详解Matplotlib绘图之属性设置

yipeiwu_com7年前Python基础

关于Python数据分析在数学建模中的更多相关应用:Python数据分析在数学建模中的应用汇总(持续更新中!)

(1)、导入库

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy

(2)、figure对象和subplot简单运用

#figure对象
fig = plt.figure()   #figure是图象对象

ax1 = fig.add_subplot(2,2,1)  #创建一个2*2的子图,放在第一个位置
ax2 = fig.add_subplot(2,2,2)  #创建一个2*2的子图,放在第二个位置
ax3 = fig.add_subplot(2,2,3)  #创建一个2*2的子图,放在第三个位置

from numpy.random import randn
plt.plot(randn(50).cumsum(),'k--')  #'k--'告诉python要画出黑色的虚线
ax1.hist(randn(100),bins=20,color='k',alpha=0.3)

在这里插入图片描述

(3)、调整subplot周围的间距

#调整subplot周围的间距
fig,axes = plt.subplots(2,2,sharex=True,sharey=True)  #直接生成fiure对象和Axes实例(数组)
for i in range(2):
  for j in range(2):
    axes[i, j ].hist(numpy.random.randn(500),bins = 50,color='k',alpha=0.5)   #遍历创建图
plt.subplots_adjust(left=None,bottom=None,right=None,top=None,wspace=0,hspace=0)  #用于调整subplot周围的间距

在这里插入图片描述

(4)、颜色、标记和线型

#颜色、标记和线型
plt.figure()
##linestyle设置线型,color设置颜色,marker设置设置连接点
plt.plot(numpy.random.randn(30).cumsum(),linestyle='--',color='g',marker='o')

在这里插入图片描述

(5)、设置标题、轴标签,刻度以及刻度标签

#设置标题、轴标签,刻度以及刻度标签
fig = plt.figure()   #创建figure对象
ax = fig.add_subplot(1,1,1)   #获得Axes对象
ax.plot(numpy.random.randn(1000).cumsum()) #生成随机数
ax.set_xticks([0,250,500,750,1000])   #设置x轴刻度
ax.set_yticks([-20,-10,0,10,20])    #设置y轴刻度
ax.set_title('My first matplotlib plot')  #设置标题
ax.set_xlabel('Xtages')   #设置x轴标签
ax.set_ylabel('Ytages')   #设置y轴标签

在这里插入图片描述

(6)、添加图例

#添加图例
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
ax.plot(numpy.random.randn(1000).cumsum(),'k',label='one') #label标签用于添加图例
ax.plot(numpy.random.randn(1000).cumsum(),'k',label='two')
ax.plot(numpy.random.randn(1000).cumsum(),'k',label='three')

ax.legend(loc='best')    #loc选项可以选择图例的位置

在这里插入图片描述

(7)、添加注释

#添加注释
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
ax.plot(numpy.random.randn(1000).cumsum(),'k',label='one') #label标签用于添加图例
plt.annotate("Important value", (55,20), xycoords='data',  #添加注释的方法
     xytext=(5, 38),
     arrowprops=dict(arrowstyle='->'))

在这里插入图片描述

(8)、绘制常用图形

#绘制常用图形
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
rect = plt.Rectangle((0.2,0.75),0.4,0.15,color='k',alpha=0.3)  #长方形
circ = plt.Circle((0.7,0.2),0.15,color='b',alpha=0.3)      #椭圆形

ax.add_patch(rect)   #添加到图版中
ax.add_patch(circ)

在这里插入图片描述

(9)、图表的导出

#图表的保存
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
rect = plt.Rectangle((0.2,0.75),0.4,0.15,color='k',alpha=0.3)  #长方形
ax.add_patch(rect)   #添加到图版中
fig.savefig('figpath.png',dpi = 400,bbox_inches='tight') #dpi可以控制图象的分辨率,bbox_inches可以剪除图表的空白部分

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

Python开发之Nginx+uWSGI+virtualenv多项目部署教程

Python开发之Nginx+uWSGI+virtualenv多项目部署教程

1、新建独立运行环境,命名为env [root@vultr ~]# mkdir projects # 测试的项目总目录 [root@vultr ~]# pip3 install vi...

Google开源的Python格式化工具YAPF的安装和使用教程

Google开源的Python格式化工具YAPF的安装和使用教程

目前用于Python的格式化程序(如autopep8和pep8ify)都用于删除代码中的lint错误。这有很明显的局限性。 YAPF采用了不同的方法,基于Daniel Jasper开发的...

详解python中的装饰器

在了解装饰器之前,我们需要知道什么闭包是什么鬼! 闭包:在一个函数内定义了一个函数f,并且这个函数f引用外部变量,在把这个函数f当做返回值返回。 上述说了闭包的三个条件: 1 函数内定义...

使用python调用浏览器并打开一个网址的例子

python 打开浏览器,可以做简单的刷网页的小程序。仅供学习,别用非法用途。 python的webbrowser模块支持对浏览器进行一些操作,主要有以下三个方法:复制代码 代码如下:w...

利用Python破解斗地主残局详解

利用Python破解斗地主残局详解

前言 相信大家都玩过斗地主,规则就不再介绍了。 直接上一张朋友圈看到的残局图: 这道题我刚看到时,曾尝试用手工来破解,每次都以为找到了农民的必胜策略时,最后都发现其实农民跑不掉。由于手...