Python绘图之详解matplotlib

一、matplotlib介绍

matplotlib是python从matlab继承的绘图库，可以满足大部分的日常使用，是目前最流行的底层绘图库。

二、matplotlib的使用

（一）导入模块【中文显示】

显示中文方面mac和windows根据自己电脑系统选一个即可

import matplotlib.pyplot as plt
# 显示中文（mac）
from matplotlib.font_manager import FontManager
fm = FontManager()
mat_fonts = set(f.name for f in fm.ttflist)
print(mat_fonts)
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Arial Unicode MS']
#显示中文（windows）
from pylab import mpl
#以黑体显示中文
mpl.rcParams['font.sans-serif']=[SimHei]
#解决保存图像是负号 显示为方块的问题
mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False
# 导入numpy 方便下面绘图展示
import numpy as np

（二）画布与画板，简单绘图

和现实世界绘图一样，在matplotlib里绘图我们也需定义画布和画板，其中一个画布里可以存在多个画板。在绘图时首先要指明在哪个画板上绘图。

# 建立一张画布 其中包括2行三列六张画板
fig,axes=plt.subplots(nrows=2,ncols=3,figsize=(20,8))
# data x为测试数据
np.random.seed(100)
data=np.random.randn(50)
x=np.arange(50)
# 在第一个子图上做折线图
axes[0,0].plot(x,data,linestyle='-',color='b',marker='o')
# 在第二个子图上做直方图
axes[0,1].hist(data,bins=20,facecolor='c')
# 在第三个子图上做垂直条形图同时加上折线
axes[0,2].bar(x,data)
axes[0,2].plot(x,data,linestyle='-.',color='r')
# 在第四个子图上做水平条形图
axes[1,0].barh(x,data)
# 在第五个子图上做饼图 explode为突出显示的部分
explode=[x*0 for x in range(50)]
explode[40]=0.1
axes[1,1].pie(data,explode=explode)
# 在第六个子图上做散点图 explode为突出显示的部分
axes[1,2].scatter(x,data,c='r',marker='o')
plt.show()

（三）添加图片信息

import matplotlib.pyplot as plt
# 显示中文【mac】
from matplotlib.font_manager import FontManager
fm = FontManager()
mat_fonts = set(f.name for f in fm.ttflist)
print(mat_fonts)
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Arial Unicode MS']
#设置所需数据
age = range(11, 31)
jack = [1, 0, 1, 1, 2, 4, 3, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 5, 4, 3, 3, 1, 1, 1]
tom = [1, 0, 3, 1, 2, 2, 3, 3, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
# dpi为设置像素大小
fig = plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
# jack与tom11到30交友记录
plt.plot(age, jack, 'r', label='jack', linestyle='-', linewidth=5, marker='o')
plt.plot(age, tom, 'g', label='tom', linestyle='-.', linewidth=5, marker='*')
# 设置x轴数据刻度
plt.xticks(age)
# 设置x轴数据标签
plt.xlabel("age", fontsize=20)
# 设置y轴数据标签
plt.ylabel("numbers", fontsize=20)
# 设置图表标题
plt.title("friends made from 11 to 30", fontsize=20)
# 设置网格线
plt.grid()
# 设置图例位置
plt.legend(loc=0)
# 添加水印
plt.text(30, 2, "交友记录", fontsize=200, color='black', ha='right', va='bottom', alpha=0.1)
# 添加数据标签
plt.text(23, 6, 'max num', fontsize=20, color='b', verticalalignment='center')
#将图保存到当前目录 命名为test.png
plt.savefig('test.png')
plt.show()

到此这篇关于Python绘图之详解matplotlib的文章就介绍到这了,更多相关python绘图之matplotlib内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • 教你学会通过python的matplotlib库绘图

    教你学会通过python的matplotlib库绘图

    一.前言 python的matplotlib库很强大可以绘制各种类型的图像. 首先要装一些基础的库,如numpy,matplotlib或是pandas. 二.基础命令 首先介绍绘图时常用的基础命令: 1.plt.plot(x,y)即为绘图命令. ①基础画图: plt.plot(x, y) ②设置颜色: color属性 如果没有特别要求的话可以不手动设置颜色,如果要在一张图上画不同的线时,会自动分配颜色.也可以使用ax.plot效果相同. plt.plot(x, y, color = 'red')

  • python数据可视化之matplotlib.pyplot基础以及折线图

    python数据可视化之matplotlib.pyplot基础以及折线图

    不论是数据挖掘还是数据建模,都免不了数据可视化的问题.对于Python来说,Matplotlib是最著名的绘图库,它主要用于二维绘图,当然它也可以进行简单的三维绘图(基于spyder). - 模块引用 import matplotlib.pyplot as plt #引用画图库中的pyplot模块 -折线条图 语法 import matplotlib.pyplot as plt data=[1,2,3,4,5,4,2,4,6,7] #随便创建了一个数据 plt.plot(data) #引用画图库

