python plt 画图 【自用】

常用操作

基本

  • 设置x/y轴的名字:plt.xlabel,ax.set_xlabel。labelpad可以调整文字和坐标轴的距离
  • 设置坐标轴刻度:plt.xticks(x,x_自定义), ax.set_xticks(设置范围)+ax.set_xticklabels(设置刻度展示文字,和xticks搭配使用)一起用。rotation可以调整文字的角度
  • 设置title:plt.title(), ax.set_title()
  • 设置边框的可见度
  • ax=plt.gca()  #gca:get current axis得到当前轴
    #设置图片的右边框和上边框为不显示
    ax.spines['right'].set_color('none')
    ax.spines['top'].set_color('none')
    
  • 开始设置图像的大小plt.figure(figsize=(10, 5), dpi=400)
  • 绘制多个图

    fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2,figsize=(11, 7),dpi=400)
    # 选择画布
    ax = axes[1][1]
    

    或者
    plt.subplot(122)

    图注设置

  • 设置图注:plt.legend() 在画图的时候每个图加一个label就可以
    另一种方式
  • line1, = plt.plot(xxx, label='女生购物欲望')
    line2, = plt.plot(xxx, label='男生购物欲望')
    # 或者这样进行修改
    plt.legend(handles=[line1, line2], labels=['girl购物欲望','boy购物欲望'], loc='best',title="图例标题")
    

    保存图片

    ax.get_figure().savefig('name',dpi=400)
    # 或者
    plt.savefig('name',dpi=400)
    

    设置背景透明

    参考https://blog.csdn.net/hfut_jf/article/details/52648033

    # 设置图例透明
    legend = ax.legend()
    frame = legend.get_frame()
    frame.set_alpha(1)
    frame.set_facecolor('none') # 设置图例legend背景透明
     
    # 给每个数据矩形标注数值
    plt.savefig('{路径}', format='png', bbox_inches='tight', transparent=True, dpi=600) # bbox_inches='tight' 图片边界空白紧致, 背景透明
    

    显示中文

    检查字体

    import matplotlib as mpl
    mpl.font_manager.fontManager.ttflist
    

    根据字体的名字修改设置

    import matplotlib.pyplot as plt
    # 支持中文
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文,这个字体和上述的ttflist中出现的名字一致
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号
    

    color bar设置刻度和坐标值

    参考官方文档https://matplotlib.org/2.0.2/examples/pylab_examples/colorbar_tick_labelling_demo.html

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # 随机设置 10*10 的矩阵
    x = np.random.random([10, 10])
    
    # 初始化出图设置
    fig = plt.figure()
    ax = fig.gca()
    im = ax.imshow(x)
    
    # 这里设定在colorbar上的位置,一个是horizontal(底部横着),另一个是vertical(右侧竖着)
    quater = (x.max()+x.min())/4
    cbar =fig.colorbar(im, ticks=[x.min(), quater ,quater*2, quater*3, x.max()], orientation='horizontal',
    fraction=0.04, pad = 0.01,# fraction表示这个条的长度比例, pad表示这个条和图的距离
    )
    # cbar =fig.colorbar(im, ticks=[x.min(), (x.max()+x.min())/2, x.max()], orientation='vertical')
    
    # 和上面的位置一一对应的字符串
    cbar.ax.set_xticklabels(['Low', '123','Medium', '哈哈哈','High'])  # horizontal colorbar
    # cbar.ax.set_yticklabels(['Low', 'Medium', 'High'])  # vertical colorbar
    
    plt.show()
    

    colorbar适配主图

    详见https://blog.csdn.net/sinat_32570141/article/details/105226330

    渐变

    sns.color_palette("Blues", 10)
    

    颜色 colormap 自定义渐变

    参考https://blog.csdn.net/qq_23044461/article/details/117703854

    import matplotlib as mpl
    
    color_normal = mpl.colors.LinearSegmentedColormap.from_list('自定义的颜色名字', 
                                                 [(0,    '#F0DD72'),
                                                  (0.5,  '#FFD1A8'),
                                                  (1,    '#F0A090'),], N=3) # N用来定义颜色被拆分成多少份
    red_color_normal
    

