06-03 Matplotlib 思维导图模板_ProcessOn思维导图、流程图

入门

参考资料

图表展示规则 Ten Simple Rules for Better Figures

Matplotlib入门详细教程

Matlpotlib API概览官方文档

格拉斯哥 Programming and System Development - Data Visualization  

安装

conda install matplotlib

导入

import matplotlib.pyplot as plt

jupyter

%matplotlib inline

基本概念

一开始的plt默认就有一个figure和axis，直接就可以画

更加复杂的面向对象方法需要在figure上创建axis坐标轴然后再画图

先使用plt.figure创建画布，然后使用add_**函数创建坐标轴

面向对象方式

axes

参考文档

matplotlib.axes

面向对象figure作图法

add_subplot()

实例

import numpy as np   import matplotlib.pyplot as plt   x = np.arange(0, 100)   #新建figure对象 fig=plt.figure() #新建子图1 ax1=fig.add_subplot(2,2,1)       ax1.plot(x, x)  #新建子图3 ax3=fig.add_subplot(2,2,3) ax3.plot(x, x ** 2) ax3.grid(color='r', linestyle='--', linewidth=1,alpha=0.3) #新建子图4 ax4=fig.add_subplot(2,2,4) ax4.plot(x, np.log(x))   plt.show()

add_axes()

实例

import matplotlib.pyplot as plt   #新建figure fig = plt.figure() # 定义数据 x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] y = [1, 3, 4, 2, 5, 8, 6] #新建区域ax1 #figure的百分比,从figure 10%的位置开始绘制, 宽高是figure的80% left, bottom, width, height = 0.1, 0.1, 0.8, 0.8 # 获得绘制的句柄 ax1 = fig.add_axes([left, bottom, width, height]) ax1.plot(x, y, 'r') ax1.set_title('area1') #新增区域ax2,嵌套在ax1内 left, bottom, width, height = 0.2, 0.6, 0.25, 0.25 # 获得绘制的句柄 ax2 = fig.add_axes([left, bottom, width, height]) ax2.plot(x,y, 'b') ax2.set_title('area2') plt.show()

绘制图表

热度图 （heatmap）

colorbar

散点图 scatter

格式

ax.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None,  vmax=None, alpha=None, linewidths=None, *, edgecolors=None,  plotnonfinite=False, data=None, **kwargs)[source]

折线图 plot

配置图例

标题

title

axes.set_title()

图例显示位置

legend

网格

grid

添加文字

text

格式

添加箭头

arrow

添加标记

annotate

参考资料

Matplotlib中annotate的简单用法

格式

ax.annotate(text, xy, *args, **kwargs)[source]

参数

xy

(float, float)

坐标轴

坐标轴标题

xlabel/ylabel

axes.set_xlabel()

坐标轴范围

axis/xlim/ylim

axis接受4个参数分别作为x和y轴的范围参数

axes.set_xlim()

坐标轴位置

x坐标轴

axes.xaxis.tick_top()

axes.xaxis.tick_bottom()

y坐标轴

axes.yaxis.tick_right()

axes.yaxis.tick_left()

坐标轴是否显示

是否显示坐标轴的长方形框框

axes.set_frame_on(b=True)

坐标轴刻度范围

xticks/yticks

axes.set_xticks()

坐标轴刻度显示

xticklabels/yticklabels

axes.set_xticklabels()

Matlab方式

pylpot

参考文档

matplotlib.pyplot

创建画板

subplot

实例

import numpy as np   import matplotlib.pyplot as plt   x = np.arange(0, 100)   #作图1 plt.subplot(221)   plt.plot(x, x)   #作图2 plt.subplot(222)   plt.plot(x, -x)    #作图3 plt.subplot(223)   plt.plot(x, x ** 2)   plt.grid(color='r', linestyle='--', linewidth=1,alpha=0.3) #作图4 plt.subplot(224)   plt.plot(x, np.log(x))   plt.show()

subplots

实例

import numpy as np   import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(0, 100)   #划分子图 fig,axes=plt.subplots(2,2) ax1=axes[0,0] ax2=axes[0,1] ax3=axes[1,0] ax4=axes[1,1] #作图1 ax1.plot(x, x)   #作图2 ax2.plot(x, -x)  #作图3 ax3.plot(x, x ** 2) ax3.grid(color='r', linestyle='--', linewidth=1,alpha=0.3) #作图4 ax4.plot(x, np.log(x))   plt.show()

axes

解释

位置更加自由，接收

格式

plt.axes([left,bottom,width,height])

