runoob-matplotlib(python)
https://www.runoob.com/matplotlib/matplotlib-tutorial.html
Matplotlib 教程
Matplotlib 是 Python 的绘图库，它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。
Matplotlib 可以用来绘制各种静态，动态，交互式的图表。
Matplotlib 是一个非常强大的 Python 画图工具，我们可以使用该工具将很多数据通过图表的形式更直观的呈现出来。
Matplotlib 可以绘制线图、散点图、等高线图、条形图、柱状图、3D 图形、甚至是图形动画等等。
Matplotlib Pyplot
Pyplot 是 Matplotlib 的子库，提供了和 MATLAB 类似的绘图 API。
Pyplot 是常用的绘图模块，能很方便让用户绘制 2D 图表。
Pyplot 包含一系列绘图函数的相关函数，每个函数会对当前的图像进行一些修改，例如：给图像加上标记，生新的图像，在图像中产生新的绘图区域等等。
使用的时候，我们可以使用 import 导入 pyplot 库，并设置一个别名 plt：
这样我们就可以使用 plt 来引用 Pyplot 包的方法。
以下实例，我们通过两个坐标 (0,0) 到 (6,100) 来绘制一条线:
实例
import numpy as np
xpoints = np.array([0, 6])
ypoints = np.array([0, 100])
plt.plot(xpoints, ypoints)
plt.show()
输出结果如下所示：
以上实例中我们使用了 Pyplot 的 plot() 函数， plot() 函数是绘制二维图形的最基本函数。
Matplotlib 绘图标记
绘图过程如果我们想要给坐标自定义一些不一样的标记，就可以使用 plot() 方法的 marker 参数来定义。
以下实例定义了实心圆标记：
实例
import numpy as np
ypoints = np.array([1,3,4,5,8,9,6,1,3,4,5,2,4])
plt.plot(ypoints, marker = 'o')
plt.show()
显示结果如下：
marker 可以定义的符号如下：
| 标记 | 符号 | 描述 |
|---|---|---|
| "." |  |
点 |
| "," |  |
像素点 |
| "o" |  |
实心圆 |
| "v" |  |
下三角 |
| "^" |  |
上三角 |
| "<" |  |
左三角 |
| ">" |  |
右三角 |
| "1" |  |
下三叉 |
| "2" |  |
上三叉 |
| "3" |  |
左三叉 |
| "4" |  |
右三叉 |
| "8" |  |
八角形 |
| "s" |  |
正方形 |
| "p" |  |
五边形 |
| "P" |  |
加号（填充） |
| "*" |  |
星号 |
| "h" |  |
六边形 1 |
| "H" |  |
六边形 2 |
| "+" |  |
加号 |
| "x" |  |
乘号 x |
| "X" |  |
乘号 x (填充) |
| "D" |  |
菱形 |
| "d" |  |
瘦菱形 |
| "|" |  |
竖线 |
| "_" |  |
横线 |
| 0 (TICKLEFT) |  |
左横线 |
| 1 (TICKRIGHT) |  |
右横线 |
| 2 (TICKUP) |  |
上竖线 |
| 3 (TICKDOWN) |  |
下竖线 |
| 4 (CARETLEFT) |  |
左箭头 |
| 5 (CARETRIGHT) |  |
右箭头 |
| 6 (CARETUP) |  |
上箭头 |
| 7 (CARETDOWN) |  |
下箭头 |
| 8 (CARETLEFTBASE) |  |
左箭头 (中间点为基准) |
| 9 (CARETRIGHTBASE) |  |
右箭头 (中间点为基准) |
| 10 (CARETUPBASE) |  |
上箭头 (中间点为基准) |
| 11 (CARETDOWNBASE) |  |
下箭头 (中间点为基准) |
| "None", " " or "" | 没有任何标记 | |
| '$...$' |  |
渲染指定的字符。例如 "$f$" 以字母 f 为标记。 |
以下实例定义了 * 标记：
Matplotlib 绘图线
绘图过程如果我们自定义线的样式，包括线的类型、颜色和大小等。
线的类型
线的类型可以使用 linestyle 参数来定义，简写为 ls。
| 类型 | 简写 | 说明 |
|---|---|---|
| 'solid' (默认) | '-' | 实线 |
| 'dotted' | ':' | 点虚线 |
| 'dashed' | '--' | 破折线 |
| 'dashdot' | '-.' | 点划线 |
| 'None' | '' 或 ' ' | 不画线 |
实例
import numpy as np
ypoints = np.array([6, 2, 13, 10])
plt.plot(ypoints, linestyle = 'dotted')
plt.show()
显示结果如下：
Matplotlib 轴标签和标题
