数据可视化(pylot的基础)

matplotlib可视化库简介

1. Matplotlib库是Python中著名的绘图库&＃xff0c;也是Python可视化库的基础库&＃xff0c;功能十分强大。
2. Matplotlib库由各种可视化类构成&＃xff0c;内部结构复杂&＃xff0c;受Matlab启matplotlib.pyplot是绘制各类可视化图形的命令子库&＃xff0c;相当于快捷方式。Import matplotlib.pyplot as plt #引入模块的别名
3. matplotlib通过pyplot模块提供了一套和Matlab类似的绘图API&＃xff0c;将众多绘图对象所构成的复杂结构隐藏在这套API内部。因此&＃xff0c;只需要调用pyplot模块所提供的函数就可以实现快速绘图以及设置图表的各种细节。

pyplot的保存图片

plt.savefig()将输出图形存储为文件&＃xff0c;默认PNG格式&＃xff0c;可以通过dpi修改输出质量&＃xff08;每英寸上输出点的数量&＃xff09;。

pyplot的绘图区域

plt.subplot(nrows, ncols, plot_number)
• nrows&＃xff1a;横轴数量
• ncols&＃xff1a;纵轴数量
• plot_number&＃xff1a;绘图区编号
例&＃xff1a;plt.subplot(2, 1, 1)把画布分成2行1列&＃xff0c;在第一个图上绘画

pyplot的横纵坐标

plot.axis()设定横纵坐标尺度&＃xff0c;
参数是四个变量的列表&＃xff1a;横坐标起始值&＃xff0c;横坐标终止值&＃xff0c;纵坐标起始值&＃xff0c;纵坐标终止值
例&＃xff1a;

import matplotlib. pyplot as plt
plt plot([0,2,4.6,8],[3,1,45,2])
plt ylabel(" Grade")
plt axis([-1,10,0,6])
plt show()


生成图片&＃xff1a;横纵坐标

pyplot的表格模式

plt.grid(True)指在图像中加入坐标轴的表格模式。

pyplot的plot()函数

plt.plot(x, y, format_string, **kwargs)
• x : X轴数据&＃xff0c;列表或数组&＃xff0c;可选
• y : Y轴数据&＃xff0c;列表或数组
• format_string: 控制曲线的格式字符串&＃xff0c;可选

• **kwargs : 第二组或更多(x,y,format_string)&＃xff0c;可以绘制多条曲线

• x和y参数

1. plt.plot()只有一个输入列表或数组时&＃xff1a;
   • 参数被当作y轴&＃xff0c;
   • X轴以索引自动生成。

2. plt.plot(x,y)当有两个以上参数时
   • 按照X轴和Y轴顺序绘制数据点

注&＃xff1a;当绘制多条曲线时&＃xff0c;各条曲线的x不能省略

• format_string&＃xff1a;由颜色字符、风格字符和标记字符组成

颜色字符&＃xff1a;

风格字符&＃xff1a;

标记字符&＃xff1a;

多条曲线代码案例

import matplotlib. pyplot as plt
import numpy as np
a&＃61;np.arange(10)
plt.plot(a, a*1.5, &＃39;go-&＃39;, a, a*2.5, &＃39;rx&＃39;, a, a*3.5, &＃39;*&＃39;, a, a*4.5,&＃39;b-&＃39; )
plt.show()


图片&＃xff1a;

一条曲线的情况下

color : 控制颜色&＃xff0c;color&＃61;‘green’
linestyle : 线条风格&＃xff0c;linestyle&＃61;‘dashed’
marker : 标记风格&＃xff0c;marker&＃61;‘o’
markerfacecolor: 标记颜色&＃xff0c;markerfacecolor&＃61;‘blue’
markersize : 标记尺寸&＃xff0c;markersize&＃61;20
linewidth&＃xff1a;线的粗细……

