Python-Matplotlib绘图

Matplotlib 中的 pyplot 模块是一个类似命令风格的函数集合，这使得 Matplotlib 的工作模式和 MATLAB 相似。

pyplot 模块提供了可以用来绘图的各种函数，比如创建一个画布，在画布中创建一个绘图区域，或是在绘图区域添加一些线、标签等。以下表格对这些函数做了简单地介绍。

绘图类型

绘图类型

函数名称	描述
Bar	绘制条形图
Barh	绘制水平条形图
Boxplot	绘制箱型图
Hist	绘制直方图
his2d	绘制2D直方图
Pie	绘制饼状图
Plot	在坐标轴上画线或者标记
Polar	绘制极坐标图
Scatter	绘制x与y的散点图
Stackplot	绘制堆叠图
Stem	用来绘制二维离散数据绘制（又称为“火柴图”）
Step	绘制阶梯图
Quiver	绘制一个二维按箭头

Image函数

图像函数

函数名称	描述
Imread	从文件中读取图像的数据并形成数组。
Imsave	将数组另存为图像文件。
Imshow	在数轴区域内显示图像。

Axis函数

Axis函数

函数名称	描述
Axes	在画布(Figure)中添加轴
Text	向轴添加文本
Title	设置当前轴的标题
Xlabel	设置x轴标签
Xlim	获取或者设置x轴区间大小
Xscale	设置x轴缩放比例
Xticks	获取或设置x轴刻标和相应标签
Ylabel	设置y轴的标签
Ylim	获取或设置y轴的区间大小
Yscale	设置y轴的缩放比例
Yticks	获取或设置y轴的刻标和相应标签

Figure函数

 

Figure函数

函数名称	描述
Figtext	在画布上添加文本
Figure	创建一个新画布
Show	显示数字
Savefig	保存当前画布
Close	关闭画布窗口

 

第一个绘图程序

首先导入 Matplotlib 包中的 Pyplot 模块，并以 as 别名的形式简化引入包的名称。

import matplotlib.pyplot as plt

接下来，使用 NumPy 提供的函数 arange() 创建一组数据来绘制图像。

#引入numpy包
import numpy as np
#获得0到2π之间的ndarray对象
x = np.arange(0, math.pi*2, 0.05)

上述所得 x 的值作用到 x 轴上，而该值对应的正弦值，也就是 y 值，使用以下方法获取：

y = np.sin(x)

使用 plot() 函数对 x、y 进行绘制。

plt.plot(x,y)

主要的绘图工作已经完成，不过还需要绘制一些细节，需要我们补充一下，比如图像的标题(title)、x 轴与 y 轴的标签（label）等。

plt.xlabel("angle")
plt.ylabel("sine")
plt.title('sine wave')

完整的程序代码如下：

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import math
#调用math.pi方法弧度转为角度
x = np.arange(0, math.pi*2, 0.05)
y = np.sin(x)
plt.plot(x,y)
plt.xlabel("angle")
plt.ylabel("sine")
plt.title('sine wave')
#使用show展示图像
plt.show()

代码执行后，显示结果如下：

图1：sine正弦函数图像

PyLab 是一个面向 Matplotlib 的绘图库接口，其语法和 MATLAB 十分相近。它和 Pyplot 模快都够实现 Matplotlib 的绘图功能。PyLab 是一个单独的模块，随 Matplotlib 软件包一起安装，该模块的导包方式和 Pyplot 不同，如下所示：

#Pyplot导包方式
from matplotlib import pyplot as plt
#PyLab导包有两种方式
import pylab
from pylab import *

PyLab 是一个很便捷的模块，下面对它的使用方法做相应的介绍。

基本绘图

提供一对相同长度的数组（或序列），然后使用plot()绘制曲线，示例如下：

from numpy import *
from pylab import *
x = linspace(-3, 3, 30)
y = x**2
plot(x, y)
show()

输出结果：

图1：绘制曲线图

如果您要绘制特殊类型的线条，并想添加一些颜色，PyLab 提供了如下方法：

符号	'-'，'--'，'-.'，':'，'.'，','，，o，^，v，<，>，s，+，x，D，d，1，2，3，4，h，H，p，| ，_
颜色	b(蓝色)，g(绿色)，r(红色)，c(青色)，m(品红)，y(黄色)，k(黑色)，w(白色)

