matplotlib.pyplot.plot()参数详解,python中的matplotlib.pyplot

  matplotlib.pyplot.plot()参数详解,python中的matplotlib.pyplot

  本文已经给大家带来了一些关于Python的知识,包括matplotlib.pyplot的基本参数,包括figure,xlabel,grid等等。下面就来看看吧,希望对你有帮助。

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1.matplotlib简介

matplotlib库是一个用Python绘制2D和3D图表的数据可视化工具。

 

  特点:

  使用简单的绘图语句实现复杂的绘图效果。

  通过交互操作实现逐渐精细化的图形效果。

  使用嵌入式LaTex输出具有打印级别的图表、科学表达式和符号文本。

  实现对图表组成元素的精细控制。

  三种绘图界面

  Pyplot:面对当前图形

  轴:面向对象

  Pylab:遵循matlab风格

  本文用plot绘图(显示变量的趋势变化)来显示绘图的基本参数,用numpy库来获取绘图数据(随机)。最终的图纸没有经过深思熟虑,全部主要是为了展示图形参数!

  使用的库:

  将matplotlib.pyplot作为plt导入

  将numpy作为np

2.图形组成元素的函数用法

plot():展示变量的趋势变化

导入用途:plt.plot(x, y, c,ls, lw, label, alpha, **kwargs)

 

  x,y:x,y轴上的值

  c:设置颜色

  Ls:折线图的线条样式。

  Lw:折线图的线宽

  标签:标记图形内容的标签文本。

  阿尔法:透明度

  **kwargs:指定使用line2D属性

  00-1010申请方式:figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None,

  edgecolor=None, frameon=True, FigureClass=Figure, clear=False, **kwargs)

  数量:

  如果不提供该参数,将创建一个新的图形对象,图形的计数值将增加,并保存在图形对象的一个数字属性中。如果有这个参数,并且有一个图形对象对应于该id,那么该id的图形对象将被激活。如果具有相应id的figur对象不存在,则创建它并返回它。如果num的值是一个字符串,则窗口标题被设置为该字符串。

  菲齐兹

  e:以英寸为单位的宽高,缺省值为 rc figure.figsize (1 英寸等于 2.54 厘米)

  dpi:图形分辨率,缺省值为 rc figure.dpi

  facecolor:背景色

  

plt.figure(figsize=(10, 10))

2.2 xlim()和 ylim():设置 x,y 轴的数值显示范围

使用方法:plt.xlim(xmin,xmax)

 

   xmin:x 轴上的最小值

   xmax:x 轴上的最大值

  

2.3 xlabel()和 ylabel():设置 x,y 轴的标签文本

使用方法:plt.xlabel(fontsize, verticalalignment, horizontalalignment, rotation, bbox)

 

  

fontsize:数字或者(small,large,medium)

  

verticalalignment:距离坐标轴的位置(top,bottom,center,baseline)

  

hoizontalalignment:位置(center,right,left)

  

ratation:位置(vertical,horizontal,vertical)

  

bbox:添加边框

  

2.4 grid():绘制刻度线的网格线

使用方法:plt.grid(linestyle, color)

 

  

2.5 axhline():绘制平行于 x 轴额度水平参考线

使用方法:plt.axhline(y, c, ls, lw, label)

 

  y:水平参考线的出发点

  

plt.figure(figsize=(10, 10))

 

  (上图中绿色的线即为axjline()添加的参考线)

  

2.6 axvspan():绘制垂直于 x 轴的参考区域

使用方法:plt.axvspan( xmin, xmax ,facecolor, alpha)

 

  xmin:参考区域的起始位置

  xmax:参考区域的终止位置

  facecolor:参考区域的填充颜色

  alpha:参考区域填充颜色的透明度,[0~1]

  注:其使用方法也可以用在 axhspan()上

  在上一段代码添加

  

plt.axvspan(xmin=2,

即得到(注意:此段是区域)

 

  

2.7 xticks(),yticks()

获取或设置当前 x 轴或 y 轴刻度位置和标签(即设置 x 或 y 轴的标 签)

 

  可以理解为设置xilim和ylim一样的效果,但可以指定范围和距离

  

plt.xticks(list(range(0, 12, 1))) # 调整刻度范围和刻度标签

 

  注意看x轴,从原来的0~10到现在的0~11,可以通过设置第三个参数设置步长,这里设置为1

  

2.8 annotate():添加图形内容细节的指向型注释文本

函数方法:plt.annotate()