代码实现

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
a &＃61; np.arange(10)
plt.plot(a, a*1.5, color&＃61;&＃39;green&＃39;,linestyle&＃61;"dashed",marker&＃61;&＃39;o&＃39;,
markerfacecolor&＃61;&＃39;blue&＃39;,markersize&＃61;20)
plt.show()


图片&＃xff1a;

pyplot的中文显示

pyplot中不默认支持中文的显示&＃xff0c;需要增加额外的代码辅助

方法一&＃xff1a;rcParams

pyplot并不默认支持中文显示&＃xff0c;需要rcParams修改字体实现
rcParams是pyplot库中改变全局字体的资源库

• rcParams的属性
  
• 字体种类&＃xff1a;rcParams[‘font.family’]
  

例子&＃xff1a;matplotlib.rcParams[‘font.family’]&＃61;‘Kaiti’

方法二&＃xff1a;fontproperties

例子&＃xff1a;plt.xlabel(“横轴:时间”,fontproperties &＃61;‘SimHei’, font.size &＃61; 20)

pyplot的文本显示

pyplot()的文本显示函数

添加图例 plt.legend()

plt.legend(“y&＃61;cos(2\pi x)”], loc &＃61; ‘upper center’)
loc是位置&＃xff0c;前面是名称

pyplot()的文本显示-annotate

添加注释&＃xff1a;plt.annotate(string, xy&＃61;arrow_crd, xytext&＃61;text_crd,arrowprops&＃61;dict)
第一个参数表示要加入的注解字符串&＃xff0c;
第二个指箭头所在位置&＃xff0c;
第三个指文本所在位置&＃xff0c;
第四个指为箭头显示的属性。

案例&＃xff1a;

代码&＃xff1a;

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plta &＃61; np.arange(0.0,5.0,0.02)
plt.plot(a,np.cos(2*np.pi*a),&＃39;r--&＃39;)
plt.xlabel(&＃39;横轴&＃xff1a;时间&＃39;,fontproperties&＃61;&＃39;SimHei&＃39;,fontsize&＃61;15,color&＃61;&＃39;green&＃39;)
plt.ylabel(&＃39;纵轴&＃xff1a;振幅&＃39;,fontproperties&＃61;&＃39;SimHei&＃39;,fontsize&＃61;15)
plt.title(r&＃39;正弦波实例 $y&＃61;cos(2\pi x)$&＃39;,fontproperties&＃61;&＃39;SimHei&＃39;,fontsize&＃61;25)
plt.annotate(r&＃39;$\mu&＃61;100$&＃39;,xy&＃61;(2,1),xytext&＃61;(3,1.5),arrowprops&＃61;dict(facecolor&＃61;&＃39;black&＃39;,shrink&＃61;0.1,width&＃61;2))plt.axis([-1,6,-2,2])
plt.grid(True)
plt.show()


图片

pyplot()的子绘图区域

自定义区域plt.subplot2grid()

plt.subplot2grid(GridSpec, CurSpec,colspan&＃61;1, rowspan&＃61;1)
理念&＃xff1a;设定网格&＃xff0c;选中网格&＃xff0c;确定选中行列区域数量&＃xff0c;编号从0开始

例1&＃xff1a;
#共计分为3行3列&＃xff0c;ax1从(0,0)算起&＃xff0c;占据3列
plt.subplot2grid((3,3),(0,0), colspan&＃61;3)
plt.subplot2grid((3,3),(1,0), colspan&＃61;2) #ax2
plt.subplot2grid((3,3),(1,2), rowspan&＃61;2) #ax3

例2&＃xff1a;
#共计分为3行3列&＃xff0c;ax1从(0,0)算起&＃xff0c;占据3列1行
ax1&＃61;plt.subplot2grid((3,3),(0,0),colspan&＃61;3,rowspan&＃61;1) #colspan,rowspan默认都为1

GridSpec类

概念&＃xff1a;是pyplot中一个用来进行子区域设计和选定的类。可以和subplot结合使用。
案例&＃xff1a;