使用示例如下：

from pylab import *
x = linspace(-3, 3, 30)
y = x**2
plot(x, y, 'r.')
show()

 

输出结果：

 

 

图2：红点曲线图

如果您想在同一绘图区域内绘制多个图形，只需要使用多个绘图命令。示例如下：

from pylab import *
plot(x, sin(x))
plot(x, cos(x), 'r-')
plot(x, -sin(x), 'g--')
show()

 

输出结果：

 

matplotlib.pyplot模块能够快速地生成图像，但如果使用面向对象的编程思想，我们就可以更好地控制和自定义图像。

在 Matplotlib 中，面向对象编程的核心思想是创建图形对象（figure object）。通过图形对象来调用其它的方法和属性，这样有助于我们更好地处理多个画布。在这个过程中，pyplot 负责生成图形对象，并通过该对象来添加一个或多个 axes 对象（即绘图区域）。

Matplotlib 提供了matplotlib.figure图形类模块，它包含了创建图形对象的方法。通过调用 pyplot 模块中 figure() 函数来实例化 figure 对象。如下所示：

from matplotlib import pyplot as plt
#创建图形对象
fig = plt.figure()

该函数的参数值，如下所示：

参数	说明
figsize	指定画布的大小，(宽度,高度)，单位为英寸。
dpi	指定绘图对象的分辨率，即每英寸多少个像素，默认值为80。
facecolor	背景颜色。
dgecolor	边框颜色。
frameon	是否显示边框。

下面使用 figure() 创建一个空白画布：

fig = plt.figure()

我们使用 add_axes() 将 axes 轴域添加到画布中。如下所示：

ax=fig.add_axes([0,0,1,1])

add_axes() 的参数值是一个序列，序列中的 4 个数字分别对应图形的左侧，底部，宽度，和高度，且每个数字必须介于 0 到 1 之间。

设置 x 和 y 轴的标签以及标题，如下所示：

ax.set_title("sine wave")
ax.set_xlabel('angle')
ax.set_ylabel('sine')

调用 axes 对象的 plot() 方法，对 x 、 y 数组进行绘图操作：

ax.plot(x,y)

完整的代码如下所示：

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import math
x = np.arange(0, math.pi*2, 0.05)
y = np.sin(x)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0,0,1,1])
ax.plot(x,y)
ax.set_title("sine wave")
ax.set_xlabel('angle')
ax.set_ylabel('sine')
plt.show()

 

输出结果如下：

 

 

Matplotlib 定义了一个 axes 类（轴域类），该类的对象被称为 axes 对象（即轴域对象），它指定了一个有数值范围限制的绘图区域。在一个给定的画布（figure）中可以包含多个 axes 对象，但是同一个 axes 对象只能在一个画布中使用。

2D 绘图区域（axes）包含两个轴（axis）对象；如果是 3D 绘图区域，则包含三个。

通过调用 add_axes() 方法能够将 axes 对象添加到画布中，该方法用来生成一个 axes 轴域对象，对象的位置由参数rect决定。

rect 是位置参数，接受一个由 4 个元素组成的浮点数列表，形如 [left, bottom, width, height] ，它表示添加到画布中的矩形区域的左下角坐标(x, y)，以及宽度和高度。如下所示：

ax=fig.add_axes([0.1,0.1,0.8,0.8])

注意：每个元素的值是画布宽度和高度的分数。即将画布的宽、高作为 1 个单位。比如，[ 0.1, 0.1, 0.8, 0.8]，它代表着从画布 10% 的位置开始绘制, 宽高是画布的 80%。

下面介绍 axes 类的其他成员函数，这些函数在绘图过程中都承担着不同的作用。

legend()绘制图例

axes 类的 legend() 方法负责绘制画布中的图例，它需要三个参数，如下所示：

ax.legend(handles, labels, loc)

• labels 是一个字符串序列，用来指定标签的名称；
• loc 是指定图例位置的参数，其参数值可以用字符串或整数来表示；
• handles 参数，它也是一个序列，它包含了所有线型的实例；

