Python matplotlib之函數(shù)圖像繪制、線條rc參數(shù)設(shè)置

為避免中文顯示出錯，需導(dǎo)入matplotlib.pylab庫

在高郵等地區(qū)，都構(gòu)建了全面的區(qū)域性戰(zhàn)略布局，加強(qiáng)發(fā)展的系統(tǒng)性、市場前瞻性、產(chǎn)品創(chuàng)新能力，以專注、極致的服務(wù)理念，為客戶提供網(wǎng)站設(shè)計、網(wǎng)站建設(shè) 網(wǎng)站設(shè)計制作按需開發(fā)網(wǎng)站,公司網(wǎng)站建設(shè),企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),品牌網(wǎng)站制作,成都全網(wǎng)營銷推廣,成都外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè),高郵網(wǎng)站建設(shè)費用合理。

1.2.1 確定數(shù)據(jù)

1.2.2 創(chuàng)建畫布

1.2.3 添加標(biāo)題

1.2.4 添加x，y軸名稱

1.2.5 添加x，y軸范圍

1.2.6 添加x，y軸刻度

1.2.7 繪制曲線、圖例, 并保存圖片

保存圖片時，dpi為清晰度，數(shù)值越高越清晰。請注意，函數(shù)結(jié)尾處，必須加plt.show()，不然圖像不顯示。

繪制流程與繪制不含子圖的圖像一致，只需注意一點：創(chuàng)建畫布。

合理調(diào)整figsize、dpi，可避免出現(xiàn)第一幅圖橫軸名稱與第二幅圖標(biāo)題相互遮蓋的現(xiàn)象.

2.2.1 rc參數(shù)類型

2.2.2 方法1：使用rcParams設(shè)置

2.2.3 方法2：plot內(nèi)設(shè)置

2.2.4 方法3：plot內(nèi)簡化設(shè)置

方法2中，線條形狀，linestyle可簡寫為ls；線條寬度，linewidth可簡寫為lw；線條顏色，color可簡寫為c，等等。

python之pyplot

1、 定義x和y，畫圖展示，保存圖片

其中dpi參數(shù)指定圖像的分辨率為120

2、 優(yōu)化繪圖線條風(fēng)格

線條顏色color

線條標(biāo)記marker

線條風(fēng)格linestyle

3、 坐標(biāo)軸的控制

坐標(biāo)軸范圍和標(biāo)題

坐標(biāo)圖上標(biāo)記

坐標(biāo)間隔設(shè)定

函數(shù)plt.xticks()和plt.xticks()用來實現(xiàn)對x軸和y軸坐標(biāo)間隔（也就是軸記號）的設(shè)定。用法上，函數(shù)的輸入是兩個列表，第一個表示取值，第二個表示標(biāo)記。當(dāng)然如果你的標(biāo)記就是取值本身，則第二個列表可以忽略

多圖與子圖

figure() 函數(shù)可以幫助我們同時處理生成多個圖，而subplot()函數(shù)則用來實現(xiàn)，在一個大圖中，出現(xiàn)多個小的子圖。需要注意的是， figure() 中的參數(shù)為圖片序號，一般是按序增加的，這里面還涉及一個當(dāng)前圖的概念，其中 subplot() 的參數(shù)有3個，分別為行數(shù)、列數(shù)、以及子圖序號。比如 subplot(1,2,1) 表示這是一個1行，2列布局的圖（兩個子圖，在同一行，分居左右），其中，當(dāng)前處理的子圖是第一個圖（也就是左圖）。

這樣，我們就用一個腳本畫了兩張圖fig.1和fig.2。其中，fig.1包含了分居左右的兩個子圖，分別是y1和y3的曲線；fig.2是一張整圖，畫的是y2曲線。

如果想要某個子圖占據(jù)整行或者整列，可以采用下面

第三個圖，實際上相當(dāng)于將前面的兩個小的子圖看作是一個整圖

python中plt.post是什么函數(shù)

2018-05-04 11:11:36

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qiurisiyu2016

碼齡7年

關(guān)注

matplotlib

1、plt.plot(x,y)

plt.plot(x,y,format_string,**kwargs)?

x軸數(shù)據(jù)，y軸數(shù)據(jù)，format_string控制曲線的格式字串?

format_string 由顏色字符，風(fēng)格字符，和標(biāo)記字符

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1,2,3,6],[4,5,8,1],’g-s’)?

