    • g: grean
    • r: red
    • c: cyan
    • m: magenta
    • y: yellow
    • k: black
    • w: white

標記

    • .: point
    • ,: pixel
    • o: circle
    • v: triangle_down
    • ^: triangle_up
    • <: tiiangle_left

線型

    • '-' or 'solid': solid lint
    • '--' or 'dashed': dashed line
    • '-.' or 'dashdot': dash-dotted line
    • ':' or 'dotted': dotted line
    • 'None': draw nothing
    • ' ': draw nothing
    • '': draw nothing

刻度、標簽、圖例

  • 設置刻度范圍

    plt.xlim(), plt.ylim()

    ax.set_xlim(), ax.set_ylim()

  • 設置顯示的刻度

    plt.xticks(), plt.yticks()

    ax.set_xticks(), ax.set_yticks()

  • 設置刻度標簽

    ax.set_xticklabels(), ax.set_yticklabels()

  • 設置坐標軸標簽

    ax.set_xlabel(), ax.set_ylabel()

  • 設置標題

    ax.set_title()

  • 圖例

    ax.plot(label=‘legend’)

    ax.legend(), plt.legend()
    loc=‘best’:自動選擇放置圖例最佳位置

示例代碼:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots(1)
ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum(), label='line0')

# 設置刻度
#plt.xlim([0,500])
ax.set_xlim([0, 800])

# 設置顯示的刻度
#plt.xticks([0,500])
ax.set_xticks(range(0,500,100))

# 設置刻度標簽
ax.set_yticklabels(['Jan', 'Feb', 'Mar'])

# 設置坐標軸標簽
ax.set_xlabel('Number')
ax.set_ylabel('Month')

# 設置標題
ax.set_title('Example')

# 圖例
ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum(), label='line1')
ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum(), label='line2')
ax.legend()
ax.legend(loc='best')
#plt.legend()

matplot繪圖

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