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详解Matplotlib绘图之属性设置

技术  /  管理员 发布于 7年前   306

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 pltimport 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 randnplt.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)

(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

(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')

(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

(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

(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='->'))

(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)

(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。


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