Python和matplotlib如何绘图

发布时间:2022-03-05 15:44:55 作者:小新
来源:亿速云 阅读:558

这篇文章主要介绍了Python和matplotlib如何绘图,具有一定借鉴价值,感兴趣的朋友可以参考下,希望大家阅读完这篇文章之后大有收获,下面让小编带着大家一起了解一下。

图标英文显示设置:

正常以字符串形式传进去字串,英文显示格式不是很美观,为了让文字更美观点,在书写时以这种格式写:

r'$string$'

在这里,如果需要特殊数学字符使用 \ 转义,空格也需要转义

比如:r'$This\ is\ the\ some\ text.\ \mu\ \sigma_i\ \alpha_t$'

Python和matplotlib如何绘图

一、figure窗口及坐标轴设置 

plt.figure(figsize = (20, 8), dpi = 80)窗口,用于展示图片

1、figure图形的意思,这里指我们画的图,

2、通过实例化一个figure并且传递参数,能够在后台自动使用该figure实例;

3、在图像模糊的时候可以传入dpi参数,让图片更加清晰

4、figsize:指定图片的大小

5、linewidth:指定显示的线的宽度

6、linestyle:指定线条显示的风格,如:虚线 line

ax = plt.gca()获取当前图形的坐标轴

gca == "get current axis" 获取坐标轴

ax.spines['right'].set_color('none')图形的边框

spines通过在[]设置left\right\bottom\top来对4个边框进行格式设置

set_color是设置颜色

ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')设置用哪个刻度做轴使用bottom当作x轴
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))设置坐标轴的位置设置x轴的位置是放在y轴的0刻度处
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
 
x = np.linspace(-3, 3, 50)
y1 = x*2+1
y2 = x**2
 
#创建一个窗口
plt.figure()
#同一窗口放置多张图片
l1, = plt.plot(x, y1, label='up')
l2, = plt.plot(x, y2, color="red", linewidth=2.0, line, label='down')
#设置显示图例
plt.legend(handles=[l1, l2], labels=['aaa', 'bbb'], loc='best')
 
#设置坐标轴的取值范围
plt.xlim((-1,2))
plt.ylim((-2,3))
 
#设置坐标轴的提示信息
plt.xlabel("I am x")
plt.ylabel("I am y")
 
#生成新的坐标点
new_ticks = np.linspace(-1, 2, 5) #将-1~2分为5份
#设置显示出来的坐标单位
plt.xticks(new_ticks)
#人为指定坐标轴显示的内容
#设置刻度上显示的内容,但需要人为指定对应顺序
plt.yticks([-2, -1.8, -1, 1.22, 3,], [r'$really\ bad$', r'$bad$', r'$normal$',
                            r'$good$', r'$really\ good$'])
 
# gca == "get current axis" 获取坐标轴
ax = plt.gca()
#图形的边框
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
 
#改变坐标轴的位置
#设置用哪个刻度做轴
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
#横坐标设置为y轴的0
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) #outward, axes
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
plt.show()

Python和matplotlib如何绘图

 二、为特殊点加注解(Annotation)

使用text()会将文本放置在轴域的任意位置。 文本的一个常见用例是标注绘图的某些特征,而annotate()方法提供辅助函数,使标注变得容易。 annotate用于在图形上给数据添加文本注解,而且支持带箭头的划线工具,方便我们在合适的位置添加描述信息。在标注中,有两个要考虑的点:由参数xy表示的标注位置和xytext的文本位置。 这两个参数都是(x, y)元组。

参数说明:

Axes.annotate(s, xy, *args, **kwargs)

属性值含义
'figure points'以绘图区左下角为参考,单位是点数
'figure pixels'以绘图区左下角为参考,单位是像素数
'figure fraction'以绘图区左下角为参考,单位是百分比
'axes points'以子绘图区左下角为参考,单位是点数(一个figure可以有多个axex,默认为1个)
'axes pixels'以子绘图区左下角为参考,单位是像素数
'axes fraction'以子绘图区左下角为参考,单位是百分比
'data'以被注释的坐标点xy为参考 (默认值)
'polar'不使用本地数据坐标系,使用极坐标系
属性值含义
'offset points'相对于被注释点xy的偏移量(单位是点)
'offset pixels'相对于被注释点xy的偏移量(单位是像素)
关键字说明
width箭头的宽度(单位是点)
headwidth箭头头部的宽度(点)
headlength箭头头部的长度(点)
shrink箭头两端收缩的百分比(占总长)
?任何 matplotlib.patches.FancyArrowPatch中的关键字
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
 
x = np.linspace(-3, 3, 50)
y1 = x*2+1
plt.figure()
plt.plot(x, y1, label='up')
 
#添加注释
x0 = 1
y0 = 2*x0 + 1
#使用散点方式,只显示一个点, blue
plt.scatter(x0, y0, s=50, color='b')
#k--表示 black的 --
plt.plot([x0, x0], [0, y0], 'k--', lw=2.5)
 
ax = plt.gca()
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
 
#设置标注
#method 1
plt.annotate(r'$2x+1=%s$' % str(y0), xy=(x0, y0),
             xycoords='data', xytext=(+30, -30), textcoords='offset points',
             fontsize=16, arrowprops=dict(arrowstyle='->', connectionstyle='arc3, rad=.2'))
plt.text(-3.7, 3, r'$This\ is\ the\ some\ text.\ \mu\ \sigma_i\ \alpha_t$',
            fontdict={'size':16, 'color': 'r'})
 
plt.show()

Python和matplotlib如何绘图

感谢你能够认真阅读完这篇文章,希望小编分享的“Python和matplotlib如何绘图”这篇文章对大家有帮助,同时也希望大家多多支持亿速云,关注亿速云行业资讯频道,更多相关知识等着你来学习!

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