python数据分析与展示--Matplotlib库入门

目录

一.Matplotlib库的使用

        1.plot()函数

        2.savefig()函数

         3.绘图区域subplot()

 二.pylot的中文显示

        1.pylot的中文显示：第一种方法

                （1）rcParams的属性

                （2）中文字体的种类

        2.pyplot的中文显示：第二种方法 

三.pyplot的文本显示 

四.pyplot的子绘图区域 

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一.Matplotlib库的使用

Matplotlib库由各种可视化类构成，内部结构复杂，受Matlab启发，matplotlib.pyplot是绘制各类可视化图形的命令子库

导入：

import matplotlib.pyplot as plt

1.plot()函数

是pyplot中的一个功能强大的函数，plot()函数可以对一般的简单数据进行绘制

直接使用plot()画图的语法：

plt.plot(x,y,fmt='xxx',linestyle=,marker=,color=,linewidth=,markersize=,label=)

·linestyle：表示线段的样式，参数为字符串

·linewidth：线的粗细，参数形式：数值

·marker：点的样式，参数形式：字符串

·markersize：点的大小，参数形式：数值

·color：调节线条和点的颜色，参数形式：字符串

·lable：legend文字

2.savefig()函数

savefig()函数用于保存当前图形为png，jpg格式的图像，默认PNG格式，可以通过dpi修改输出的质量

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Matplotlib库测试

ylable()和xlable()函数数值y轴和x轴标签

plt.show():无标签显示 

plt.legend():为图打标签

代码实例：

import matplotlib.pyplot as plt
 
plt.plot([3,1,4,5,2])
plt.ylabel("Grade")
plt.legend()
plt.show()

绘图：

注：当plt.plot()只有一个输入列表时，参数被当做y轴，以x轴为索引自动生成

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代码：

import matplotlib.pyplot as plt
 
plt.plot([0,2,4,6,8],[3,1,4,5,2])
plt.ylabel("Grade")
plt.legend("Grade")
plt.savefig('test',dpi=600)
plt.show()

图：

注：plt.plot(x,y)当有两个参数时，按照x轴和y轴的顺序来绘制数据点 

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 3.绘图区域subplot()

subplot是一个将多个图像画到一个平面上的工具，参数n，m类似于矩阵的n行m列，第三个参数表示绘图在第几张图

使用方法：

subplot(m,n,p)或者subplot(m n p)

绘图实例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
 
def f(t):
    return np.exp(-t) * np.cos(2 * np.pi * t)
 
a=np.arange(0.0,5.0,0.02)
plt.subplot(211)   #2张图，绘第一张图
plt.plot(a,f(a))
plt.subplot(2,1,2)  #绘第二张
plt.plot((3,5,2,6),'r--')
plt.show()

效果图：

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 二.pylot的中文显示

1.pylot的中文显示：第一种方法

pyplot并不默认中文显示，需要rcParams修改字体

例如：

 （1）rcParams的属性

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（2）中文字体的种类

代码实例：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
import numpy as np
 
matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei'
matplotlib.rcParams['font.size']=10
a=np.arange(0.0,5.0,0.02)
plt.xlabel('横轴:时间')
plt.ylabel('纵轴:振幅')
plt.plot(a,np.cos(2*np.pi*a),'r--')
plt.show()

效果图：

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2.pyplot的中文显示：第二种方法 

在有中文输出的地方，增加一个属性：fontproperties

代码实例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
a=np.arange(0.0,5.0,0.02)
plt.xlabel('横轴:时间',fontproperties='SimHei',fontsize=10)
plt.ylabel('纵轴:振幅',fontproperties='SimHei',fontsize=10)
plt.plot(a,np.cos(2*np.pi*a),'r--')
plt.show()

 效果图：

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三.pyplot的文本显示 

代码实例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
 
a=np.arange(0.0,5.0,0.02)
plt.xlabel('横轴:时间',fontproperties='SimHei',fontsize=10,color='green')
plt.ylabel('纵轴:振幅',fontproperties='SimHei',fontsize=10,color='blue')
plt.plot(a,np.cos(2*np.pi*a),'r--')
plt.title(r'正弦函数实例$y=cos(2\pi x)$',fontproperties='SimHei',fontsize=25)
plt.text(2,1,r'$\mu=100$',fontsize=15)
plt.axis([-1,6,-2,2])
plt.grid(True)
plt.show()

效果图：

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四.pyplot的子绘图区域 

·GridSpec：表示创建的网格区域，参数表示矩阵的n行m列

·CurSpec：表示选中的网格区域

·colspan：表示横向合并网格，参数表示合并的个数

·rowspan：表示纵向合并网格，参数表示合并的个数

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