我们可以使用 xlabel() 和 ylabel() 方法来设置 x 轴和 y 轴的标签。
实例
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.array([1, 4, 9, 16])
plt.plot(x, y)
plt.xlabel("x - label")
plt.ylabel("y - label")
plt.show()
Matplotlib 网格线
我们可以使用 pyplot 中的 grid() 方法来设置图表中的网格线。
grid() 方法语法格式如下：
matplotlib.pyplot.grid(b=None, which='major', axis='both', )
参数说明：
- b：可选，默认为 None，可以设置布尔值，true 为显示网格线，false 为不显示，如果设置 **kwargs 参数，则值为 true。
- which：可选，可选值有 'major'、'minor' 和 'both'，默认为 'major'，表示应用更改的网格线。
- axis：可选，设置显示哪个方向的网格线，可以是取 'both'（默认），'x' 或 'y'，分别表示两个方向，x 轴方向或 y 轴方向。
- **kwargs：可选，设置网格样式，可以是 color='r', linestyle='-' 和 linewidth=2，分别表示网格线的颜色，样式和宽度。
以下实例添加一个简单的网格线，参数使用默认值：
实例
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.array([1, 4, 9, 16])
plt.title("RUNOOB grid() Test")
plt.xlabel("x - label")
plt.ylabel("y - label")
plt.plot(x, y)
plt.grid()
plt.show()
显示结果如下：
以下实例添加一个简单的网格线，axis 参数使用 x，设置 x 轴方向显示网格线：
Matplotlib 绘制多图
我们可以使用 pyplot 中的 subplot() 和 subplots() 方法来绘制多个子图。
subplot() 方法在绘图时需要指定位置，subplots() 方法可以一次生成多个，在调用时只需要调用生成对象的 ax 即可。
subplot
subplot(nrows, ncols, index, **kwargs)
subplot(pos, **kwargs)
subplot(**kwargs)
subplot(ax)
以上函数将整个绘图区域分成 nrows 行和 ncols 列，然后从左到右，从上到下的顺序对每个子区域进行编号 1...N ，左上的子区域的编号为 1、右下的区域编号为 N，编号可以通过参数 index 来设置。
设置 numRows ＝ 1，numCols ＝ 2，就是将图表绘制成 1x2 的图片区域, 对应的坐标为：
(1, 1), (1, 2)
plotNum ＝ 1, 表示的坐标为(1, 1), 即第一行第一列的子图。
plotNum ＝ 2, 表示的坐标为(1, 2), 即第一行第二列的子图。
实例
import numpy as np
#plot 1:
xpoints = np.array([0, 6])
ypoints = np.array([0, 100])
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(xpoints,ypoints)
plt.title("plot 1")
#plot 2:
x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.array([1, 4, 9, 16])
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(x,y)
plt.title("plot 2")
plt.suptitle("RUNOOB subplot Test")
plt.show()
显示结果如下：
设置 numRows ＝ 2，numCols ＝ 2，就是将图表绘制成 2x2 的图片区域, 对应的坐标为：
Matplotlib 散点图
我们可以使用 pyplot 中的 scatter() 方法来绘制散点图。
scatter() 方法语法格式如下：
matplotlib.pyplot.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)
参数说明：
x，y：长度相同的数组，也就是我们即将绘制散点图的数据点，输入数据。
s：点的大小，默认 20，也可以是个数组，数组每个参数为对应点的大小。
c：点的颜色，默认蓝色 'b'，也可以是个 RGB 或 RGBA 二维行数组。
marker：点的样式，默认小圆圈 'o'。
cmap：Colormap，默认 None，标量或者是一个 colormap 的名字，只有 c 是一个浮点数数组的时才使用。如果没有申明就是 image.cmap。
norm：Normalize，默认 None，数据亮度在 0-1 之间，只有 c 是一个浮点数的数组的时才使用。
vmin，vmax：：亮度设置，在 norm 参数存在时会忽略。
alpha：：透明度设置，0-1 之间，默认 None，即不透明。