plt.show()

結(jié)果

**kwards：?

color 顏色?

linestyle 線條樣式?

marker 標(biāo)記風(fēng)格?

markerfacecolor 標(biāo)記顏色?

markersize 標(biāo)記大小 等等?

plt.plot([5,4,3,2,1])? ?

plt.show()

結(jié)果

plt.plot([20,2,40,6,80])? ?#缺省x為[0,1,2,3,4,...]

plt.show()

結(jié)果

plt.plot()參數(shù)設(shè)置

Property Value Type

alpha 控制透明度，0為完全透明，1為不透明

animated [True False]

antialiased or aa [True False]

clip_box a matplotlib.transform.Bbox instance

clip_on [True False]

clip_path a Path instance and a Transform instance, a Patch

color or c 顏色設(shè)置

contains the hit testing function

dash_capstyle [‘butt’ ‘round’ ‘projecting’]

dash_joinstyle [‘miter’ ‘round’ ‘bevel’]

dashes sequence of on/off ink in points

data 數(shù)據(jù)(np.array xdata, np.array ydata)

figure 畫板對象a matplotlib.figure.Figure instance

label 圖示

linestyle or ls 線型風(fēng)格[‘-’ ‘–’ ‘-.’ ‘:’ ‘steps’ …]

linewidth or lw 寬度float value in points

lod [True False]

marker 數(shù)據(jù)點的設(shè)置[‘+’ ‘,’ ‘.’ ‘1’ ‘2’ ‘3’ ‘4’]

markeredgecolor or mec any matplotlib color

markeredgewidth or mew float value in points

markerfacecolor or mfc any matplotlib color

markersize or ms float

markevery [ None integer (startind, stride) ]

picker used in interactive line selection

pickradius the line pick selection radius

solid_capstyle [‘butt’ ‘round’ ‘projecting’]

solid_joinstyle [‘miter’ ‘round’ ‘bevel’]

transform a matplotlib.transforms.Transform instance

visible [True False]

xdata np.array

ydata np.array

zorder any number

確定x，y值，將其打印出來

x=np.linspace(-1,1,5)

y=2*x+1

plt.plot(x,y)

plt.show()

2、plt.figure()用來畫圖，自定義畫布大小

fig1 = plt.figure(num='fig111111', figsize=(10, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#0000FF')

plt.plot(x,y1) ? ? ? ? ? #在變量fig1后進(jìn)行plt.plot操作，圖形將顯示在fig1中

fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')

plt.plot(x,y2) ? ? ? ? ? #在變量fig2后進(jìn)行plt.plot操作，圖形將顯示在fig2中

plt.show()

plt.close()

結(jié)果

fig1 = plt.figure(num='fig111111', figsize=(10, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#0000FF')

plt.plot(x,y1)

plt.plot(x,y2)

fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')

plt.show()

plt.close()

結(jié)果：

3、plt.subplot(222)

將figure設(shè)置的畫布大小分成幾個部分，參數(shù)‘221’表示2(row)x2(colu),即將畫布分成2x2，兩行兩列的4塊區(qū)域，1表示選擇圖形輸出的區(qū)域在第一塊，圖形輸出區(qū)域參數(shù)必須在“行x列”范圍? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?，此處必須在1和2之間選擇——如果參數(shù)設(shè)置為subplot(111)，則表示畫布整個輸出，不分割成小塊區(qū)域，圖形直接輸出在整塊畫布上

plt.subplot(222)?

plt.plot(y,xx)? ? #在2x2畫布中第二塊區(qū)域輸出圖形

plt.show()

plt.subplot(223)? #在2x2畫布中第三塊區(qū)域輸出圖形

plt.plot(y,xx)

plt.subplot(224)? # 在在2x2畫布中第四塊區(qū)域輸出圖形

plt.plot(y,xx)

4、plt.xlim設(shè)置x軸或者y軸刻度范圍

如

plt.xlim(0,1000)? #? 設(shè)置x軸刻度范圍，從0~1000 ? ? ? ? #lim為極限，范圍

plt.ylim(0,20)? ?# 設(shè)置y軸刻度的范圍，從0~20

5、plt.xticks()：設(shè)置x軸刻度的表現(xiàn)方式

fig2 = plt.figure(num='fig222222', figsize=(6, 3), dpi=75, facecolor='#FFFFFF', edgecolor='#FF0000')

plt.plot(x,y2)

plt.xticks(np.linspace(0,1000,15,endpoint=True))? # 設(shè)置x軸刻度

plt.yticks(np.linspace(0,20,10,endpoint=True))

