Matplotlib画图

# 导入画图函数
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建画布, figsize:指定图的长宽, dpi:图像的清晰度,返回fig对象
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100)

# 创建X,Y坐标轴数据
x = [1,2,3,4,5]
y = [10,20,30,40,50]

# 绘制折线图
plt.plot(x, y)

# 报错图像, 一定要在show之前
plt.savefig('./test.jpg')

# 显示图像,会释放figure资源
plt.show()

轴线刻度

第一个参数必须是数字,其他的值会报错
plt.xticks(x, **kwargs)
plt.yticks(y, **kwargs)

plt.plot(x, y)

# 增加以下两行代码

# 构造x轴刻度标签
x_ticks_label = ["11点{}分".format(i) for i in x]

# 构造y轴刻度
y_ticks = range(40)

# 修改x,y轴坐标的刻度显示
plt.xticks(x[::5], x_ticks_label[::5])
plt.yticks(y_ticks[::5])

字体乱码

在Python脚本中动态设置matplotlibrc,这样也可以避免由于更改配置文件而造成的麻烦，具体代码如下：

from pylab import mpl
# 设置显示中文字体
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]

有时候，字体更改后，会导致坐标轴中的部分字符无法正常显示，此时需要更改axes.unicode_minus参数：

# 设置正常显示符号
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

背景网格显示

linestyle网格线样式: solid, dashed, dashdot, dotted, -, --, -., :, None
alpha透明度

plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.5)

描述信息

添加x轴、y轴描述信息及标题

plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("温度")
plt.title("中午11点0分到12点之间的温度变化图示", fontsize=20)

多图像

多次plot可以画出多个图图像, 这时就需要使用颜色和标签去区别

plt.plot(x1, y1)
plt.plot(x2, y2)

图像颜色

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

plt.plot(x, y, color='r')

显示图例

注意：如果只在plt.plot()中设置label还不能最终显示出图例，还需要通过plt.legend()将图例显示出来。
图例位置代码
'best' 0
'upper right' 1
'upper left' 2
'lower left' 3
'lower right' 4
'right' 5
'center left' 6
'center right' 7
'lower center' 8
'upper center' 9
'center' 10

# 绘制折线图
plt.plot(x, y_shanghai, label="上海")
# 使用多次plot可以画多个折线
plt.plot(x, y_beijing,  label="北京")

# 显示图例
plt.legend(loc="best")

多坐标轴画图

matplotlib.pyplot.subplots(nrows=1, ncols=1, **fig_kw) 创建一个带有多个axes(坐标系/绘图区)的图
nrows: 共有几行
ncols: 共有几列

函数返回:
fig : 图对象
axes : 返回相应数量的坐标系
设置标题等方法不同：
set_xticks
set_yticks
set_xlabel
set_ylabel

# 0.准备数据
x = range(60)
y_shanghai = [random.uniform(15, 18) for i in x]
y_beijing = [random.uniform(1, 5) for i in x]

# 1.创建画布
# plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100)
fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(20, 8), dpi=100)


# 2.绘制图像
# plt.plot(x, y_shanghai, label="上海")
# plt.plot(x, y_beijing, color="r", linestyle="--", label="北京")
axes[0].plot(x, y_shanghai, label="上海")
axes[1].plot(x, y_beijing, color="r", linestyle="--", label="北京")

# 2.1 添加x,y轴刻度
# 构造x,y轴刻度标签
x_ticks_label = ["11点{}分".format(i) for i in x]
y_ticks = range(40)

# 刻度显示
# plt.xticks(x[::5], x_ticks_label[::5])
# plt.yticks(y_ticks[::5])
# 设置刻度的固定写法
axes[0].set_xticks(x[::5])
axes[0].set_yticks(y_ticks[::5])
axes[0].set_xticklabels(x_ticks_label[::5])

axes[1].set_xticks(x[::5])
axes[1].set_yticks(y_ticks[::5])
axes[1].set_xticklabels(x_ticks_label[::5])

# 2.2 添加网格显示
# plt.grid(True, linestyle="--", alpha=0.5)
axes[0].grid(True, linestyle="--", alpha=0.5)
axes[1].grid(True, linestyle="--", alpha=0.5)

# 2.3 添加描述信息
# plt.xlabel("时间")
# plt.ylabel("温度")
# plt.title("中午11点--12点某城市温度变化图", fontsize=20)
axes[0].set_xlabel("时间")
axes[0].set_ylabel("温度")
axes[0].set_title("中午11点--12点某城市温度变化图", fontsize=20)
axes[1].set_xlabel("时间")
axes[1].set_ylabel("温度")
axes[1].set_title("中午11点--12点某城市温度变化图", fontsize=20)

# # 2.4 图像保存
plt.savefig("./test.png")

# # 2.5 添加图例
# plt.legend(loc=0)
axes[0].legend(loc=0)
axes[1].legend(loc=0)


# 3.图像显示
plt.show()