首页 > 其他分享 >Matplotlib基本绘图

Matplotlib基本绘图

时间:2024-07-06 11:19:59浏览次数:1  
标签:基本 plot 13 plt 14 Matplotlib 12 绘图 11

Matplotlib基本绘图

1.折线图

(1)基本绘图

plt.plot(x,y)
import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [12, 11, 14, 13]
plt.plot(x, y)
plt.show()

(2)定义样式

A.线条样式

a.线条颜色
plt.plot(x,y,color=颜色)
import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [12, 11, 14, 13]
plt.plot(x, y, color="red")
plt.show()
b.线条外观
plt.plot(x,y,linestyle=值)

linestyle的取值如下

关键字 字符 说明
solid - 实线
dashed -- 虚线
dotted : 点线
dashdot -. 点划线
import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [12, 11, 14, 13]
plt.plot(x, y, linestyle="-.")
plt.show()
c.线条宽度
plt.plot(x, y, linewidth=值)
import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [12, 11, 14, 13]
plt.plot(x, y, linewidth=5)
plt.show()

B.节点样式

a.节点外观
plt.plot(x,y,marker=值)

节点样式的取值如下

取值 说明
.
, 像素
o 实心圆
v 下三角
^ 上三角
< 左三角
> 右三角
1 下花三角
2 上花三角
3 左花三角
4 右花三角
s 实心正方形
p 实心五角星
* 星型
h 竖六边形
H 横六边形
+ 加号
x 叉号
d 小菱形
D 大菱形
| 垂直线
import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [12, 11, 14, 13]
plt.plot(x, y, marker="x")
plt.show()
b.节点大小
plt.plot(x,y,markersize=值)
plt.plot(x,y,ms=值)
import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [12, 11, 14, 13]
plt.plot(x, y, ms=10, marker="o")
plt.show()
c.节点颜色
plt.plot(x,y,markerfacecolor=值)
plt.plot(x,y,mfc=值)
import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [12, 11, 14, 13]
plt.plot(x, y, ms=10, marker="o",mfc="red")
plt.show()
d.边框颜色
plt.plot(x,y,markeredgecolor=值)
plt.plot(x,y,mec=值)
import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [12, 11, 14, 13]
plt.plot(x, y, ms=10, marker="o", mec="red")
plt.show()

(2)通用设置

函数 说明
figure() 画布样式
title()、xlabel()、ylabel() 定义标题
legend() 定义图例
xticks()、yticks() 刻度标签
xlim()、ylim() 刻度范围
grid() 网格线
axhline()、axvline() 参考线
axhspan()、axvspan() 参考区域
annotate() 注释内容(有指向)
text() 注释内容(无指向)

A.画布样式

plt.figure(figsize=元组,facecolor=值,edgecolor=值)
  • figsize是一个元组 (宽度,高度) 单位英寸
  • facecolor画布颜色
  • edgecolor边框颜色
import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [12, 11, 14, 13]
plt.figure(figsize=(10, 10), facecolor="blue", edgecolor="red")
plt.plot(x, y)
plt.show()

B.定义标题

# 定义主标题
plt.title(label=值,loc=left、center、right)
# 定义x轴标题
plt.xlabel(xlabel=值,loc=left、center、right)
# 定义y轴标题
plt.ylabel(ylabel=值,loc=top、center、bottom)

label为要显示的内容

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [12, 11, 14, 13]
# 显示中文
plt.rcParams["font.family"] = ["SimHei"]
plt.title(label="折线图", loc="center")
plt.xlabel(xlabel="x轴", loc="center")
plt.ylabel(ylabel="y轴", loc="center")
plt.plot(x, y)
plt.show()

C.定义图例

plt.legend(loc)

loc的值如下

取值 说明
upper left 左上
upper center 靠上居中
upper right 右上
center left 居中靠左
center 正中
center right 居中靠右
lower left 左下
lower center 靠下居中
lower right 右下

示意图如下

upper left upper center upper right
center left center center right
lower left lower center lower right
import matplotlib.pyplot as plt

x1 = [1, 2, 3, 4]
y1 = [12, 11, 14, 13]
x2 = [1, 2, 3, 4]
y2 = [14, 12, 11, 15]
# 显示中文
plt.rcParams["font.family"] = ["SimHei"]
plt.plot(x1, y1, label="折线1")
plt.plot(x2, y2, label="折线2")
plt.legend(loc="upper right")
plt.show()