  • Python matplotlib绘制散点图的实例代码

    Python matplotlib绘制散点图的实例代码

    前言 前面说到的主要是matplotlib对于图像的基础操作,然后从这篇开始,主要说一下点图,分析点图在实际问题的数据处理中应用非常广泛,比如说逻辑回归是利用现有的数据点通过拟合得到一定的函数关系,甚至生活中,物体运动的轨迹,也可以看做是连续的点绘制而成,还有图像,也是很多个像素点堆砌而成的,在图像处理中经常会针对单个像素点进行处理. 现在的深度学习或者机器学习,模型都是固定的,大多 不需要怎么改动,而能提升训练效果的,最重要的就是能更好的处理数据,而很多数据本身就是点集,利用matplotli

  • Python 数据科学 Matplotlib图库详解

    Python 数据科学 Matplotlib图库详解

    Matplotlib 是 Python 的二维绘图库,用于生成符合出版质量或跨平台交互环境的各类图形. 图形解析与工作流 图形解析 工作流 Matplotlib 绘图的基本步骤: 1  准备数据 2  创建图形 3 绘图 4 自定义设置 5 保存图形 6 显示图形 import matplotlib.pyplot as plt x = [1,2,3,4] # step1 y = [10,20,25,30] fig = plt.figure() # step2 ax = fig.add_subpl

  • python中Matplotlib绘制直线的实例代码

    说明 1.导入模块pyplot,并指定别名plt,以避免重复输入pyplot.模块化pyplot包含许多用于制作图表的功能. 2.将绘制的直线坐标传递给函数plot(). 3.通过函数plt.show()打开Matplotlib,显示所绘图形. 实例 import matplotlib.pyplot as plt #将(0,1)点和(2,4)连起来 plt.plot([0,2],[1,4]) plt.show() 相关实例扩展: 线型图 import matplotlib.pyplot as p

  • python图像处理基本操作总结（PIL库、Matplotlib及Numpy）

    python图像处理基本操作总结（PIL库、Matplotlib及Numpy）

    一.PIL库对图像的基本操作 1.读取图片 PIL网上有很多介绍,这里不再讲解.直接操作,读取一张图片,将其转换为灰度图像,并打印出来. from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt pil_im = Image.open("empire.jpeg") pil_image = pil_im.convert("L") plt.gray() plt.imshow(pil_image) plt.show() 输

  • Python数据可视化之用Matplotlib绘制常用图形

    Python数据可视化之用Matplotlib绘制常用图形

    一.散点图 散点图用两组数据构成多个坐标点,考察坐标点的分布,判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式. 特点:判断变量之间是否存在数量关联趋势,表示离群点的分布规律. 散点图绘制: plt.scatter(x,y) # 以默认的形状颜色绘制散点图 实例: 假设我们获取到了上海2020年5,10月份每天白天的最高气温(分别位于列表a.b),那么此时如何观察气温和随时间变化的某种规律. # 绘制图形所需的数据 y_5 = [11,17,16,11,12,11,12,13,10,14,8

  • 教你用Python matplotlib库制作简单的动画

    教你用Python matplotlib库制作简单的动画

    matplotlib制作简单的动画 动画即是在一段时间内快速连续的重新绘制图像的过程. matplotlib提供了方法用于处理简单动画的绘制: import matplotlib.animation as ma def update(number): pass # 每隔30毫秒,执行一次update ma.FuncAnimation( mp.gcf(), # 作用域当前窗体 update, # 更新函数的函数名 interval=30 # 每隔30毫秒,执行一次update ) 案例1: 随机生

  • Python绘图之详解matplotlib

    Python绘图之详解matplotlib

    一.matplotlib介绍 matplotlib是python从matlab继承的绘图库,可以满足大部分的日常使用,是目前最流行的底层绘图库. 二.matplotlib的使用 (一)导入模块[中文显示] 显示中文方面mac和windows根据自己电脑系统选一个即可 import matplotlib.pyplot as plt # 显示中文(mac) from matplotlib.font_manager import FontManager fm = FontManager() mat_f

  • Python matplotlib seaborn绘图教程详解

    Python matplotlib seaborn绘图教程详解

    目录 一.seaborn概述 二.数据整理 01折线图 02柱形图 03直方图 三.绘图 01设定调色盘 02柱状图 03技术图 04点图 05箱型图 06小提琴图 一.seaborn概述 Seaborn是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装,从而使得作图更加容易,在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图.详情请查阅官网:seaborn 二.数据整理 import seaborn as sns import numpy as np import matplotl

