Matplotlib - Python的数据可视化库

超过100种数据可视化效果
由各种可视化类构成,内部结构复杂,受Matlab的启发
matplotlib.pyplot 是绘制各类可视化图形的命令子库,相当于一个快捷方式

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.plot([3,1,2,4,5])
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x7f06d1eacda0>]
>>> plt.ylabel("grade")
<matplotlib.text.Text object at 0x7f06d1edbc88>
>>> plt.savefig("test", dpi=600) #默认png格式
>>> plt.show()
# 此时出现新窗口
# 关闭新窗口后继续继续回到命令行
# 关闭窗口以后, plt就成了空的了

#二维坐标轴,前一个为x坐标,后一个为y坐标
>>> plt.plot([0,2,4,6,8],[3,1,4,5,2])
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x7f06d1d9b940>]
>>> plt.ylabel("grade")
<matplotlib.text.Text object at 0x7f06d2526f28>
#设置x轴起始值为-1,终点为10; y轴起始0,终止6
>>> plt.axis([-1,10,0,6])
[-1, 10, 0, 6]
>>> plt.show()

plt.subplot( nrows, ncols, plot_number)

nrows 横轴个数
ncols 纵轴个数
plot_number 当前画的图在哪个区域
可以通过 plot_number 切换绘图区域

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> import numpy as np
>> a=np.arange(0.0,5.0,0.02)
>>> a
>>> plt.subplot(2,1,1)
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7f06cd313908>
>>> plt.plot(a,f(a))
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x7f06d24f8e80>]
>>> plt.subplot(2,1,2)
>>> plt.plot(a, np.cos(2*np.pi*a), 'r--')
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x7f06cfd0aba8>]
>>> plt.show()

plt.plot(x, y, format_string, **kwargs)

x - x轴数据,列表或数组,可选
y - y轴数据,列表或数组
format_string - 控制曲线的格式字符串,可选
**kwargs - 第二组或更多的(x,y,format_string),用于同时绘制多条曲线,此时曲线的 x 不能省略

format_string

由颜色字符、风格字符和标记字符组成
不指定时有系统默认,会对不同线进行区分

颜色字符

说明

颜色字符

说明

'b'

蓝色

'm'

洋红色magenta

'g'

绿色

'y'

黄色

'r'

红色

'k'

黑色

'c'

青绿色cyan

'w'

白色

'#008000'

RGB某颜色

'0.8'

灰度值

风格字符

说明

'-'

实线

'--'

破折线

'-.'

点划线

':'

虚线

"''

无线条

标记字符

说明

标记

说明

标记

说明

'.'

点标记

'1'

下花三角标记

'h'

竖六边形标记

','

像素标记(极小点)

'2'

上花三角标记

'H'

横六边形标记

'o'

实心圈标记

'3'

左花三角标记

'+'

十字标记

'v'

倒三角标记

'4'

右花三角标记

'x'

x标记

'^'

上三角标记

's'

实心方形标记

'D'

菱形标记

'>'

右三角标记

'p'

实心五角标记

'd'

瘦菱形标记

'<'

左三角标记

'*'

星形标记

'|'

垂直线标记

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(10)
#绿色圆圈实线,红色x不画线,任意色*号不画线,蓝色折点线
>>> plt.plot(a, a*1.5,'go-', a, a*2.5,'rx', a, a*3.5,'*', a, a*4.5,'b-.')
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x7f1535000940>, <matplotlib.lines.Line2D object at 0x7f1535000b00>, <matplotlib.lines.Line2D object at 0x7f1534f8c4e0>, <matplotlib.lines.Line2D object at 0x7f1534f8ccc0>]
>>> plt.show()
#显示4条曲线

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>>> import matplotlib.pyplot as plt >>> plt.plot([3,1,2,4,5]) [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x7f06d1eacda0>] >>> plt.ylabel("grade") <matplotlib.text.Text object at 0x7f06d1edbc88> >>> plt.savefig("test", dpi=600) #默认png格式 >>> plt.show() # 此时出现新窗口 # 关闭新窗口后继续继续回到命令行 # 关闭窗口以后, plt就成了空的了 #二维坐标轴,前一个为x坐标,后一个为y坐标 >>> plt.plot([0,2,4,6,8],[3,1,4,5,2]) [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x7f06d1d9b940>] >>> plt.ylabel("grade") <matplotlib.text.Text object at 0x7f06d2526f28> #设置x轴起始值为-1,终点为10; y轴起始0,终止6 >>> plt.axis([-1,10,0,6]) [-1, 10, 0, 6] >>> plt.show()

plt.subplot( nrows, ncols, plot_number)

nrows 横轴个数

ncols 纵轴个数

plot_number 当前画的图在哪个区域

可以通过 plot_number 切换绘图区域

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> import numpy as np
>> a=np.arange(0.0,5.0,0.02)
>>> a
>>> plt.subplot(2,1,1)
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x7f06cd313908>
>>> plt.plot(a,f(a))
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x7f06d24f8e80>]
>>> plt.subplot(2,1,2)
>>> plt.plot(a, np.cos(2*np.pi*a), 'r--')
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x7f06cfd0aba8>]
>>> plt.show()

plt.plot(x, y, format_string, **kwargs)

x - x轴数据,列表或数组,可选

y - y轴数据,列表或数组

format_string - 控制曲线的格式字符串,可选

**kwargs - 第二组或更多的(x,y,format_string),用于同时绘制多条曲线,此时曲线的 x 不能省略

format_string

由颜色字符、风格字符和标记字符组成

不指定时有系统默认,会对不同线进行区分

颜色字符

说明

颜色字符

说明

'b'

蓝色

'm'

洋红色magenta

'g'

绿色

'y'

黄色

'r'

红色

'k'

黑色

'c'

青绿色cyan

'w'

白色

'#008000'

RGB某颜色

'0.8'

灰度值

风格字符

说明

'-'

实线

'--'

破折线

'-.'

点划线

':'

虚线

"''

无线条

标记字符

说明

标记

说明

标记

说明

'.'

点标记

'1'

下花三角标记

'h'

竖六边形标记

','

像素标记(极小点)

'2'

上花三角标记

'H'

横六边形标记

'o'

实心圈标记

'3'

左花三角标记

'+'

十字标记

'v'

倒三角标记

'4'

右花三角标记

'x'

x标记

'^'

上三角标记

's'

实心方形标记

'D'

菱形标记

'>'

右三角标记

'p'

实心五角标记

'd'

瘦菱形标记

'<'

左三角标记

'*'

星形标记

'|'

垂直线标记

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(10)
#绿色圆圈实线,红色x不画线,任意色*号不画线,蓝色折点线
>>> plt.plot(a, a*1.5,'go-', a, a*2.5,'rx', a, a*3.5,'*', a, a*4.5,'b-.')
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x7f1535000940>, <matplotlib.lines.Line2D object at 0x7f1535000b00>, <matplotlib.lines.Line2D object at 0x7f1534f8c4e0>, <matplotlib.lines.Line2D object at 0x7f1534f8ccc0>]
>>> plt.show()
#显示4条曲线