Matplotlib-1

Matplotlib 是一个Python的 2D绘图库。通过 Matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等。通过学习Matplotlib，可让数据可视化，更直观的真实给用户。使数据更加客观、更具有说服力。 Matplotlib是Python的库，又是开发中常用的库。

绘制基础

在使用Matplotlib绘制图形时，其中有两个最为常用的场景。一个是画点，一个是画线。pyplot基本方法的使用如下表。

方法名	说明
title()	设置图表的名称
xlabel()	设置x轴名称
ylabel()	设置y轴名称
xticks(x,ticks,rotation)	设置x轴的刻度,
rotation	旋转角度
yticks()	设置y轴的刻度
plot()	绘制线性图表
show()	显示图表
legend()	显示图例
text(x,y,text)	显示每条数据的值 x,y值的位置
figure(name,figsize=(w,h),dpi=n)	设置图片大小

绘制直线
在使用Matplotlib绘制线性图时，其中最简单的是绘制线图。在下面的实例代码中，使用Matplotlib绘制了一个简单的直线。具体实现过程如下：

• （1） 导入模块pyplot，并给它指定别名plt，以免反复输入pyplot。在模块pyplot中包含很多用于生产图表的函数。
• （2） 将绘制的直线坐标传递给函数plot()。
• （3） 通过函数plt.show()打开Matplotlib查看器，显示绘制的图形。
  根据两点绘制一条线

import matplotlib.pyplot as plt
#将(0,1)点和(2,4)连起来
plt.plot([0,2],[1,4])
plt.show()

运行结果如下图：

绘制折线图

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1,2,3,4,5]
squares = [1,4,9,16,25]
plt.plot(x,squares)
plt.show()

运行结果如下:

设置标签文字和线条粗细
在上面的实例直线结果不够完美，开发者可以绘制的线条样式进行灵活设置。例如：可以设置线条的粗细、设置文字等。

import matplotlib.pyplot as plt
datas = [1, 2, 3, 4, 5]
squares = [1, 4, 9, 16, 25]
# 设置线条宽度
plt.plot(datas, squares, linewidth=5)
# 设置图标标题,并在坐标轴上添加标签
plt.title('Numbers', fontsize=24)
plt.xlabel('datas', fontsize=14)
plt.ylabel('squates', fontsize=14)
plt.show()

运行结果如下:Matplotlib 默认情况不支持中文，我们可以使用以下简单的方法来解决：plt.rcParams[‘font.sans-serif’]=[‘SimHei’] #用来正常显示中文标签
解决标签、标题中的中文问题

import matplotlib.pyplot as plt 
datas=[1,2,3,4,5]
squares=[1,4,9,16,25]
plt.plot(datas,squares,linewidth=5) 
#设置线条宽度#设置中文乱码问题
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
#设置图标标题，并在坐标轴上添加标签
plt.title('标题设置',fontsize=24)
plt.xlabel('x轴',fontsize=14)
plt.ylabel('y轴',fontsize=14)
plt.show()

运行结果如下:

绘制一元二次方程的曲线
y=x^2Matplotlib有很多函数用于绘制各种图形，其中plot函数用于曲线，需要将200个点的x坐标和Y坐标分别以序列的形式传入plot函数，然后调用show函数显示绘制的图形。一元二次方程的曲线

import matplotlib.pyplot as plt
#200个点的x坐标
x=range(-100,100)
#生成y点的坐标
y=[i**2 for i in x ]
#绘制一元二次曲线
plt.plot(x,y)
#调用savefig将一元二次曲线保存为result.jpg
plt.savefig('result.jpg') 
#如果直接写成 plt.savefig('cos') 会生成cos.png
plt.show()

运行结果如下:

绘制正弦曲线和余弦曲线
使用plt函数绘制任何曲线的第一步都是生成若干个坐标点（x,y），理论上坐标点是越多越好。本例取0到10之间100个等差数作为x的坐标，然后将这100个x坐标值一起传入Numpy的sin和cos函数，就会得到100个y坐标值，最后就可以使用plot函数绘制正弦曲线和余弦曲线。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成x的坐标（0-10的100个等差数列）
x = np.linspace(0, 10, 100)
sin_y = np.sin(x)
# 绘制正弦曲线
plt.plot(x, sin_y)
# 绘制余弦曲线
cos_y = np.cos(x)
plt.plot(x, cos_y)
plt.show()