  • Python数据可视化绘图实例详解

    Python数据可视化绘图实例详解

    目录 利用可视化探索图表 1.数据可视化与探索图 2.常见的图表实例 数据探索实战分享 1.2013年美国社区调查 2.波士顿房屋数据集 利用可视化探索图表 1.数据可视化与探索图 数据可视化是指用图形或表格的方式来呈现数据.图表能够清楚地呈现数据性质, 以及数据间或属性间的关系,可以轻易地让人看图释义.用户通过探索图(Exploratory Graph)可以了解数据的特性.寻找数据的趋势.降低数据的理解门槛. 2.常见的图表实例 本章主要采用 Pandas 的方式来画图,而不是使用 Matpl

  • 详解matplotlib中pyplot和面向对象两种绘图模式之间的关系

    matplotlib有两种绘图方式,一种是依托matplotlib.pyplot模块实现类似matlab绘图指令的绘图方式,一种是面向对象式绘图,依靠FigureCanvas(画布). Figure (图像). Axes (轴域) 等对象绘图. 这两种方式之间并不是完全独立的,而是通过某种机制进行了联结,pylot绘图模式其实隐式创建了面向对象模式的相关对象,其中的关键是matplotlib._pylab_helpers模块中的单例类Gcf,它的作用是追踪当前活动的画布及图像. 因此,可以说ma

  • 详解matplotlib绘图样式(style)初探

    详解matplotlib绘图样式(style)初探

    样式是定义图表可视化外观的配置,它由一组预置的rcParams参数构成.matplotlib预置了一系列样式风格,可直接使用. 样式使用方法 样式相关模块为style. 1. 显示本机可用样式 matplotlib.style.available返回本机可用样式的列表. 列表只读,样式更新后,需要使用reload_library()重新加载样式. In [1]: import matplotlib.style as style In [2]: style.available Out[2]: ['

  • Python数据可视化详解

    目录 一.Matplotlib模块 1.绘制基本图表 1. 绘制柱形图 2. 绘制条形图 3. 绘制折线图 4. 绘制面积图 5. 绘制散点图 6. 绘制饼图和圆环图 2.图表的绘制和美化技巧 1. 在一张画布中绘制多个图表 2. 添加图表元素 3. 添加并设置网格线 4. 调整坐标轴的刻度范围 3.绘制高级图表 1. 绘制气泡图 2. 绘制组合图 3. 绘制直方图 4. 绘制雷达图 5. 绘制树状图 6. 绘制箱形图 7. 绘制玫瑰图 二.pyecharts模块 1.图表配置项 2.绘制漏斗图

  • windows上安装Anaconda和python的教程详解

    windows上安装Anaconda和python的教程详解

    一提到数字图像处理编程,可能大多数人就会想到matlab,但matlab也有自身的缺点: 1.不开源,价格贵 2.软件容量大.一般3G以上,高版本甚至达5G以上. 3.只能做研究,不易转化成软件. 因此,我们这里使用Python这个脚本语言来进行数字图像处理. 要使用Python,必须先安装python,一般是2.7版本以上,不管是在windows系统,还是Linux系统,安装都是非常简单的. 要使用python进行各种开发和科学计算,还需要安装对应的包.这和matlab非常相似,只是matla

  • python imread函数详解

    python imread函数详解

    Python 中各种imread函数的区别与联系 最近一直在用python做图像处理相关的东西,被各种imread函数搞得很头疼,因此今天决定将这些imread总结一下,以免以后因此犯些愚蠢的错误.如果你正好也对此感到困惑可以看下这篇总结.当然,要了解具体的细节,还是应该 read the fuck code和API document,但貌似python的很多模块文档都不是很全,所以只能多看代码和注释了. 先来看看常用的读取图片的方式: PIL.Image.open scipy.misc.imr

  • Python网络编程详解

    1.服务器就是一系列硬件或软件,为一个或多个客户端(服务的用户)提供所需的"服务".它存在唯一目的就是等待客户端的请求,并响应它们(提供服务),然后等待更多请求. 2.客户端/服务器架构既可以应用于计算机硬件,也可以应用于计算机软件. 3.在服务器响应客户端之前,首先会创建一个通信节点,它能够使服务器监听请求. 一.套接字:通信端点 1.套接字 套接字是计算机网络数据结构,它体现了上节中所描述的"通信端点"的概念.在任何类型的通信开始之前,网络应用程序必须创建套接字

  • Python 多线程实例详解

    Python 多线程实例详解 多线程通常是新开一个后台线程去处理比较耗时的操作,Python做后台线程处理也是很简单的,今天从官方文档中找到了一个Demo. 实例代码: import threading, zipfile class AsyncZip(threading.Thread): def __init__(self, infile, outfile): threading.Thread.__init__(self) self.infile = infile self.outfile =

随机推荐