[转]16个matplotlib绘图实用小技巧

1. 添加标题-title

1. import numpy as np

2. import matplotlib.pyplot as plt

3. # 显示中文

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

5. plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

6. %matplotlib inline

7. x=np.arange(0,10)

8. plt.title('这是一个示例标题')

9. plt.plot(x,x*x)

10. plt.show()

输出：

2. 添加文字-text

设置坐标和文字即可

1. import numpy as np

2. import matplotlib.pyplot as plt

3. # 显示中文

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

5. plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

6. %matplotlib inline

7. x=np.arange(-10,11,1)

8. y=x*x

9. plt.plot(x,y)

10. plt.title('这是一个示例标题')

11. # 添加文字

12. plt.text(-2.5,30,'function y=x*x')

13. plt.show()

输出：

3. 添加注释-annotate

• xy：为备注的坐标点

• xytext：备注文字的坐标(默认为xy的位置)

• arrowprops：在xy和xytext之间绘制一个箭头

1. import numpy as np

2. import matplotlib.pyplot as plt

3. # 显示中文

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

5. plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

6. %matplotlib inline

7. x=np.arange(-10,11,1)

8. y=x*x

9. plt.title('这是一个示例标题')

10. plt.plot(x,y)

11. # 添加注释

12. plt.annotate('这是一个示例注释',xy=(0,1),xytext=(-2,22),arrowprops={'headwidth':10,'facecolor':'r'})

13. plt.show()

输出：

4. 设置坐标轴名称-xlabel/ylabel

1. import numpy as np

2. import matplotlib.pyplot as plt

3. # 显示中文

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

5. plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

6. %matplotlib inline

7. x=np.arange(1,20)

8. plt.xlabel('示例x轴')

9. plt.ylabel('示例y轴')

10. plt.plot(x,x*x)

11. plt.show()

输出：

5. 添加图例-legend

1. import numpy as np

2. import matplotlib.pyplot as plt

3. # 显示中文

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

5. plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

6. %matplotlib inline

7. plt.plot(x,x)

8. plt.plot(x,x*2)

9. plt.plot(x,x*3)

10. plt.plot(x,x*4)

11. # 直接传入legend

12. plt.legend(['生活','颜值','工作','金钱'])

13. plt.show()

输出：

6. 调整颜色-color

传颜色参数，支持以下几种方式

1. import numpy as np

2. import matplotlib.pyplot as plt

3. %matplotlib inline

4. x=np.arange(1,5)

5. #颜色的几种方式

6. plt.plot(x,color='g')

7. plt.plot(x+1,color='0.5')

8. plt.plot(x+2,color='#FF00FF')

9. plt.plot(x+3,color=(0.1,0.2,0.3))

10. plt.show()

输出：

7. 切换线条样式-marker

1. import numpy as np

2. import matplotlib.pyplot as plt

3. %matplotlib inline

4. x=np.arange(1,5)

5. plt.plot(x,marker='o')

6. plt.plot(x+1,marker='>')

7. plt.plot(x+2,marker='s')

8. plt.show()

输出：

8. 显示数学公式-mathtext

格式如下： omega $，中间的将解析出公式中的符号

1. import numpy as np

2. import matplotlib.pyplot as plt

3. %matplotlib inline

4. plt.title('chenqionghe')

5. plt.xlim([1,8])

6. plt.ylim([1,5])

7. plt.text(2,4,r'$ alpha eta pi lambda omega $',size=25)

8. plt.text(4,4,r'$ sin(0)=cos(frac{pi}{2}) $',size=25)

9. plt.text(2,2,r'$ lim_{x ightarrow y} frac{1}{x^3} $',size=25)

10. plt.text(4,2,r'$ sqrt[4]{x}=sqrt{y} $',size=25)

11. plt.show()

输出：

9. 显示网格-grid

1. import numpy as np

2. import matplotlib.pyplot as plt

3. %matplotlib inline

4. x='a','b','c','d'

5. y=[15,30,45,10]

6. plt.grid()

7. # 也可以设置颜色、线条宽度、线条样式

8. # plt.grid(color='g',linewidth='1',linestyle='-.')

9. plt.plot(x,y)

10. plt.show()

输出：

10. 调整坐标轴刻度-locator_params

同时调整x轴和y轴：plt.locator_params(nbins=20) 只调整x轴：plt.locator_params(‘'x',nbins=20) 只调整y轴：plt.locator_params(‘'y',nbins=20)

1. import numpy as np

2. import matplotlib.pyplot as plt

3. %matplotlib inline

4. x=np.arange(0,30,1)

5. plt.plot(x,x)

6. # x轴和y轴分别显示20个

7. plt.locator_params(nbins=20)

8. plt.show()

输出：

11. 调整坐标轴范围-axis/xlim/ylim

• axis：[0,5,0,10]，x从0到5，y从0到10

• xlim：对应参数有xmin和xmax，分别能调整最大值最小值

• ylim：同xlim用法

1. import numpy as np

2. import matplotlib.pyplot as plt

3. %matplotlib inline

4. x=np.arange(0,30,1)