运行结果如下:

调用subplot()函数将画布分区

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 将画布分为区域，将图画到画布的指定区域
x = np.linspace(1, 10, 100)
# 将画布分为2行2列，将图画到画布的1区域
plt.subplot(2, 2, 1)
plt.plot(x, np.sin(x))
plt.subplot(2, 2, 3)
plt.plot(x, np.cos(x))
plt.show()

运行结果如下:
散点图
使用scatter函数可以绘制随机点，该函数需要接收x坐标和y坐标的序列。
sin函数的散点图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 画散点图
x = np.linspace(0, 10, 100)  # 生成0到10中100个等差数
plt.scatter(x, np.sin(x))
plt.show()

运行结果如下:

使用scatter画10中大小100中颜色的散点图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 画10种大小， 100种颜色的散点图
np.random.seed(0)
x=np.random.rand(100)
y=np.random.rand(100)
colors=np.random.rand(100)
size=np.random.rand(10)*1000
plt.scatter(x,y,c=colors,s=size,alpha=0.7)
plt.show()

运行结果如下:
作为线性图的替代，可以通过向 plot() 函数添加格式字符串来显示离散值 .
不同种类不同颜色的线并添加图例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 不同种类不同颜色的线并添加图例
x = np.linspace(0, 10, 100)
plt.plot(x, x + 0, '-g', label='-g')  # 实线  绿色
plt.plot(x, x + 1, '--c', label='--c')  # 虚线 浅蓝色
plt.plot(x, x + 2, '-.k', label='-.k')  # 点划线 黑色
plt.plot(x, x + 3, '-r', label='-r')  # 实线  红色
plt.plot(x, x + 4, 'o', label='o')  # 点   默认是蓝色
plt.plot(x, x + 5, 'x', label='x')  # 叉叉  默认是蓝色
plt.plot(x, x + 6, 'dr', label='dr')  # 砖石  红色
# 添加图例右下角lower right  左上角upper left 边框  透明度  阴影  边框宽度
plt.legend(
    loc='lower right',
    fancybox=True,
    framealpha=1,
    shadow=True,
    borderpad=1)
plt.show()

运行结果如下:

绘制柱状图
使用bar函数可以绘制柱状图。柱状图需要水平的x坐标值，以及每一个x坐标值对应的y坐标值，从而形成柱状的图。柱状图主要用来纵向对比和横向对比的。例如，根据年份对销售收据进行纵向对比，x坐标值就表示年份，y坐标值表示销售数据。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=[1980,1985,1990,1995]
x_labels=['1980年','1985年','1990年','1995年']
y=[1000,3000,4000,5000]
plt.bar(x,y,width=3)
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签
plt.xticks(x,x_labels)
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('销量')
plt.title('根据年份销量对比图')
plt.show()

运行结果如下:
需要注意的是bar函数的宽度并不是像素宽度。bar函数会根据二维坐标系的尺寸，以及x坐标值的多少，自动确定每一个柱的宽度，而width指定的宽度就是这个标准柱宽度的倍数。该参数值可以是浮点数，如0.5，表示柱的宽度是标准宽度的0.5倍。
使用bar和barh绘制柱状图

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
np.random.seed(0)
x = np.arange(5)
y = np.random.randint(-5,5,5)
print(x,y)
# 将画布分隔成一行两列
plt.subplot(1,2,1)
# 在第一列种画图
v_bar = plt.bar(x,y)
# 在第一列的画布种0位置画一条蓝线
plt.axhline(0,color='blue',linewidth=2)
plt.subplot(1,2,2)
# barh将y和x轴对换竖着方向为x轴
h_bar = plt.barh(x,y,color='red')
# 在第二列的画布种0位置处画蓝色的线
plt.axvline(0,color='red',linewidth=2)
plt.show()

运行结果如下:

