Python 数据分析——Matplotlib相关知识

第二章 Matplotlib相关知识 —— 绘图

• Python 数据分析——Matplotlib相关知识
• 前言
• 一、Artist的两种类型
• 二、Primitive -- 基本元素
• • 1.曲线-Line2D
  • • 1.1 三种设置Line2D的属性
    • 1.2 绘制lines
  • 2.patches
  • • 2.1. Rectangle-矩形
• 总结

这次主要是从Artist的两种类型：primitives 和containers入手，学习了解基本的绘图以及绘图模板

• primitive是基本要素，它包含一些我们要在绘图区作图用到的标准图形对象，如曲线Line2D，文字text，矩形Rectangle，图像image等。

• container是容器，即用来装基本要素的地方，包括图形figure、坐标系Axes和坐标轴Axis。他们之间的关系如下图所示：
  

primitives 的几种类型：曲线-Line2D，矩形-Rectangle，多边形-Polygon，图像-image

常用的的参数有：

xdata: 需要绘制的line中点的在x轴上的取值，若忽略，则默认为range(1,len(ydata)+1)
ydata: 需要绘制的line中点的在y轴上的取值
linewidth: 线条的宽度
linestyle: 线型
color: 线条的颜色
marker: 点的标记
markersize: 标记的size

• 初始化x,y

x = range(0,10)
y = [random.randint(0,25) for _ in range(10)]

a. 直接在plot()函数中设置

plt.plot(x,y, linewidth=2);

b. 通过获得线对象，对线对象进行设置

line, = plt.plot(x, y, '-') 
line.set_antialiased(False); 

c. 获得线属性，使用setp()函数设置

lines = plt.plot(x, y)
plt.setp(lines, color='b', linewidth=2);

• 初始化x,y1,y2

x = range(0,5)
y1 = [2,5,7,8,10]
y2= [3,6,8,9,11]

两种绘制直线line常用的方法:

a. plot方法绘制

fig,ax= plt.subplots()
ax.plot(x,y1,color = 'red')
ax.plot(x,y2)
print(ax.lines);

b. Line2D对象绘制

fig,ax= plt.subplots()
lines = [Line2D(x, y1), Line2D(x, y2,color='red')]  
for line in lines:
    ax.add_line(line)
ax.set_xlim(0,4)
ax.set_ylim(2, 11);

a. hist–直方图

常用参数

• x: 数据集，最终的直方图将对数据集进行统计
• bins: 统计的区间分布
• range: tuple, 显示的区间，range在没有给出bins时生效
• density: bool，默认为false，显示的是频数统计结果，为True则显示频率统计结果，这里需要注意，频率统计结果=区间数目/(总数*区间宽度)，和normed效果一致，官方推荐使用density
• histtype: 可选{‘bar’, ‘barstacked’, ‘step’, ‘stepfilled’}之一，默认为bar，推荐使用默认配置，step使用的是梯状，stepfilled则会对梯状内部进行填充，效果与bar类似
• align: 可选{‘left’, ‘mid’, ‘right’}之一，默认为’mid’，控制柱状图的水平分布，left或者right，会有部分空白区域，推荐使用默认
• log: bool，默认False,即y坐标轴是否选择指数刻度
• stacked: bool，默认为False，是否为堆积状图

代码：

x=np.random.randint(0,100,100) 
bins=np.arange(0,101,10) 
plt.hist(x,bins,color='BlueViolet',alpha=0.5)
plt.xlabel('scores') 
plt.ylabel('count') 
plt.xlim(0,100);
plt.show()

a. bar - 柱状图

• left： x轴的位置序列，一般采用range函数产生一个序列，但是有时候可以是字符串
• height： y轴的数值序列，也就是柱形图的高度，一般就是我们需要展示的数据；
• alpha： 透明度，值越小越透明
• width： 为柱形图的宽度，一般这是为0.8即可；
• color或facecolor： 柱形图填充的颜色；
• edgecolor： 图形边缘颜色
• label： 解释每个图像代表的含义，这个参数是为legend()函数做铺垫的，表示该次bar的标签
• linewidth or linewidths or lw： 边缘or线的宽度

代码

np.arange(16)
y = range(1,17)
plt.bar(x,y, alpha=0.5, width=0.5, color='yellow', edgecolor='red', lw=2);

暂时先写一半，剩下的后面继续