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合肥大型网站制作公司,您与此网站之间建立的连接不安全,ppt模板免费下载素材网站,5自己建网站提示#xff1a;文章写完后#xff0c;目录可以自动生成#xff0c;如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言1、解决坐标轴刻度负号乱码2、解决中文乱码问题3、图形展现形式 一、图形绘制1.折线图plot2.散点图plotscatter3.柱状图plt.bar条形图plt.barh4.直方… 提示文章写完后目录可以自动生成如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言1、解决坐标轴刻度负号乱码2、解决中文乱码问题3、图形展现形式 一、图形绘制1.折线图plot2.散点图plotscatter3.柱状图plt.bar条形图plt.barh4.直方图plt.hist堆积直方图5.饼图plt.pie6.单个、多个箱线图boxplot 二、绘图风格设置1.图片保存及查看2.设置坐标轴上下限3.axis获取或设置某些轴的便捷方法4.轴标签xlabel()ylabel()5.文本标签图例legend()6.设置轴刻度和刻度标签7.网格线设置grid()8.参考线axhline()9.参考区域axvspan()10.指向性注释annotate()11.text()图形内容细节的无指向注释文本12.title()添加图形内容标题 三、绘图进阶1.子图plt.subplot2.子图plt.subplots3.plt.figure4.plt.axes5.其他建立figure、axes方法1通过plt.subplots2通过plt.add_subplot 6.面向对象绘图1折线图ax.plot2散点图ax.scatter3柱状图ax.bar4plt和ax部分区别 前言 1、解决坐标轴刻度负号乱码 plt.rcParams[axes.unicode_minus]False2、解决中文乱码问题 # 以下方式二选一 plt.rcParams[font.sans-serif][Simhei] plt.rcParams[font.sans-serif] [Microsoft YaHei] 3、图形展现形式 在jupyter notebook中有2种图形展现形式 %matplotlib notebook:运行这句命令会在notebook中启动交互式图形 %matplotlib inline:运行这句命令会在notebook中启动静态图形 如果没有运行该命令默认展示静态图形 %matplotlib notebook %matplotlib inline一、图形绘制 1.折线图plot 展现变量的趋势变化调用方式plt.plot(x,y,ls‘-’,lww,label‘plot figure’)参数 xx轴的数值 yy轴的数值 ls折现图的线条风格linestyle lw折现图的线条宽度lineweight label标记图形内容的标签文本 color图形颜色 xnp.linspace(0.05,20,200) ynp.sin(x)fig plt.figure()#创建一个图形画板 plt.plot(x,y,ls--,lw2,labelsin(x),colorr)#调用画图函数画图类似于在画板上贴画纸进行绘画 plt.legend() #legend将标签显示出来 plt.show() fig.savefig(test.png)2.散点图plotscatter plt.plot() xnp.linspace(0,10,30) ynp.sin(x)plt.plot(x,y,markero,colorc) plt.show()plt.scatter()比plt.plot()更加灵活比如可以单独空值每个散点与数据匹配也可以让每个散点具有不同的属性 函数功能寻找变量之间关系 调用方式plt.scatter(x,y,c‘b’,label‘scatter,figure’) xx轴数值 yy轴数值 c散点标记颜色 label标签文本 xnp.random.randn(100) ynp.random.randn(100) plt.scatter(x,y,cc,label散点图) plt.show()xnp.random.randn(100) ynp.random.randn(100) colorsnp.random.randn(100) sizenp.random.randint(20,500,100) plt.scatter(x,y,ccolors,ssize,alpha0.3,cmaphsv) plt.colorbar() #显示颜色条 plt.show()3.柱状图plt.bar条形图plt.barh 函数功能在x轴上绘制定性数据的分布特征调用方式plt.bar(x,y)与之相对应的是条形图 参数 x在X轴上的定性数据类别y每种定性数据类别数量align柱体对齐方式color柱体颜色tick_label刻度标签值alpha柱体透明度hatch柱体填充样式 x[i for i in range(6)] ynp.random.randint(45,100,6) z(a,b,c,d,e,f) plt.ylabel(数据) plt.bar(x,y,aligncenter,colorc,tick_labelz,hatch///) plt.show()4.