plt.plot(x,y,color=‘b’,linestyle=’:’,marker = ‘o’,markerfacecolor=‘r’,markersize = 10,linewidth = 2.0, alpha = 0.4)
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| color | 线条颜色 |
| linestyle | 线条类型 |
| marker | 点类型 |
| markerfacecolor | 点颜色 |
| markersize | 点大小 |
| linewidth | 线条宽度 |
| alpha | 显示度 |
简单使用：
1-1.py import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-1,1,50)#从(-1,1)均匀取50个点 y = 2 * x plt.plot(x,y) plt.show()
注意：在pycharm使用plot图像不显示，则在plot后面添加一行plt.show()二、基本属性设置 2-1常用线条类型
| 字符类型 | 说明 |
|---|---|
| ‘-’ | 实线 |
| ‘-.’ | 虚点线 |
| ‘*’ | 星点 |
| ‘。’ | 圆点 |
| ‘+’ | 加号 |
| ‘:’ | 点线 |
| ‘D’ | 实形菱形 |
| 字符 | 颜色 | 全称 |
|---|---|---|
| ‘b’ | 蓝色 | blue |
| ‘g’ | 绿色 | green |
| ‘r’ | 红色 | red |
| ‘m’ | 品红 | magenta |
| ‘y’ | 黄色 | yellow |
import matplotlib as mpl mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False#用来正常显示负号三、坐标轴设置 3-1.横轴和纵轴标签
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.plot([1,2,3,4,5],[1,4,9,16,25])
plt.xlabel('xlabel',fontsize = 16)
plt.ylabel('ylabel')
### 3-1.坐标轴范围
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-1,1,50)
y = x *2
#设置轴向说明
plt.xlabel('xlabel')
plt.ylabel('ylabel')
#设置设置坐标范围
plt.xlim(X.min(),X.max())
plt.ylim(y.min(),y.max())
plt.plot(x,y)
plt.show()
3-2.设置轴记号
plt.xticks()、plt.yticks()设置轴记号
| 样式 | 说明 |
|---|---|
| plt.xticks([-np.pi, -np.pi/2, 0, np.pi/2,np.pi]) | 常用形式 |
| plt.xticks([r’ − π -pi −π’,r’ − π / 2 -pi/2 −π/2’, r’ 0 0 0’, r’ + π / 2 +pi/2 +π/2’, r’ + π +pi +π’]) | 公式显示 |
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-1,1,50)
y = x *2
#设置轴向说明
plt.xlabel('xlabel')
plt.ylabel('ylabel')
#设置设置坐标范围
plt.xlim(x.min(),x.max())
plt.ylim(y.min(),y.max())
#设置坐标轴范围
plt.xticks(np.linspace(-1,2,5))
plt.yticks(np.linspace(-1,2,5))
plt.plot(x,y)
#plt.savefig('ss2')
plt.show()
3-3.plt.legend()]添加图例
0: ‘best' 1: ‘upper right' 2: ‘upper left' 3: ‘lower left' | 4: ‘lower right' 5: ‘right' 6: ‘center left' | 7: ‘center right' 8: ‘lower center' 9: ‘upper center' 10: ‘center' |
| 常见操作 | 说明 |
|---|---|
| plt.legend(loc=‘best’,frameon=False) | 去掉图例边框,推荐使用，效果比较美观 |
| plt.legend(loc=‘best’,facecolor=‘blue’) | 设置图例背景颜色,若无边框,参数无效 |
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(-1,1,50)
y = x *2
#设置轴向说明
plt.xlabel('xlabel')
plt.ylabel('ylabel')
#设置设置坐标范围
plt.xlim(x.min(),x.max())
plt.ylim(y.min(),y.max())
#设置坐标轴范围
plt.xticks(np.linspace(-1,2,5))
plt.yticks(np.linspace(-1,2,5))
#绘图
plt.plot(x,y,label='linspace_fun')
#legend图例
plt.legend(loc='best',frameon=False)
#save
#plt.savefig('ss2')
#显示
plt.show()
四、子图与标注
4-1.子图
x = np.linspace(-10,10) y = np.sin(x) # 211 表示一会要画的图是2行一列的 最后一个1表示的是子图当中的第1个图 plt.subplot(211) plt.plot(x,y,color='r') # 212 表示一会要画的图是2行一列的 最后一个1表示的是子图当中的第2个图 plt.subplot(212) plt.plot(x,y,color='b')4-2.标注
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| xy | 箭头 |
| xytext | 箭尾 |
| xycoords | xycoords = 'data’说明的是要注释点的xy的坐标是以横纵坐标轴为基准的 |
| arrowprops | arrowprops = dict()这个是对于这个箭头的描述，arrowstyle=’->'这个是箭头的类型，connection这两个是描述我们的箭头的弧度以及角度的 |
建议只改your_txt、xy、xytext这个三个参数其他照抄就行
plt.annotate(r'your_txt',xy = (-5,0),xycoords = 'data',xytext=(-5.5,0.5),fontsize = 16,arrowprops = dict(arrowstyle='->',connectionstyle="arc3,rad=.2"))二 Python数据分析U3-matplotlib可视化高级
