import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def graph_basic_args(): args_name = { 'linestyle' : ['-','-.','--',':'],#直线，点化线，虚线，点（包含全了） 'linewidth' : '线的宽度', 'marker' :'线上的标注点', 'alpha' : '透明度', 's': '点的大小', 'color' : '颜色', 'colormap or cmap':'颜色板，所有的线都是相近的颜色', 'style' : '--g. 这个就是将linstyle，marker,color进行汇总，如果没有就分开写' } def basic_element(): #文本以及注释 plt.title('这个是整张图的名字') plt.xlabel('这个是横坐标的名字') plt.ylabel('这个是纵坐标的名字') plt.legend([plt1,plt2],[line1,line2],loc = 'upper right')#图例的位置，默认的智能哪有位置放在那里#对自己绘制的几条线，按顺序进行标记， 在每画一条线的时候，记得加上label=‘第一条线’ 然后就会出现 ---第一条线 这样的格式 # 'best' : 0, (only implemented for axes legends)(自适应方式) # 'upper right' : 1, # 'upper left' : 2, # 'lower left' : 3, # 'lower right' : 4, # 'right' : 5, # 'center left' : 6, # 'center right' : 7, # 'lower center' : 8, # 'upper center' : 9, # 'center' : 10, #['upper right','lower right','upper left','lower right','best'] plt.text(5, 5, 'ss', fontsize=10) # 在（5，5）的坐标处，注释文本是ss，字体大小是10， # 坐标轴 plt.xlim([0,12])#这个是横坐标的范围 plt.ylim([0,100])#这个是纵坐标的范围 plt.xticks(range(10))#x轴在哪里显式刻度线 plt.xticks(range(10),['a','b','c','d','','','','','','','','',''])#x轴在哪里显式刻度线，这里就在1到10的位置用abc来表示了 plt.yticks(range(20))#y轴在哪里显示刻度线 plt.tick_params(bottom=' ', # on or off 底部要不要刻度 top=' ', left='', right='') fig.set_xticklabels("%.1f" % i for i in range(10)) # 更改x轴xticks设置的每个刻度的标签 fig.set_yticklabels("%.2f" % i for i in [0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.11, 1.0, 1.2]) # y轴刻度标签 # matplotlib.RcParams(xtick_direction='out', # ytick_direction='in') plt.axis('off')#关闭坐标轴，可以设置关闭某一个 plt.axvline(0,color = 'r', linewidth=3)#放置0刻度线 plt.axhline(0,color = 'k',linewidth=3)#放置纵向0刻度线 #网格 plt.grid(linestyle = '',#网格线的格式 color = '', #网格的颜色 linewidth = '',#网格的线宽 axis = 'x')#显示哪个轴的网格 a = np.random.randn(100) fig = a.plot(figsize=(6,4))#设置图标大小 plt.use('ggplot')#使用某种样式，后面的都会使用这个，提供很多种样式 plt.show()#显示图片 plt.savefig('路径', dpi = 400,#保存的像素 bbox_inches = 'tight',#这个是说图片和图标中间留白多还是少 face_color = 'g',#图片背景色 edge_color = 'b',#图片外的轮廓色 ) #画布 print(plt.style.available)#查看可以使用的画布风格 plt.style.use('classic')#使用古典的，一般我们都使用默认 fig = plt.figure(figsize=(10, 6), facecolor='gray')#制定画布大小，10和6指的是英寸，dip=80指的是每英寸多少个像素，当前的是800*480