柱状图使用实例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 三天中三部电影的票房变化
real_names = ['千与千寻', '玩具总动员4', '黑衣人：全球追缉']
real_num1 = [5453, 7548, 6543]
real_num2 = [1840, 4013, 3421]
real_num3 = [1080, 1673, 2342]
# 生成x  第1天   第2天   第3天
x = np.arange(len(real_names))
x_label = ['第{}天'.format(i + 1) for i in range(len(real_names))]
# 绘制柱状图
# 设置柱的宽度
width = 0.3
plt.bar(x, real_num1, color='g', width=width, label=real_names[0])
plt.bar([i + width for i in x], real_num2,
        color='b', width=width, label=real_names[1])
plt.bar([i + 2 * width for i in x], real_num3,
        color='r', width=width, label=real_names[2])
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
# 修改x坐标
plt.xticks([i + width for i in x], x_label)
# 添加图例
plt.legend()
# 添加标题
plt.title('3天的票房数')
plt.show()

运行结果如下:

绘制饼状图
pie函数可以绘制饼状图，饼图主要是用来呈现比例的。只要传入比例数据即可。

# 导入模块
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 准备男、女的人数及比例
man = 71351
woman = 68187
man_perc = man / (woman + man)
woman_perc = woman / (woman + man)
# 添加名称
labels = ['男', '女']
# 添加颜色
colors = ['blue', 'red']
# 绘制饼状图  pie
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
# labels 名称 colors：颜色，explode=分裂  autopct显示百分比
paches, texts, autotexts = plt.pie(
    [man_perc, woman_perc], labels=labels, colors=colors, explode=(0, 0.05), autopct='%0.1f%%')

# 设置饼状图中的字体颜色
for text in autotexts:
    text.set_color('white')

# 设置字体大小
for text in texts + autotexts:
    text.set_fontsize(20)
plt.show()

运行结果如下:

绘制直方图
直方图与柱状图的分格类似，都是由若干个柱组成，但直方图和柱状图的含义却有很大的差异。直方图是用来观察分布状态的，而柱状图是用来看每一个X坐标对应的Y的值的。也就是说，直方图关注的是分布，并不关心具体的某个值，而柱状图关心的是具体的某个值。使用hist函数绘制直方图。
使用randn函数生成1000个正太分布的随机数，使用hist函数绘制这1000个随机数的分布状态

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 频次直方图，均匀分布
# 正太分布
x = np.random.randn(1000)
# 画正太分布图
# plt.hist(x)
plt.hist(x, bins=100)  # 装箱的操作，将10个柱装到一起及修改柱的宽度
plt.show()

运行结果如下:

使用normal函数生成1000个正太分布的随机数，使用hist函数绘制这100个随机数的分布状态

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 几个直方图画到一个画布中,第一个参数期望  第二个均值
x1 = np.random.normal(0, 0.8, 1000)
x2 = np.random.normal(-2, 1, 1000)
x3 = np.random.normal(3, 2, 1000)
# 参数分别是bins：装箱，alpha：透明度
kwargs = dict(bins=100, alpha=0.4)
plt.hist(x1, **kwargs)
plt.hist(x2, **kwargs)
plt.hist(x3, **kwargs)
plt.show()

运行结果如下:

使用pyplot绘制等高线图

# 导入模块
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-10, 10, 100)
y = np.linspace(-10, 10, 100)
# 计算x和y的相交点a
X, Y = np.meshgrid(x, y)
# 计算Z的坐标
Z = np.sqrt(X**2 + Y**2)
plt.contourf(X, Y, Z)
plt.contour(X, Y, Z)
# 颜色越深表示值越小，中间的黑色表示z=0.
plt.show()

运行结果如下:

绘制三维图使用pyplot包和Matplotlib绘制三维图。

import matplotlib.pyplot as plt
# 导入3D包
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
# 创建X、Y、Z坐标
X = [1, 1, 2, 2]
Y = [3, 4, 4, 3]
Z = [1, 100, 1, 1]
fig = plt.figure()
# 创建了一个Axes3D的子图放到figure画布里面
ax = Axes3D(fig)
ax.plot_trisurf(X, Y, Z)
plt.show()