下面是 loc 参数的表示方法，分为字符串和整数两种，如下所示：

位置	字符串表示	整数数字表示
自适应	Best	0
右上方	upper right	1
左上方	upper left	2
左下	lower left	3
右下	lower right	4
右侧	right	5
居中靠左	center left	6
居中靠右	center right	7
底部居中	lower center	8
上部居中	upper center	9
中部	center	10

axes.plot()

这是 axes 类的基本方法，它将一个数组的值与另一个数组的值绘制成线或标记，plot() 方法具有可选格式的字符串参数，用来指定线型、标记颜色、样式以及大小。

颜色代码如下表：

'b'	蓝色
'g'	绿色
'r'	红色
'c'	青色
'm'	品红色
'y'	黄色
'k'	黑色
'w'	白色

标记符号如下表：

标记符号	描述
'.'	点标记
'o'	圆圈标记
'x'	'X'标记
'D'	钻石标记
'H'	六角标记
's'	正方形标记
'+'	加号标记

线型表示字符，如下表：

字符	描述
'-'	实线
'--'	虚线
'-.'	点划线
':'	虚线
'H'	六角标记

下面的例子，以直线图的形式展示了电视、智能手机广告费与其所带来产品销量的关系图。其中描述电视的是带有黄色和方形标记的实线，而代表智能手机的则是绿色和圆形标记的虚线。

 

import matplotlib.pyplot as plt
y = [1, 4, 9, 16, 25,36,49, 64]
x1 = [1, 16, 30, 42,55, 68, 77,88]
x2 = [1,6,12,18,28, 40, 52, 65]
fig = plt.figure()
ax = fig.add_axes([0,0,1,1])
#使用简写的形式color/标记符/线型
l1 = ax.plot(x1,y,'ys-')
l2 = ax.plot(x2,y,'go--')
ax.legend(labels = ('tv', 'Smartphone'), loc = 'lower right') # legend placed at lower right
ax.set_title("Advertisement effect on sales")
ax.set_xlabel('medium')
ax.set_ylabel('sales')
plt.show()

 

 

在使用 Matplotlib 绘图时，我们大多数情况下，需要将一张画布划分为若干个子区域，之后，我们就可以在这些区域上绘制不用的图形。在本节，我们将学习如何在同一画布上绘制多个子图。

matplotlib.pyplot模块提供了一个 subplot() 函数，它可以均等地划分画布，该函数的参数格式如下：

plt.subplot(nrows, ncols, index)

nrows 与 ncols 表示要划分几行几列的子区域（nrows*nclos表示子图数量），index 的初始值为1，用来选定具体的某个子区域。

例如： subplot(233)表示在当前画布的右上角创建一个两行三列的绘图区域（如下图所示），同时，选择在第 3 个位置绘制子图。

如果新建的子图与现有的子图重叠，那么重叠部分的子图将会被自动删除，因为它们不可以共享绘图区域。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3])
#现在创建一个子图，它表示一个有2行1列的网格的顶部图。
#因为这个子图将与第一个重叠，所以之前创建的图将被删除
plt.subplot(211)
plt.plot(range(12))
#创建带有黄色背景的第二个子图
plt.subplot(212, facecolor='y')
plt.plot(range(12))

 

上述代码运行结果，如下图所示：

 

 

图2：subplot绘制结果

如果不想覆盖之前的图，需要使用 add_subplot() 函数，代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax1.plot([1,2,3])
ax2 = fig.add_subplot(221, facecolor='y')
ax2.plot([1,2,3])

 

执行上述代码，输出结果如下：

 

 

图3：add_subplot()绘图结果
 

通过给画布添加 axes 对象可以实现在同一画布中插入另外的图像。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math
x = np.arange(0, math.pi*2, 0.05)
fig=plt.figure()
axes1 = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8]) # main axes
axes2 = fig.add_axes([0.55, 0.55, 0.3, 0.3]) # inset axes
y = np.sin(x)
axes1.plot(x, y, 'b')
axes2.plot(x,np.cos(x),'r')
axes1.set_title('sine')
axes2.set_title("cosine")
plt.show()

 

输出结果如下：