結(jié)果

6、ax2.set_title('xxx')設(shè)置標(biāo)題，畫圖

#產(chǎn)生[1,2,3,...,9]的序列

x = np.arange(1,10)

y = x

fig = plt.figure()

ax1 = fig.add_subplot(221)

#設(shè)置標(biāo)題

ax1.set_title('Scatter Plot1')

plt.xlabel('M')

plt.ylabel('N')

ax2 = fig.add_subplot(222)

ax2.set_title('Scatter Plot2clf')

#設(shè)置X軸標(biāo)簽

plt.xlabel('X') ? ? ? ? ? #設(shè)置X/Y軸標(biāo)簽是在對應(yīng)的figure后進(jìn)行操作才對應(yīng)到該figure

#設(shè)置Y軸標(biāo)簽

plt.ylabel('Y')

#畫散點圖

ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o') ? ? ? ? ?#可以看出畫散點圖是在對figure進(jìn)行操作

ax2.scatter(x,y,c = 'b',marker = 'x')

#設(shè)置圖標(biāo)

plt.legend('show picture x1 ')

#顯示所畫的圖

plt.show()

結(jié)果

7、plt.hist（）繪制直方圖（可以將高斯函數(shù)這些畫出來）

繪圖都可以調(diào)用matplotlib.pyplot庫來進(jìn)行，其中的hist函數(shù)可以直接繪制直方圖

調(diào)用方式：

n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=10, normed=0, facecolor='black', edgecolor='black',alpha=1，histtype='bar')

hist的參數(shù)非常多，但常用的就這六個，只有第一個是必須的，后面四個可選

arr: 需要計算直方圖的一維數(shù)組

bins: 直方圖的柱數(shù)，可選項，默認(rèn)為10

normed: 是否將得到的直方圖向量歸一化。默認(rèn)為0

facecolor: 直方圖顏色

edgecolor: 直方圖邊框顏色

alpha: 透明度

histtype: 直方圖類型，‘bar’, ‘barstacked’, ‘step’, ‘stepfilled’

返回值 ：

n: 直方圖向量，是否歸一化由參數(shù)normed設(shè)定

bins: 返回各個bin的區(qū)間范圍

patches: 返回每個bin里面包含的數(shù)據(jù)，是一個list

from skimage import data

import matplotlib.pyplot as plt

img=data.camera()

plt.figure("hist")

arr=img.flatten()

n, bins, patches = plt.hist(arr, bins=256, normed=1,edgecolor='None',facecolor='red')??

plt.show()

例：

mu, sigma = 0, .1

s = np.random.normal(loc=mu, scale=sigma, size=1000)

a,b,c = plt.hist(s, bins=3)

print("a: ",a)

print("b: ",b)

print("c: ",c)

plt.show()

結(jié)果：

a:? [ 85. 720. 195.]? ? ? ? ?#每個柱子的值

b:? [-0.36109509 -0.1357318? ?0.08963149? 0.31499478]? ?#每個柱的區(qū)間范圍

c:? a list of 3 Patch objects? ? ? ?#總共多少柱子

8、ax1.scatter(x,y,c = 'r',marker = 'o')?

使用注意：確定了figure就一定要確定象限，然后用scatter，或者不確定象限，直接使用plt.scatter

x = np.arange(1,10)

y = x

fig = plt.figure()

a=plt.subplot()? ? ? ? ? ? #默認(rèn)為一個象限

# a=fig.add_subplot(222)

a.scatter(x,y,c='r',marker='o')

plt.show()

結(jié)果

x = np.arange(1,10)

y = x

plt.scatter(x,y,c='r',marker='o')

plt.show()

結(jié)果

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(1,10)

y = x

plt.figure()

plt.scatter(x,y,c='r',marker='o')

plt.show()

結(jié)果

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python的plt函數(shù)_plt.plot畫圖函數(shù)

[‘font.sans-serif’]=[‘SimHei’]plt.rcParams[‘a(chǎn)xes.unicode_minus’] = False#設(shè)置橫縱坐標(biāo)的名稱以及對應(yīng)字體格式font1 = {‘weight’ : ‘normal’,‘size’ : 15,...

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plt函數(shù)

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分享題目：python線條函數(shù) python繪制直線
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