直方图plt.hist堆积直方图 函数功能在X轴绘制定量数据的分布特征 参数说明 x在X轴上绘制箱体的定量数据输入值 bins用于确定柱体的个数或柱体边缘范围除了最后一个柱体作用都为闭区间其他柱体为左闭右开区间 color柱体颜色 histype柱体类型 bar传统的条形直方图如果是多个数据给出并排排列的条形图step生成默认的线图填补stepfilled生成默认的线图填充 label图例内容 rwidth柱体宽度 xnp.random.normal(loc10000,scale3000,size1000) binsrange(0,20000,500)plt.hist(x,binsbins,histtypebar,colorc,alpha0.6) plt.xlabel(test) plt.ylabel(数据) plt.show()堆积直方图和直方图相比多添加2个参数 x参数X需要对应两个数据对象可以用列表装载 stackedtrue即两个直方图堆积false表示两个直方图并列 label因为展示两类数据所有标签需额外设置 x0np.random.normal(loc10000,scale3000,size1000) x1np.random.normal(loc7000,scale3000,size1000) binsrange(0,20000,500) x(x0,x1) plt.hist(x,binsbins,histtypebar,label[x0,x1],stackedTrue,alpha0.6) plt.xlabel(test) plt.ylabel(数据) plt.legend(locupper right) plt.show()当stackedFalse时 5.饼图plt.pie 主要参数 x定性数据的不同类别的百分比 explode饼片边缘偏离半径的百分比如果制作分裂式饼图添加该参数即可 labels标记每份饼片的文本标签内容 autopct饼片文本标签内容对应的数值百分比样式 startangle从X轴起始位置开始第一个饼片逆时针旋转的角度 shadow是否绘制饼片的阴影 colors饼片的颜色 其他参数 pctdistance每个饼片中心与开始之间的比率默认值为0.6 labeldistance绘制饼图标签的径向问题距离默认1.1 percent0.1,0.15,0.3,0.2,0.2,0.05 explode0.1,0.1,0.1,0.1,0.1,0.5 #如果突出某部分可把对应值修改 autopacts%.2f%% startangle45 types优,良,中,一般,次,差 colors[r,g,b,c,y,y] plt.pie(xpercent,explodeexplode,labelstypes,autopctautopacts,startanglestartangle,colorscolors) plt.show()不传explode参数时 6.单个、多个箱线图boxplot 箱体由第一四分位、中位数第二四分位和第三四分位数组成箱须末端之外为离群值 参数 x输入数据 whis四分位距的倍数用来确定箱须包括数据范围大小 widths设置箱体宽度 sym离群值的标记样式 labels绘制每一个数据集的刻度标签 patch_artist是否给箱体添加颜色 notch如果为True则箱体由凹痕 单个箱线图 xnp.random.randn(1000) plt.boxplot(xx,whis1.5,widths0.3,symo,labels[箱体图],notchFalse) plt.grid(axisy,ls:,lw1,colorgrey,alpha0.4) plt.show()多个箱线图 数据集参数X需传入多个数据集对象 标签参数labels列表要包含多个标签字符串 二、绘图风格设置 1.图片保存及查看 xnp.linspace(0.05,20,200) ynp.sin(x)fig plt.figure()#创建一个图形画板 plt.plot(x,y,ls--,lw2,labelsin(x),colorr)#调用画图函数画图类似于在画板上贴画纸进行绘画 plt.legend() #legend将标签显示出来 plt.show() fig.savefig(test.png)from IPython.display import Image Image(test.png)2.设置坐标轴上下限 plt.xlim设置X轴范围 plt.ylim设置y轴范围 xnp.linspace(0.05,20,200) ynp.sin(x)fig plt.figure()#创建一个图形画板 plt.plot(x,y,ls--,lw2,labelsin(x),colorr)#调用画图函数画图类似于在画板上贴画纸进行绘画 plt.legend() #legend将标签显示出来 plt.xlim(0.1,20) plt.ylim(-2,2) plt.show()3.axis获取或设置某些轴的便捷方法 使用方法一plt.axis(xmin,xmax,ymin,ymax) xminx轴最小取值范围 xmaxx轴最大取值范围 yminy轴最小取值范围 ymaxy轴最大取值范围 使用方法二plt.axis(str) ‘on’打开轴线和标签 ‘off’关闭轴线和标签。等于设置相等的缩放比例改变轴限制 ‘scaled’设置相等的缩放比例改变绘图狂尺寸 ‘tight’设置限制大小足以显示所有数据 ‘auto’自动缩放带数据的填充框 4.