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  • python数据可视化——matplotlib 用户手册入门:使用指南

    参考matplotlib官方指南:

    https://matplotlib.org/tutorials/introductory/usage.html#sphx-glr-tutorials-introductory-usage-py

    matplotlib的用户指南分为三个等级:入门,中级,高级。在入门级,主要介绍下图内容

    这里我首先介绍 使用指南 部分,即 Usage Guide

    1.一张图的组成

    在使用matplotlib画图时,你会发现各种参数,下面就说说这些参数具体设置什么

    2.画图函数的输入数据类型

    最好将输入数据转换为np.array类型

    如,将pandas.DataFrame转换为 np.array

    1 a = pandas.DataFrame(np.random.rand(4,5), columns = list('abcde'))
    2 a_asndarray = a.values

    将 np.matrix 转换为 np.array

    1 b = np.matrix([[1,2],[3,4]])
    2 b_asarray = np.asarray(b)

    3.matplotlib,pyplot 与 pylab的关系

    pyplot是matplotlib的一个模块,pylab是与matplotlib共同安装的模块

    4.自定义画图函数

    如果现有的画图形状不满足需求,可以方便地定义画图函数

     1 def my_plotter(ax, data1, data2, param_dict):
     2     """
     3     A helper function to make a graph
     4 
     5     Parameters
     6     ----------
     7     ax : Axes
     8         The axes to draw to
     9 
    10     data1 : array
    11        The x data
    12 
    13     data2 : array
    14        The y data
    15 
    16     param_dict : dict
    17        Dictionary of kwargs to pass to ax.plot
    18 
    19     Returns
    20     -------
    21     out : list
    22         list of artists added
    23     """
    24     out = ax.plot(data1, data2, **param_dict)
    25     return out
    26 
    27 # which you would then use as:
    28 
    29 data1, data2, data3, data4 = np.random.randn(4, 100)
    30 fig, ax = plt.subplots(1, 1)
    31 my_plotter(ax, data1, data2, {'marker': 'x'})

     

    5.交互模式

    可以通过matplotlib.interactive(),matplotlib.is_interactive(),matplotlib.pyplot.ion()可以打开交互模式

    使用 matplotlib.is_interactive()可以关闭交互模式

    在ipython中运行以下代码:

    1 import matplotlib.pyplot as plt
    2 plt.ion()
    3 plt.plot([1.6, 2.7])
    4 ax = plt.gca()
    5 ax.plot([3.1, 2.2])
    6 plt.draw()

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/feinaio2017/p/9057324.html
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