5. plt.plot(x,x*x)

6. #显示坐标轴，plt.axis(),4个数字分别代表x轴和y轴的最小坐标，最大坐标

7. #调整x为10到25

8. plt.xlim(xmin=10,xmax=25)

9. plt.plot(x,x*x)

10. plt.show()

输出：

12. 调整日期自适应-autofmt_xdate

有时候显示日期会重叠在一起，非常不友好，调用plt.gcf().autofmt_xdate()，将自动调整角度

1. import numpy as np

2. import pandas as pd

3. import matplotlib.pyplot as plt

4. %matplotlib inline

5. x=pd.date_range('2020/01/01',periods=30)

6. y=np.arange(0,30,1)

7. plt.plot(x,y)

8. plt.gcf().autofmt_xdate()

9. plt.show()

输出：

13. 添加双坐标轴-twinx

1. import numpy as np

2. import matplotlib.pyplot as plt

3. %matplotlib inline

4. x=np.arange(1,20)

5. y1=x*x

6. y2=np.log(x)

7. plt.plot(x,y1)

8. # 添加一个坐标轴，默认0到1

9. plt.twinx()

10. plt.plot(x,y2,'r')

11. plt.show()

输出：

14. 填充区域-fill/fill_beween

fill填充函数区域

1. import numpy as np

2. import matplotlib.pyplot as plt

3. # 显示中文

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

5. plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

6. %matplotlib inline

7. x=np.linspace(0,5*np.pi,1000)

8. y1=np.sin(x)

9. y2=np.sin(2*x)

10. plt.plot(x,y1)

11. plt.plot(x,y2)

12. # 填充

13. plt.fill(x,y1,'g')

14. plt.fill(x,y2,'r')

15. plt.title('这是一个示例标题')

16. plt.show()

输出：

fill_beween填充函数交叉区域

1. import numpy as np

2. import matplotlib.pyplot as plt

3. # 显示中文

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

5. plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

6. %matplotlib inline

7. plt.title('这是一个示例标题')

8. x=np.linspace(0,5*np.pi,1000)

9. y1=np.sin(x)

10. y2=np.sin(2*x)

11. plt.plot(x,y1)

12. plt.plot(x,y2)

13. # 填充

14. plt.fill_between(x,y1,y2,where=y1>y2,interpolate=True)

15. plt.show()

输出：

15. 画一个填充好的形状-matplotlib.patche

1. import numpy as np

2. import matplotlib.pyplot as plt

3. import matplotlib.patches as mptaches

4. %matplotlib inline

5. xy1=np.array([0.2,0.2])

6. xy2=np.array([0.2,0.8])

7. xy3=np.array([0.8,0.2])

8. xy4=np.array([0.8,0.8])

9. fig,ax=plt.subplots()

10. #圆形,指定坐标和半径

11. circle=mptaches.Circle(xy1,0.15)

12. ax.add_patch(circle)

13. #长方形

14. rect=mptaches.Rectangle(xy2,0.2,0.1,color='r')

15. ax.add_patch(rect)

16. #多边形

17. polygon=mptaches.RegularPolygon(xy3,6,0.1,color='g')

18. ax.add_patch(polygon)

19. # 椭圆

20. ellipse=mptaches.Ellipse(xy4,0.4,0.2,color='c')

21. ax.add_patch(ellipse)

22. ax.axis('equal')

23. plt.show()

输出：

16. 切换样式-plt.style.use

matplotlib支持多种样式，可以通过plt.style.use切换样式，例如：plt.style.use('ggplot')输入 plt.style.available 可以查看所有的样式:

1. import matplotlib.pyplot as plt

2. plt.style.available

输出：

示例代码，ggplot样式：

1. import numpy as np

2. import matplotlib.pyplot as plt

3. import matplotlib.patches as mptaches

4. %matplotlib inline

5. plt.style.use('ggplot')

6. # 新建4个子图

7. fig,axes=plt.subplots(2,2)

8. ax1,ax2,ax3,ax4=axes.ravel()

9. # 第一个图

10. x,y=np.random.normal(size=(2,100))

11. ax1.plot(x,y,'o')

12. # 第二个图

13. x=np.arange(0,10)

14. y=np.arange(0,10)

15. colors=plt.rcParams['axes.prop_cycle']

16. length=np.linspace(0,10,len(colors))

17. for s in length:

18. ax2.plot(x,y+s,'-')

19. # 第三个图

20. x=np.arange(5)

21. y1,y2,y3=np.random.randint(1,25,size=(3,5))

22. width=0.25

23. ax3.bar(x,y1,width)

24. ax3.bar(x+width,y2,width)

25. ax3.bar(x+2*width,y3,width)

26. # 第四个图

27. for i,color in enumerate(colors):

28. xy=np.random.normal(size=2)

29. ax4.add_patch(plt.Circle(xy,radius=0.3,color=color['color']))

30. ax4.axis('equal')

31. plt.show()

输出：文章来源：雪山飞猪

博客地址：https://www.cnblogs.com/chenqionghe/