轴标签xlabel()ylabel() xlabel()函数功能设置X轴标签文本 调用方式plt.xlabel(string) string标签文本内容 fontsize字体大小 平移性上面的函数功能调用签名和参数说明同样可以平移到函数ylabel上 5.文本标签图例legend() 函数功能标识不同图形的文本标签图例 调用方式plt.legend(loc‘lower left’) 主要参数 loc图例在图中的地理位置 upper right右上角、upper left左上角、upper center中间靠上 lower left左下角、lower right右下角、lower center中间靠下 center中间、center right中间靠右、center left中间靠左title图例标签内容标题参数shadow线框阴影True或Falsefancybox线框圆角处理参数True或False 6.设置轴刻度和刻度标签 通过plt.xticks()和plt.yticks()函数给x轴和y轴设定刻度同时通过这2给函数中的label参数来给这些刻度贴上标签 7.网格线设置grid() 函数功能绘制刻度线的网格线 调用方式plt.grid(linestyle‘:’,color‘’) 8.参考线axhline() 函数功能绘制平行于x轴的水平参考线与之对应的方法为plt.axvline() 调用方式plt.axhline(y0,c‘r’,ls‘:’,lw‘’) y水平参考线的出发点 c参考线的线调颜色 ls参考线的线条风格 lw参考线的线条宽度 9.参考区域axvspan() 函数功能绘制垂直于x轴的参考区域与之相应的函数为axhspan() 调用方式plt.axvspan(xmin1.0,xmax2,facecolor‘y’,alpha0.3) xmin参考区域起始位置 xmax参考区域终止位置 facecolor参考区域填充颜色 alpha参考区域填充颜色的透明度 10.指向性注释annotate() 函数功能添加图形内容细节的指向型注释文本 调用方式plt.annotate(string,xy(,),xytext(,),color‘b’,arrowpropsdict(arrowstyle‘-’,color‘b’) string图形内容的注释文本 xy:被注释图形内容的位置坐标 xytext注释文本的位置坐标 color注释文本的字体颜色 arrowprops指示被注释内容的箭头的字典属性 arrowstyle‘-’,‘-’,‘-[’,‘|-|’,‘-|’,‘-’,‘-’,‘|-’,‘|-|’,fancy,simple,wedge(注释文本字体粗细)color颜色 plt.annotate(测试说明,xy(np.pi/2,1),xytext(2.5,1),weightbold,colorr,arrowpropsdict(arrowstyle-,colorc))11.text()图形内容细节的无指向注释文本 调用方式plt.text(x,y,string,weight‘bold’,color‘b’) x注释文本位置横坐标 y注释文本位置纵坐标 string文本内容 weight字体大小 color字体颜色 plt.text(2,0.8,sin(x)曲线,fontsize12,colorc)12.title()添加图形内容标题 调用方式plt.title(string) string标题文本 loccenter/left/right fontdict可以用字典存储包含以下参数 family字体类别size字体大小color字体颜色style字体风格 plt.title(ysin(x),colorr,loccenter,fontsize13)三、绘图进阶 1.子图plt.subplot subplot(C,R,P)划分C行P列从最左上角向右数起序号P依次增加直到换一行序号页是从左向右增加 xnp.linspace(-2*np.pi,2*np.pi,200) y1np.sin(x) y2np.cos(x) y3x y4x**2plt.subplot(221) plt.plot(x,y1,labelsin(x))plt.subplot(222) plt.plot(x,y2,labelcos(x))plt.subplot(223) plt.plot(x,y3,labelx)plt.subplot(224) plt.plot(x,y4,labelx**2)plt.show()2.子图plt.subplots plt.subplots()其实会返回两个对象一个是figure画布实例一个是坐标轴实例axes figure可以看作一个图形实例用来包括坐标轴图形文字标签等axes表示一个坐标轴实例是一个带有刻度和标签的矩阵先有了figure、axes就可以使用ax.plot进行绘图了 因为ax[0]表示第一个子图的实例ax[1]表示第二个子图实例所有可以通过ax[0]回到第一个子图绘图 fig,axplt.subplots(2,1) # 把fig想象成一块画板ax想象成两张画纸 xnp.linspace(-2*np.pi,2*np.pi,200) y_01np.sin(x) y_02x**2 ax[0].plot(x,y_01,labelsin(x)) ax[0].legend() ax[0].set_title(图一) ax[1].plot(x,y_02,labelx**2) ax[1].legend() ax[1].set_title(图二) #如果在画完两幅子图之后在这个时候想再往图一添加折线图yx可以直接通过实例ax[0].plot()来画 ax[0].plot(x,x,colorr,ls--,alpha0.3) plt.show()3.plt.figure 语法plt.figure(num, figsize, dpi, facecolor, edgecolor, frameon 参数 num整数或字符串可选默认值无 如果未提供将创建新图形和图形编号。