    各种图

    饼状图

    参考https://blog.csdn.net/weixin_46649052/article/details/115321326

    import matplotlib.pyplot as plt
    
    labels = 'Frogs', 'Hogs', 'Dogs', 'Logs'  # 定义标签
    sizes = [15, 30, 45, 10]  # 每一块的比例
    colors = ['yellowgreen', 'gold', 'lightskyblue', 'lightcoral']  # 每一块的颜色
    explode = (0, 0.1, 0, 0)  # 突出显示,这里仅仅突出显示第二块(即'Hogs')
    
    plt.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=90)
    plt.axis('equal')  # 显示为圆(避免比例压缩为椭圆)
    plt.show()
    
    

    折线图

    参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/110656183

    import matplotlib.pyplot as plt
    n = [0, 1, 2, 3, 4]
    m = [2, 3, -1, 1, -2]
    plt.plot(n, m, 
             color = 'k',
             linestyle = '-.',
             linewidth = 3,
             marker = 'p',
             markersize = 15,
             markeredgecolor = 'b',
             markerfacecolor = 'r')
    plt.show()
    

    柱状图

    参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/25128216

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    size = 5
    x = np.arange(size)
    a = np.random.random(size)
    b = np.random.random(size)
    c = np.random.random(size)
    
    total_width, n = 0.8, 3
    width = total_width / n
    x = x - (total_width - width) / 2
    
    plt.bar(x, a,  width=width, label='a')
    plt.bar(x + width, b, width=width, label='b')
    plt.bar(x + 2 * width, c, width=width, label='c')
    plt.legend()
    plt.show()
    
    

    横过来的柱状图

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    a = np.array([5, 20, 15, 25, 10])
    b = np.array([10, 15, 20, 15, 5])
    
    plt.barh(range(len(a)), a)
    plt.barh(range(len(b)), -b)
    plt.show()
    

    极坐标柱状图

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    N = 8 # 分成8份
    theta = np.linspace(0.0, 2 * np.pi, N, endpoint=False)
    radii = np.random.randint(3,15,size = N)
    width = np.pi / 4
    colors = np.random.rand(8,3) # 随机⽣成颜⾊
    ax = plt.subplot(111, projection='polar') # polar表示极坐标
    ax.bar(
        x=theta,       # 柱子的位置
        height=radii, # 柱子的高度
        width=width,    # 柱子的宽度
        bottom=bottom,  # 开始画的位置
        linewidth=2,    # 线段宽度
        edgecolor='white',# 用白色分开
        color=colors      # 每个柱子的颜色
    )
    
    

    面积图

    参考https://blog.csdn.net/weixin_45880844/article/details/121649879

    #导入模块
    import matplotlib
    import pandas as pd
    #准备数据
    df = pd.DataFrame({
        'han': [30, 20, 20, 10, 20, 10],
        'shu': [7, 9, 6, 8, 1, 7],
        'huan': [11, 12, 18, 16, 17, 15],
    }, index=pd.date_range(start='2021/12/01', end='2022/06/01', freq='M'))
    colorDic = dict(han='DarkGreen', shu='DarkOrange', huan='DarkBlue')
    ax = df.plot.area(stacked=False,color=colorDic,figsize=(20,10))
    matplotlib.pyplot.show()
    
    

    箱线图

    别人博客学的骚操作

    参考https://www.cnblogs.com/Big-Big-Watermelon/p/14052165.html

    marker

    普通marker

    数学符号marker

    可以显示的形状    marker名称
    ϖ   \varpi
    ϱ   \varrho
    ς   \varsigma
    ϑ   \vartheta
    ξ   \xi
    ζ   \zeta
    Δ   \Delta
    Γ   \Gamma
    Λ   \Lambda
    Ω   \Omega
    Φ   \Phi
    Π   \Pi
    Ψ   \Psi
    Σ   \Sigma
    Θ   \Theta
    Υ   \Upsilon
    Ξ   \Xi
    ℧   \mho
    ∇   \nabla
    ℵ   \aleph
    ℶ   \beth
    ℸ   \daleth
    ℷ   \gimel
    /   /
    [   [
    ⇓   \Downarrow
    ⇑   \Uparrow
    ‖   \Vert
    ↓   \downarrow
    ⟨   \langle
    ⌈   \lceil
    ⌊   \lfloor
    ⌞   \llcorner
    ⌟   \lrcorner
    ⟩   \rangle
    ⌉   \rceil
    ⌋   \rfloor
    ⌜   \ulcorner
    ↑   \uparrow
    ⌝   \urcorner
    \vert
    {   \{
    \|
    }   \}
    ]   ]
    |
    ⋂   \bigcap
    ⋃   \bigcup
    ⨀   \bigodot
    ⨁   \bigoplus
    ⨂   \bigotimes
    ⨄   \biguplus
    ⋁   \bigvee
    ⋀   \bigwedge
    ∐   \coprod
    ∫   \int
    ∮   \oint
    ∏   \prod
    ∑   \sum
    