手稿图

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

eqs = []
eqs.append((r"$W^{3\beta}_{\delta_1 \rho_1 \sigma_2} = U^{3\beta}_{\delta_1 \rho_1} + \frac{1}{8 \pi 2} \int^{\alpha_2}_{\alpha_2} d \alpha^\prime_2 \left[\frac{ U^{2\beta}_{\delta_1 \rho_1} - \alpha^\prime_2U^{1\beta}_{\rho_1 \sigma_2} }{U^{0\beta}_{\rho_1 \sigma_2}}\right]$"))
eqs.append((r"$\frac{d\rho}{d t} + \rho \vec{v}\cdot\nabla\vec{v} = -\nabla p + \mu\nabla^2 \vec{v} + \rho \vec{g}$"))
eqs.append((r"$\int_{-\infty}^\infty e^{-x^2}dx=\sqrt{\pi}$"))
eqs.append((r"$E = mc^2 = \sqrt{{m_0}^2c^4 + p^2c^2}$"))
eqs.append((r"$F_G = G\frac{m_1m_2}{r^2}$"))


plt.axes([0.025,0.025,0.95,0.95])

for i in range(24):
    index = np.random.randint(0,len(eqs))
    eq = eqs[index]
    size = np.random.uniform(12,32)
    x,y = np.random.uniform(0,1,2)
    alpha = np.random.uniform(0.25,.75)
    plt.text(x, y, eq, ha='center', va='center', color="#11557c", alpha=alpha,
             transform=plt.gca().transAxes, fontsize=size, clip_on=True)

plt.xticks([]), plt.yticks([])
# savefig('../figures/text_ex.png',dpi=48)
plt.show()

运行结果如下:

灰度图

from pylab import *


def f(x, y):
    return (1 - x / 2 + x**5 + y**3) * np.exp(-x**2 - y**2)


n = 10
x = np.linspace(-3, 3, 4 * n)
y = np.linspace(-3, 3, 3 * n)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
imshow(f(X, Y)), show()

运行结果如下:

复杂的图:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(8, 5), dpi=80)
ax = plt.subplot(111)
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))

X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True)
C, S = np.cos(X), np.sin(X)

plt.plot(X, C, color="blue", linewidth=2.5, linestyle="-", label="cosine",
         zorder=-1)
plt.plot(X, S, color="red", linewidth=2.5, linestyle="-", label="sine",
         zorder=-2)


plt.xlim(X.min() * 1.1, X.max() * 1.1)
plt.xticks([-np.pi, -np.pi / 2, 0, np.pi / 2, np.pi],
           [r'$-\pi$', r'$-\pi/2$', r'$0$', r'$+\pi/2$', r'$+\pi$'])

plt.ylim(C.min() * 1.1, C.max() * 1.1)
plt.yticks([-1, +1],
           [r'$-1$', r'$+1$'])

plt.legend(loc='upper left', frameon=False)

t = 2 * np.pi / 3
plt.plot([t, t], [0, np.cos(t)],
         color='blue', linewidth=1.5, linestyle="--")
plt.scatter([t, ], [np.cos(t), ], 50, color='blue')
plt.annotate(r'$\sin(\frac{2\pi}{3})=\frac{\sqrt{3}}{2}$',
             xy=(t, np.sin(t)), xycoords='data',
             xytext=(+10, +30), textcoords='offset points', fontsize=16,
             arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2"))

plt.plot([t, t], [0, np.sin(t)],
         color='red', linewidth=1.5, linestyle="--")
plt.scatter([t, ], [np.sin(t), ], 50, color='red')
plt.annotate(r'$\cos(\frac{2\pi}{3})=-\frac{1}{2}$',
             xy=(t, np.cos(t)), xycoords='data',
             xytext=(-90, -50), textcoords='offset points', fontsize=16,
             arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2"))

for label in ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels():
    label.set_fontsize(16)
    label.set_bbox(dict(facecolor='white', edgecolor='None', alpha=0.65))

# plt.savefig("../figures/exercice_10.png",dpi=72)
plt.show()

运行结果如下: