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

带你彻底搞懂python操作mysql数据库(cursor游标讲解)

带你彻底搞懂python操作mysql数据库(cursor游标讲解)

1、什么是游标? 一张图讲述游标的功能: 图示说明: 2、使用游标的好处? 如果不使用游标功能,直接使用select查询,会一次性将结果集打印到屏幕上,你无法针对结果集做第二次编...

实用自动化运维Python脚本分享

并行发送sh命令 pbsh.py #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import paramiko import sys impor...

深入了解Django View(视图系统)

深入了解Django View(视图系统)

Django View 官方文档 一个视图函数(类),简称视图,是一个简单的 Python 函数(类),它接受Web请求并且返回Web响应。响应可以是一张网页的HTML内容,一个重定向...

Python学习笔记之错误和异常及访问错误消息详解

本文实例讲述了Python错误和异常及访问错误消息。分享给大家供大家参考,具体如下: 错误和异常 当 Python 无法解析代码时,就会发生语法错误,因为我们没有遵守正确的 Pyt...

Python中return语句用法实例分析

本文实例讲述了Python中return语句用法。分享给大家供大家参考。具体如下: return语句: return语句用来从一个函数 返回 即跳出函数。我们也可选从函数 返回一个值 。...