 

  s:注释文本内容

  xy:被注释的坐标点

  xytext:注释文字的坐标位置

  weight:设置字体线形(Ultralight,light,normal,regular,book,medium,roman,semibold,demibold,demi,bold,heavy,extrabold,black)

  color:设置字体颜色;也可以设置 RGB 或 RGBA 类型的颜色;但必须为[0,1]之间的浮点 数

  xycoords= 参数如下

   figure points:图左下角的点

   figure pixels:图左下角的像素

   figure fraction:图的左下部分

   axes points:坐标轴左下的点

   axes pixels:坐标轴左下的像素

   data:使用被注释对象的坐标系统

   arrowprops:箭头参数,参数类型为字典 dict

   width:箭头的宽度

   headwidth:箭头底部以点为单位的宽度

   headlength:箭头的长度

   shrink:总长度的一部分,从两端“收缩”

   facecolor:箭头颜色(如果设置了 arrowstyle 关键字,上面的参数都不可以用,可

  以用这些:

   -

   ->

   -[

   -

   ->

   <->

   <-

   <->

   fancy

   simple

   wedge

  

plt.annotate('local',

 

   这里的黄色箭头和蓝色细长线即为参数方法添加的参数,实际使用过程中根据自己的实际所需使用,可以认为添加对图像的一些解释

  

2.9 bbox:给标题增加外框

(boxstyle:方框外形;circle:椭圆;darrow:双向箭头;larrow:箭头向左;rarrow:箭

 

  头向右;round:圆角矩形;round4:椭长方形;roundtooth:波浪形边框 1;sawtooth:

  波浪形边框 2;square:长方形)

  

2.10 . text():添加图形内容细节的无指向型注释文本(水印)

函数方法:plt.text()

 

  x,y:表示坐标轴上的值

  weight:

   ultralightlight

   normal

   regular

   book

   medium

   roman

   semibold

   demibold

   demi

   bold

   heavy

   extrabold

   black

  xycoodrds:

   figure points:图左下角的点

   figure pixels:图左下角的像素

   figure fraction:图的左下部分

   axes points:坐标轴左下的点

  data:使用被注释对象的坐标系统

  arrowprops:箭头参数,参数类型为字典 dict

   width:箭头的宽度

   headwidth:箭头底部以点为单位的宽度

   headlength:箭头的长度

   shrink:总长度的一部分,从两端“收缩”

   facecolor:箭头颜色

  bbox:给标题增加外框

   boxstyle:方框外形

   circle:椭圆

   darrow:双向箭头

   larrow:箭头向左

   rarrow:箭头向右

   round:圆角矩形

   round4:椭长方形

   roundtooth:波浪形边框 1

   sawtooth:波浪形边框 2

   square:长方形

  

plt.text(1, 1,

这里设置在坐标(1,1)上,即文字下面y=sinx的蓝色字段

 

  

2.11. title():添加图形内容的标题

plt.title("正弦函数")

 

  

2.12. legend():标示不同图形的文本标签图例

使用方法:plt.legeng()

 

  图例在图中的地理位置:

   best

   upper right

   upper left

   lower left

   lower right

   right

   center left

   center right

   lower center

   upper center

   center

  

plt.legend(loc="lower left") # 设置图例位置

 

  

2.13 table():向子图中添加表格

plt.table(cellText=None, cellColours=None, cellloc='right' ,colWidths=None,

 

  rowLabels=None,

   rowColours=None,

   collLabels=None,

   colColours=None,

  collloc='center', loc='bpttpm', bbox=None, edges='closed', **kwargs)

  cellText:表格单元格文本。类型为二维字符串列表

  cellColours:表格单元格背景色。类型为二位颜色值列表

  cellloc:表格单元格文本的对齐方式。默认值为right

  colWidths:表格单元格宽度。类型为浮点数列表

  rowLabels:表格行表头文本。类型为字符串列表

  rowColours:表格行表头背景色。类型为颜色列表

  colLabels:表格列表头文本。类型为字符串列表

  colLoc:表格行表头文本对齐方式。默认 right

  colColours:表格列表头背景色。类型为颜色列表

  loc:单元格相对于子图的位置

  bbox:绘制表格的边界框,如果此参数不为 None,将会覆盖 loc 参数

  edges:单元格边线,该属性会影响各类单元格背景色

  

3. 完整代码显示

import matplotlib.pyplot as plt

这串代码用于显示中文字符

 

  

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

无论画什么图,最后都得使用plt.show()用于展示图片,否则输出为空

 

  

4.折线图的线条风格

 -:实线样式

5. 常用颜色缩写

b 蓝色

【相关推荐:Python3视频教程 】以上就是Python可视化总结之matplotlib.pyplot基本参数详解的详细内容,更多请关注盛行IT软件开发工作室其它相关文章!

 

  

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