    自定义marker

    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']  # 用于显示中文
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用于显示中文
    plt.figure(dpi=200)
    #常规marker使用
    plt.plot([1,2,3],[1,2,3],marker=4, markersize=15, color='lightblue',label='常规marker')
    plt.plot([1.8,2.8,3.8],[1,2,3],marker='2', markersize=15, color='#ec2d7a',label='常规marker')
    
    #非常规marker使用
    #注意使用两个$符号包围名称
    plt.plot([1,2,3],[4,5,6],marker='$\circledR$', markersize=15, color='r', alpha = 0.5 ,label='非常规marker')
    plt.plot([1.5,2.5,3.5],[1.25,2.1,6.5],marker='$\heartsuit$', markersize=15, color='#f19790', alpha=0.5,label='非常规marker')
    plt.plot([1,2,3],[2.5,6.2,8],marker='$\clubsuit$', markersize=15, color='g', alpha=0.5,label='非常规marker')
    
    #自定义marker
    plt.plot([1.2,2.2,3.2],[1,2,3],marker='$666$', markersize=15, color='#2d0c13',label='自定义marker')
    plt.legend(loc='upper left')
    for i in ['top','right']:
        plt.gca().spines[i].set_visible(False)
    
    

    线的形状

    字符型linestyle

    linestyle_str = [
    ('solid', 'solid'), # Same as (0, ()) or '-';solid’, (0, ()) , '-'三种都代表实线。
    ('dotted', 'dotted'), # Same as (0, (1, 1)) or '.'
    ('dashed', 'dashed'), # Same as '--'
    ('dashdot', 'dashdot')] # Same as '-.'
    

    元组型linestyle
    可以通过修改元组中的数字来呈现出不同的线型,因此可以构造出无数种线型。

    linestyle_tuple = [
    ('loosely dotted', (0, (1, 10))),
    ('dotted', (0, (1, 1))),
    ('densely dotted', (0, (1, 2))), ('loosely dashed', (0, (5, 10))),
    ('dashed', (0, (5, 5))),
    ('densely dashed', (0, (5, 1))), ('loosely dashdotted', (0, (3, 10, 1, 10))),
    ('dashdotted', (0, (3, 5, 1, 5))),
    ('densely dashdotted', (0, (3, 1, 1, 1))), ('dashdotdotted', (0, (3, 5, 1, 5, 1, 5))),
    ('loosely dashdotdotted', (0, (3, 10, 1, 10, 1, 10))),
    ('densely dashdotdotted', (0, (3, 1, 1, 1, 1, 1)))]
    

    线型使用代码:

    import matplotlib.pyplot as plt
    plt.figure(dpi=120)
    #字符型linestyle使用方法
    plt.plot([1,2,3],[1,2,13],linestyle='dotted', color='#1661ab', linewidth=5, label='字符型线型:dotted')
    
    #元组型lintstyle使用方法 
    plt.plot([0.8,0.9,1.5],[0.8,0.9,21.5],linestyle=(0,(3, 1, 1, 1, 1, 1)), color='#ec2d7a', linewidth=5, label='元组型线型:(0,(3, 1, 1, 1, 1, 1)')
    
    for i in ['top','right']:
        plt.gca().spines[i].set_visible(False)
        
    #自定义inestyle  
    plt.plot([1.5,2.5,3.5],[1,2,13],linestyle=(0,(1,2,3,4,2,2)), color='black', linewidth=5, label='自定义线型:(0,(1,2,3,4,2,2)))')
    plt.plot([2.5,3.5,4.5],[1,2,13],linestyle=(2,(1,2,3,4,2,2)), color='g', linewidth=5, label='自定义线型:(1,(1,2,3,4,2,2)))')
    plt.legend()
    
    


    不得不说这哥们写的真好

    常用颜色

    图片都是我从人家博客复制来的,csdn这个beyond自己打了水印




    装了seaborn扩展的话,在字典seaborn.xkcd_rgb中包含所有的xkcd crowdsourced color names。

    来源:UncoDong

    物联沃分享整理
    物联沃-IOTWORD物联网 » python plt 画图 【自用】

    发表评论