matlplotlib绘图(二)

matplotlib基础知识

matpltlib中的基本图表包括的元素

1.x轴和y轴：水平和垂直的轴线

2.x轴和y轴的刻度：刻度标识坐标值的分隔，包括最小刻度和最大刻度

3.x轴和y轴刻度：表示特定坐标轴的值

4.绘图区域：实际绘图的区域

绘制单一曲线的图

代码如下

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import numpy as np

x = np.linspace(0,2*np.pi,50) #，定义自变量的取值，并返回把范围分成50份

y = np.sin(x)

plt.plot(x,y)

sin(x)cos(x)

绘制多条曲线的图

x = np.linspace(0,2*np.pi,50) #定义自变量的取值，并返回把范围分成50份
y = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)
plt.plot(x,y) #自变量相同
plt.plot(x,y2)

绘制多条曲线也可以在plot()函数中添加多对x，y值

plt.plot(x,y,x,np.cos(x))

[<matplotlib.lines.Line2D at 0x104ac898>,<matplotlib.lines.Line2D at 0x104ac9e8>]看返回结果可知道，返回值其实是一个列表

添加网格线
plt.grid()

plt.plot(x,y,x,np.cos(x))
plt.grid()
plt.savefig("./image/grid.jpg")

视图中添加子视图

fig=plt.figure(figsize=(12,3)) #设置子视图的尺寸
axes = fig.add_subplot(1,2,1) #根据面向对象的思想创建子视图对象，指定子视图在视图中的位置，添加子视图为一行，两列，第一个
axes.plot(x,y) #画出子视图
axes.grid()
axes = fig.add_subplot(1,2,2) #添加子视图为一行两列，第二个
axes.plot(x,y)
axes.grid(color ="red",alpha =1.0,linestyle = "-.",linewidth = 0.5) #视图中附带网格线，并设置网格线的颜色，线的明暗程度，线宽。
plt.savefig("./image/fen.jpg") #保存视图

设置坐标轴界限坐标轴界限

axis():获取或设置某些轴属性的方便方法。

参数:

pro =['on'，'off'，'equal'，'scaled'，'tight','auto','normal','image','square']

添加方式：plt.axis(pro[2])

设置横纵坐标的范围，是一个列表很纵坐标相等

如：

x = np.linspace(0,2*np.pi,100)
plt.plot(x,np.sin(x))
plt.xlim([-1,7])
plt.ylim([-1,1])

坐标轴标签

xlable方法和ylable方法

如：plt.xlabel('X',fontsize=25,color='red') #fontsize设置标签字体大小，color设置字体颜色

plt.ylabel("f(x)=sin(x)",fontsize = 25,color="green",rotation=90) #rotation设置标签旋转的角度

title()设置图形标题

plt.title("正弦波sin",fontproperties="KaiTi",fontsize=25) #fontproperties设置字体样式

设置全局字体

from matplotlib.pyplot import rcParams
rcParams["font.sans-serif"]="KaiTi" #对全局的字体进行设置

rcParams["axes.unicode_minus"]=False #对符号进行设值，不设置显示方框

图例：两种方法

1.【推荐使用】在plot函数中增加label参数，在legend方法中传入字符串列表

如：plt.plot(x, x*3.0, label='Fast')

plt.plot(x, x/3.0, label='Slow')

plt.legend()

2.legend方法中传入字符串列表

如：plt.plot(x,np.sin(x),x,np.cos(x))

plt.legend(["sin","cos"])

#属性 loc设置图例位置，若给定元祖，则设置图例在整个视图中的位置

ncol设置图例样式（1代表纵向（默认），2代表横向）

所有的字体样式对照：

保存图片

figure.savefig()

参数：dpi：图形分辨率

facecolor()图像的背景色，默认为w（白色）

如：给子视图添加背景颜色：plt.subplot(1,1,1,facecolor = "#f7f7f7")

给主视图添加背景颜色：plt.savefig("./image/label2.jpg",dpi= 300,facecolor="green")

设置plot的样式风格

plot语句中支持除了X,Y以外的参数，以字符串形式存在，来控制颜色，线型，点型等要素

语法格式：plt.plot(X,Y,"format",.....)

①.设置颜色：color或c 可以是颜色英文名，也可以是十六进制数

如：plt.plot(x,np.sin(x),color =np.random.rand(3))，让随机添加颜色

②.透明度设置：alpha 是一个小于1的浮点数，设置线型的颜色深浅

③.线型：linestyle或ls

④.线宽：linewidth 设置线型的宽度

如：plt.plot(x,np.sin(x),color ="red",alpha =1,ls = "steps",linewidth = 2 )

⑤.不同宽度的破折线：dashes 用来设置破折线的各段的宽度

如：plt.plot(x,np.cos(x),dashes = [5,3]) #线段和空格的比例为5:3

⑥.点型：marker 给图像线型上添加点，

点的样式

marker的属性

如：

plt.plot(x,x**(1/2),marker= "*",markersize=10,markerfacecolor ="red",markeredgecolor = "y")

多个曲线不同属性设置方式（三种）

1.多个都进行设置时，无需声名属性plt.plot(x1,y1,fmt,x2,y2,fmt2......)

如：

x = np.linspace(0.1,10,10)
plt.plot(x,x**(2),"r*-.",x,1/x,"go:") #属性可以连用

2.对实例使用一系列的setter方法

x = np.linspace(-2,2,100000)
line, = plt.plot(x,((np.cos(x)**(1/2))*np.cos(200*x)+(abs(x)**(1/2))-1)*(4-x**3)**0.01)
line.set_linestyle(":")
line.set_color("black")

3.使用setp()方法进行属性设置

x = np.linspace(-2,2,100000)
line, = plt.plot(x,((np.cos(x)**(1/2))*np.cos(200*x)+(abs(x)**(1/2))-1)*(4-x**3)**0.01)
plt.setp(line,color = "r",alpha = 0.6,ls = "-.")

自定义x,y坐标刻度

1.xticks()和yticks()方法

x = np.linspace(0,2*np.pi,100)
line, = plt.plot(x,np.sin(x))

#对坐标刻度进行自定义设置，第一个列表为正常的显示值，第二个列表为想设置成的样式
plt.yticks([-1,0,1],["min",0,"max"],fontsize = 18,color = "red",rotation =60)
plt.xticks(np.arange(0,2*np.pi+0.01,np.pi/2),[0,"$\pi$/2","$\pi$","3$\pi$/2","2$\pi$"],fontsize = 18,color = "r")

#注意pi的输入样式：“$\pi$”

巴特西

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