D.刻度标签

# x轴刻度标签
plt.xticks(ticks=range对象,labels=列表)
# y轴刻度标签
plt.yticks(ticks=range对象,labels=列表)
import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [12, 11, 14, 13]

# 显示中文
plt.rcParams["font.family"] = ["SimHei"]
plt.plot(x, y)
plt.xticks(ticks=range(1, 5), labels=["1号", "2号", "3号", "4号"])
plt.show()

E.刻度范围

plt.xlim(left=值,right=值)
plt.ylim(left=值,right=值)

刻度的取值范围为[left,right]

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [12, 11, 14, 13]

# 显示中文
plt.rcParams["font.family"] = ["SimHei"]
plt.plot(x, y)
plt.xlim(left=1, right=3)
plt.show()

F.网格线

plt.grid(axis=值,linestyle=值,color=值)

axis的取值如下

取值 说明
both 显示两个方向的网格(默认值)
x 显示水平网格
y 显示垂直网格

linestyle的取值

关键字 字符 说明
solid - 实线(默认值)
dashed -- 虚线
dotted : 点线
dashdot -. 点划线
import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [12, 11, 14, 13]

# 显示中文
plt.rcParams["font.family"] = ["SimHei"]
plt.plot(x, y)
plt.grid(axis="both", linestyle="dashed", color="black")
plt.show()

G.参考线

plt.axhline(y=值,color=值,linestyle=值,linewidth=值)
plt.axvline(x=值,color=值,linestyle=值,linewidth=值)
import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [12, 11, 14, 13]

# 显示中文
plt.rcParams["font.family"] = ["SimHei"]
plt.plot(x, y)
plt.axhline(y=13, color="red", linestyle="dashed", linewidth=2)
plt.show()

H.参考区域

plt.axhspan(ymin=值,ymax=值,facecolor=值,alpha=值)
plt.axvspan(xmin=值,xmax=值,facecolor=值,alpha=值)

alpha为透明度取值为(0,1)

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [12, 11, 14, 13]

# 显示中文
plt.rcParams["font.family"] = ["SimHei"]
plt.plot(x, y)
plt.axhspan(ymin=12, ymax=13, facecolor="red", alpha=0.5)
plt.show()

I.注释文本(有指向)

plt.annotate(text=值,xy=元组,xytext=元组,arrowprops=字典)

arrowprops的常用键包括color、width、headwidth、headlength、shrink、arrowstyle

arrowstyle的取值如下

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [12, 11, 14, 13]

# 显示中文
plt.rcParams["font.family"] = ["SimHei"]
plt.plot(x, y)
plt.annotate(text="最大值", xy=(3, 14), xytext=(2, 13.5), arrowprops={"arrowstyle": "->"})
plt.show()

J.注释文本(无指向)

plt.text(x=值,y=值,s=值)
import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [12, 11, 14, 13]

# 显示中文
plt.rcParams["font.family"] = ["SimHei"]
plt.plot(x, y)
plt.text(x=3, y=14, s="最大值")
plt.show()

2.散点图

plt.scatter(x,y,marker=值,s=散点的大小,color=值,alpha=值)
  • marker:散点的形状
  • s:散点的大小
  • color:散点的颜色
  • alpha:散点的透明度
import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [12, 11, 14, 13]

# 显示中文
plt.rcParams["font.family"] = ["SimHei"]
plt.scatter(x, y)
plt.show()

3.柱状图

plt.bar(x,y,hatch)

hatch为装饰线,有以下的值:/ | - \

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [12, 11, 14, 13]

# 显示中文
plt.rcParams["font.family"] = ["SimHei"]
plt.bar(x, y, hatch="/")
plt.show()

4.条形图

plt.barh(x,y,hatch)
import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [12, 11, 14, 13]

# 显示中文
plt.rcParams["font.family"] = ["SimHei"]
plt.barh(x, y, hatch="/")
plt.show()

5.直方图

plt.hist(x,bins=整数或列表)

bins为整数时表示柱条有几条,为列表定义每一根柱条的范围

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [12, 11, 14, 13]

# 显示中文
plt.rcParams["font.family"] = ["SimHei"]
plt.hist(x)
plt.show()

6.饼状图

plt.pie(x)
import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [12, 11, 14, 13]

