温馨提示×

温馨提示×

您好,登录后才能下订单哦!

密码登录×
登录注册×
其他方式登录
点击 登录注册 即表示同意《亿速云用户服务条款》

Matplotlib绘图之属性设置

发布时间:2020-06-25 01:16:26 来源:网络 阅读:1031 作者:nineteens 栏目:编程语言

  (1)、导入库

  import matplotlib.pyplot as plt

  import 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 randn

  plt.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

  

Matplotlib绘图之属性设置


  (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')

  

Matplotlib绘图之属性设置


  (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

  

Matplotlib绘图之属性设置


  (6)、添加图例

  #添加图例

  fig = plt.figure()

  ax = fig.add_subplot(1,1,1)无锡妇科医院排行 http://www.0510bhyy.com/

  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

  

Matplotlib绘图之属性设置


  (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


向AI问一下细节

免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。

AI