linewidths：：标记点的长度。
edgecolors：：颜色或颜色序列，默认为 'face'，可选值有 'face', 'none', None。
plotnonfinite：：布尔值，设置是否使用非限定的 c ( inf, -inf 或 nan) 绘制点。
**kwargs：：其他参数。
以下实例 scatter() 函数接收长度相同的数组参数，一个用于 x 轴的值，另一个用于 y 轴上的值：
实例
import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
y = np.array([1, 4, 9, 16, 7, 11, 23, 18])
plt.scatter(x, y)
plt.show()
显示结果如下：
设置图标大小：
实例
import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
y = np.array([1, 4, 9, 16, 7, 11, 23, 18])
sizes = np.array([20,50,100,200,500,1000,60,90])
plt.scatter(x, y, s=sizes)
plt.show()
Matplotlib 柱形图
我们可以使用 pyplot 中的 bar() 方法来绘制柱形图。
bar() 方法语法格式如下：
matplotlib.pyplot.bar(x, height, width=0.8, bottom=None, *, align='center', data=None, **kwargs)
参数说明：
x：浮点型数组，柱形图的 x 轴数据。
height：浮点型数组，柱形图的高度。
width：浮点型数组，柱形图的宽度。
bottom：浮点型数组，底座的 y 坐标，默认 0。
align：柱形图与 x 坐标的对齐方式，'center' 以 x 位置为中心，这是默认值。 'edge'：将柱形图的左边缘与 x 位置对齐。要对齐右边缘的条形，可以传递负数的宽度值及 align='edge'。
**kwargs：：其他参数。
以下实例我们简单实用 bar() 来创建一个柱形图:
实例
import numpy as np
x = np.array(["Runoob-1", "Runoob-2", "Runoob-3", "C-RUNOOB"])
y = np.array([12, 22, 6, 18])
plt.bar(x,y)
plt.show()
显示结果如下：
垂直方向的柱形图可以使用 barh() 方法来设置：
实例
import numpy as np
x = np.array(["Runoob-1", "Runoob-2", "Runoob-3", "C-RUNOOB"])
y = np.array([12, 22, 6, 18])
plt.barh(x,y)
plt.show()
Matplotlib 饼图
我们可以使用 pyplot 中的 pie() 方法来绘制饼图。
pie() 方法语法格式如下：
matplotlib.pyplot.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)[source]
参数说明：
x：浮点型数组，表示每个扇形的面积。
explode：数组，表示各个扇形之间的间隔，默认值为0。
labels：列表，各个扇形的标签，默认值为 None。
colors：数组，表示各个扇形的颜色，默认值为 None。
autopct：设置饼图内各个扇形百分比显示格式，%d%% 整数百分比，%0.1f 一位小数， %0.1f%% 一位小数百分比， %0.2f%% 两位小数百分比。
labeldistance：标签标记的绘制位置，相对于半径的比例，默认值为 1.1，如 <1则绘制在饼图内侧。
pctdistance：：类似于 labeldistance，指定 autopct 的位置刻度，默认值为 0.6。
shadow：：布尔值 True 或 False，设置饼图的阴影，默认为 False，不设置阴影。
radius：：设置饼图的半径，默认为 1。
startangle：：起始绘制饼图的角度，默认为从 x 轴正方向逆时针画起，如设定 =90 则从 y 轴正方向画起。
counterclock：布尔值，设置指针方向，默认为 True，即逆时针，False 为顺时针。
wedgeprops ：字典类型，默认值 None。参数字典传递给 wedge 对象用来画一个饼图。例如：wedgeprops={'linewidth':5} 设置 wedge 线宽为5。
textprops ：字典类型，默认值为：None。传递给 text 对象的字典参数，用于设置标签（labels）和比例文字的格式。
center ：浮点类型的列表，默认值：(0,0)。用于设置图标中心位置。
frame ：布尔类型，默认值：False。如果是 True，绘制带有表的轴框架。
rotatelabels ：布尔类型，默认为 False。如果为 True，旋转每个 label 到指定的角度。
以下实例我们简单实用 pie() 来创建一个柱形图:
实例
import numpy as np
y = np.array([35, 25, 25, 15])
plt.pie(y)
plt.show()
显示结果如下：
设置饼图各个扇形的标签与颜色：