图形对象将此数字保存在“数字”中 如果提供了num将在该编号的图形中绘图如果num是一个字符串该字符串作为图标题。figsize整数元组可选默认值无[宽度高度]英寸如果未提供则默认为[6.4,4.8]dpi整数可选默认值无这个数字的分辨率。如果未提供则默认为100facecolor背景颜色。如果未提供则默认为w。edgecolor边框颜色。如果未提供则默认为w。frameon布尔型可选默认值True。如果为False则禁止绘制图框。 fig_01plt.figure(1,figsize[3,3]) #建立“画布1” ax_01plt.axes() fig_02plt.figure(2,figsize[2,2]) #建立“画布2” ax_02plt.axes() plt.show()4.plt.axes plt.axes用来创建一个新的全窗口轴: 语法plt.axes([left, bottom, width, height]…) 以左下角为原点右上角为1设置轴域的[左坐标底坐标宽度高度] 上面的轴域取值范围是左下角原点为0右上角为1。左坐标和底坐标两个参数对应的就是——该坐标轴的原点位置为该图形宽度和高度比例。宽度和高度的参数就是——该坐标轴原点往外扩展宽度和高度为图形的比例长度。 xnp.linspace(-2*np.pi,2*np.pi,200) ynp.sin(x)figplt.figure(1,facecolorgray) #建立“画布1”设为灰色 ax_1plt.axes([0,0,0.4,0.4],facecolorw) #轴域画纸颜色设置成白色 ax_1.plot(x,y,ls-.,colorr) ax_2plt.axes([0.4,0.4,0.6,0.6],facecolorb) #轴域画纸颜色设成绿色 ax_2.plot(x,y,ls-,colorc) plt.show()5.其他建立figure、axes方法 1通过plt.subplots xnp.linspace(0,10,1000) ynp.sin(x) fig,((ax_01,ax_02),(ax_03,ax_04))plt.subplots(2,2) # 通过plt.subplots()返回“画板”和“画纸” ax_01.plot(x,y) plt.show()2通过plt.add_subplot fig plt.figure() # 先创建“画板” ax_01 fig.add_subplot(221) # 通过“画板”来调用“画纸” ax_01.plot(x,y) ax_02 fig.add_subplot(222) ax_03 fig.add_subplot(223) ax_04 fig.add_subplot(224)plt.show()6.面向对象绘图 1折线图ax.plot xnp.linspace(-2*np.pi,2*np.pi,200) ynp.sin(x) fig plt.figure() ax plt.axes() ax.plot(x,y,ls--,colorc,labeltest) ax.legend() plt.show()2散点图ax.scatter fig plt.figure() ax plt.axes()xnp.linspace(0.05,20,500) ynp.random.randint(1,100,500) # ax.scatter(x,y,labelscatter figure) # ax.legend() plt.scatter(x,y,labelscatter figure) plt.legend() plt.show()3柱状图ax.bar fig plt.figure() ax plt.axes()x[i for i in range(1,6)] y np.random.randint(45,100,5) z(a,b,c,d,e) ax.set_ylabel(text) ax.grid(linestyle-.,colorr,axisy,alpha0.15) ax.bar(x,y,aligncenter,colorc,tick_labelz,hatch|) plt.show()4plt和ax部分区别 1、绝大多数plt函数都可以直接转换成ax方法比如plt.plot()–ax.plot()、plt.legend()–ax.legend()等。 2、在设置坐标轴上下限、坐标轴标题和图形标题方面会稍有不同 设置坐标轴标题 plt.xlabel()–ax.set_xlabel() plt.ylabel()–ax.set_ylabel()设置坐标轴上下限 plt.xlim()–ax.set_xlim() plt.ylim()–ax.set_ylim()设置图形标题 plt.title()–ax.set_title() 3、使用面向对象的方式绘制气泡图,不能设置colorbar,不加colorbar()就不会报错
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