# 显示中文
plt.rcParams["font.family"] = ["SimHei"]
plt.pie(x)
plt.show()

标签:基本,plot,13,plt,14,Matplotlib,12,绘图,11
From: https://www.cnblogs.com/hanstary/p/18287017

相关文章

  • 科研绘图系列:R语言STAMP图(STAMP Plot)
    介绍STAMP图(STAMPplot)并非一个广泛认知的、具有特定名称的图表类型,而是可能指在STAMP(StatisticalAnalysisofMetagenomicProfiles:“STAMP:statisticalanalysisoftaxonomicandfunctionalprofiles”)软件使用过程中生成的各种统计和可视化图表的总称。STAMP是一款......
  • 计算机的基本操作
    计算机的基本操作计算机之父软件电脑常用的快捷键最后一排左边第二个:windows键Alt+F4:关闭窗口ctrl+A:全选Ctrl+C:复制Ctrl+V:粘贴Ctrl+X:剪切Ctrl+Z:撤销Ctrl+S:保存Alt+F4:关闭窗口(在回收站上可以找回)shift+delete:永久删除windows+R:提出一个运行(可以打开很多......
  • OpenVX基本视觉功能
    OpenVX基本视觉功能1.输入输出表OpenVX附带了一组标准的或基本的视觉功能。表2-1列出了支持的视觉功能集、输入类型(见表2-1)和输出类型(见表2-2),以及支持的OpenVX版本。表2-1OpenVX视觉功能输入参数视觉功能U1S8U8U16S16U32F32颜色其他A......
  • C++基础知识持续更新,今天来记录结构体的基本知识,包括结构体的定义和使用,结构体数组,结
    C++结构体C++基础知识持续更新,今天来记录结构体的基本知识,包括结构体的定义和使用,结构体数组,结构体指针,结构体嵌套结构体,结构体做函数参数,结构体中的const的使用场景,以及结构体的案例。1.结构体的定义和使用结构体属于用户自定义的数据类型,允许用户存储不同的数据类型。......
  • Mysql之基本操作(库,表,用户管理)
    库中有表,表中有数据一、查看帮助信息点击查看代码mysql>helpcreate//help后面跟上具体命令可以查看帮助二、查看支持的字符集点击查看代码showcharset;//查看支持的字符集默认拉丁文字latin1utf8|UTF-8Unicode//阉割版的utf8mb4|UTF-8Unicod......
  • 免费分享:全国大学基本信息数据_地区分布图(附下载方法)
    截至2021年9月30日,全国高等学校共计3012所,其中:普通高等学校2756所(本科1270所、专科1486所),成人高等学校256所。该名单未包含香港特别行政区、澳门特别行政区和台湾地区高等学校。全国大学地区分布图附带各大学基本信息为近日高考考生的大学报考选择提供帮助。数据简介本数......
  • PyTorch基本操作
    PyTorch基本操作torch.allclose是一个PyTorch函数,用于检查两个张量是否在某个容忍度范围内近似相等torch.allclose(input,other,rtol=1e-05,atol=1e-08,equal_nan=False)input(Tensor)–第一个输入张量other(Tensor)–第二个输入张量rtol(float)–相对容忍度a......
  • 网络安全等级保护基本要求解读- 安全计算环境
    越来越多的企业用户已将核心业务系统转移到网络上,Web浏览器成为业 务系统的窗口,应用系统面临更多的安全威胁;并且由于各种原因使得其 存在较多的安全漏洞。在此背景下,如何保障企业的应用安全,尤其是Web应用安全成为新形势下信息安全保障的关键所在。目前,应用层漏洞也是层出不......
  • 三菱 FX 系列PLC的基本逻辑指令
    取指令与输出指令(LD/LDI/LDP/LDF/OUT)(1)LD(取指令)一个常开触点与左母线连接的指令,每一个以常开触点开始的逻辑行都用此指令。(2)LDI(取反指令)一个常闭触点与左母线连接指令,每一个以常闭触点开始的逻辑行都用此指令。(3)LDP(取上升沿指令)与左母线连接的常开触点的上升沿检测指令,仅在指......
  • Matplotlib函数汇总
    一、基本图形绘制        1. 绘制基本图形                plt.plot()        2. 样式和颜色        样式:'-','--','-.',':','.',',',,o,^,v,<,>,s,+,x,D,d,1,2,3,                    4,h,H......