实例

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 创建数据 dt = 0.001 t = np.arange(0.0, 10.0, dt) r = np.exp(-t[:1000]/0.05) # impulse response x = np.random.randn(len(t)) s = np.convolve(x, r)[:len(x)]*dt # colored noise # 默认主轴图axes是subplot(111) plt.plot(t, s) plt.axis([0, 1, 1.1*np.amin(s), 2*np.amax(s)]) plt.xlabel('time (s)') plt.ylabel('current (nA)') plt.title('Gaussian colored noise') #内嵌图 plt.axes([.65, .6, .2, .2], facecolor='y') n, bins, patches = plt.hist(s, 400) plt.title('Probability') plt.xticks([]) plt.yticks([]) #另外一个内嵌图 plt.axes([0.2, 0.6, .2, .2], facecolor='y') plt.plot(t[:len(r)], r) plt.title('Impulse response') plt.xlim(0, 0.2) plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.show()

绘制图表

折线图

plot

plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs)

参数解析

fmt

格式

'[marker][line][color]'

Markers

'.' point marker ',' pixel marker 'o' circle marker 'v' triangle_down marker '^' triangle_up marker '<' triangle_left marker '>' triangle_right marker '1' tri_down marker '2' tri_up marker '3' tri_left marker '4' tri_right marker '8' octagon marker 's' square marker 'p' pentagon marker 'P' plus (filled) marker '*' star marker 'h' hexagon1 marker 'H' hexagon2 marker '+' plus marker 'x' x marker 'X' x (filled) marker 'D' diamond marker 'd' thin_diamond marker '|' vline marker '_' hline marker

Line Styles

'-' solid line style '--' dashed line style '-.' dash-dot line style ':' dotted line style

Colors

'b' blue 'g' green 'r' red 'c' cyan 'm' magenta 'y' yellow 'k' black 'w' white

**kwargs

linewidth

多组相同x坐标数组

x = [1, 2, 3] y = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) plot(x, y)

多组不同表现数据

plot(x1, y1, 'g^', x2, y2, 'g-')

使用Dict传递数据

使用data输入数据 x,y输入label坐标轴标题

plot('xlabel', 'ylabel', data=obj)

散点图

scatter

scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None,  vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, *,  edgecolors=None, plotnonfinite=False, data=None, **kwargs)[source]

实例

参考资料

c

'b' blue 'g' green 'r' red 'c' cyan 'm' magenta 'y' yellow 'k' black 'w' white

marker

'.' point marker ',' pixel marker 'o' circle marker 'v' triangle_down marker '^' triangle_up marker '<' triangle_left marker '>' triangle_right marker '1' tri_down marker '2' tri_up marker '3' tri_left marker '4' tri_right marker '8' octagon marker 's' square marker 'p' pentagon marker 'P' plus (filled) marker '*' star marker 'h' hexagon1 marker 'H' hexagon2 marker '+' plus marker 'x' x marker 'X' x (filled) marker 'D' diamond marker 'd' thin_diamond marker '|' vline marker '_' hline marker

条形图

bar/barh

bar(x, height, width=0.8, bottom=None, *, align='center', data=None, **kwargs)[source]

直方图

hist

参考资料

实例

格式

hist(x, bins=None, range=None, density=False, weights=None,  cumulative=False, bottom=None, histtype='bar', align='mid',  orientation='vertical', rwidth=None, log=False, color=None, label=None, stacked=False, *, data=None, **kwargs)[source]

参数

bins

将输入的x数据按多少个bin显示

饼图

pie

pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=0, radius=1, counterclock=True, wedgeprops=None, textprops=None, center=(0, 0), frame=False, rotatelabels=False, *, normalize=None, data=None)

实例

等高线图

countour

contour([X, Y,] Z, [levels], **kwargs)

实例

图像

imshow

配置图例

标题

title

格式

plt.title(label, ...)