matplotlib python绘图总结
- matplotlib 简要的介绍
- 直方图
- 线形图
- 散点图
- 饼图
先上官网
https://matplotlib.org/gallery/index.html
matplotlib 简要的介绍
matplotlib是第一个Python可视化程序库。
基本框架：脚本层，艺术家层，后端层。
直方图、线图、散点图、饼图（标题，图例，刻度）
major tick 主刻度； minor tick 辅刻度；
legend 图例； title 标题； spines 边框； grid 网格线；
一、设置图像风格
plt.style.use('classic') #设置图像的风格为经典风格，也是默认的风格使用此命令后，同一个python进程中的其它图像的绘制也都会使用这种风格。
（可以用plt.style.available命令查看所有可用的风格。例如有’bmh’、‘dark_background’、'seaborn-dark‘等风格。）
二、创建图像&做坐标轴
fig=plt.figure() #创建图像
ax=plt.axes() #创建坐标轴对象或者使用 fig,ax=plt.subplots() #同时创建出图像和坐标轴的实例
三、设置坐标轴的上下限
ax.set_xlim(min,max) #设置x轴上下限
ax.set_ylim(min,max) #设置y轴上下限四、设置图像的标题
plt.title(“title_name”) 或 ax.set_title("title_name")
#设置图像的标题为双引号中的字符串五、设置坐标轴标签
ax.set_xlabel("label_name") #设置x轴上标签
ax.set_ylabel("label_name") #设置y轴上标签六、设置图例
plt.legend(["y=100x+10","y=2^x"],loc='upper left')
#在左上角显示图例
ax.legend([line1,line2,line3],["label1","label2","label3"],loc='lower right')
#给三条线分别设置图例，位置在右下角七、添加文字
ax.text(x,y,s) #在(x,y)坐标处添加文字串s八、添加注释（注释可以在文字下方添加箭头的样式）
ax.annotate("annotation",xy=(1,2),xycoords='axes fraction',xytext=(2,3),textcoords='axes fraction',arrowprops=dict(arrowstyle="->"))
#(x,y)坐标处为箭头的位置，xycoords为箭头的坐标体系，xytext为注释文字起始的坐标，textcoords为注释文字的坐标体系，arrowstyle为 箭头样式九、隐藏边框
ax.spines["top"].set_visible(False) #隐藏上边框
#同理，隐藏下边框、左边框和右边框的参数分别为"bottom"、"left"、"right"。十、隐藏坐标轴（刻度&刻度值）
ax.set_xticks([ ]) #隐藏x轴刻度和刻度值
ax.xaxis.set_major_formatter( plt.NullFormatter() ) #只需隐藏刻度值，同时保留刻度十一、设置坐标轴刻度和刻度标签
ax.set_xticks([1,2,3]) #设置x轴刻度为1,2,3
ax.set_yticks([1,2,3]) #设置y轴刻度为1,2,3
ax.set_xticklabels(["one","two","three"]) #设置x轴刻度标签为 one,two,three
ax.set_yticklabels(["one","two","three"]) #设置y轴刻度标签为 one,two,three十二、创建多个图像
大图套小图：
ax1=fig.add_axes([left, bottom, width, height])
# [left, bottom, width, height]用来设置新坐标轴的位置和大小。规则网格图
fig,ax=plt.subplots(num_of_rows,num_of_columns,sharex=True,sharey=True)
#创建出几行几列的网格图，可以用ax[0].plot()，ax[1].plot()等相继在各网格 上画图。十三、设置对正文的支持
matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']#细黑体的中文字符如果是mac的话，没有simhei字体可以采用’Arial Unicode MS’字体
matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['Arial Unicode MS']#细黑体的中文字符十四、保存图像
fig.savefig('file_name.png') #将图像保存到当前文件夹的file_name.png文件之中。注意此命令必须放在plt.show()之前，否则保存的将会是空白图像
可以通过fig.canvas.get_supported_filetypes()查看系统支持的文件格式，常用的包括pdf、png、svg等文件格式。
十五、显示图像
plt.show()在一个python进程中只能使用一次plt.show()，因此通常 把此命令放在程序的最后，等所有参数全部设置完毕后再显示图像。
直方图
pyplot.bar(x, height, width=0.8, bottom=None, *, align='center')x表示在横轴上的数据，
height是直方图的高度，这两个是必须需要的参数，
一般情况下这两个参数都是一个列表或者序列的形式。
width是指的直方图的宽度，默认情况下是0.8，即最大宽度的80%。
bottom参数指的是直方图的底部在y坐标上的起点值，默认情况下是0。
*表示其它参数，例如颜色、边缘颜色、线宽、刻度标签等。
align参数是表示直方图与数据的对齐关系，默认为居中对齐方式。可以使用’edge’参数表示从x数据的位置左对齐。
线形图
pyplot.plot(x, y, marker='o', color=blue, linestyle='-', linewidth=2.5, markersize=10)x,y为数据点所在的坐标位置，不可缺少。
marker是数据点的样式，
color是线条的颜色，
linestyle是线条的形式，
linewidth是线宽，
markersize是数据点的大小。
散点图
plt.scatter(x, y, s= 20, c= None, marker= 'o', alpha= None, linewidths= None, edgecolors= None)x,y为散点的坐标位置，不可缺少；
s：指定散点图点的大小，默认为20。通过传入新的变量，可以实现气泡图的绘制；
c：指定散点图点的颜色 默认为蓝色；
marker：指定散点图点的形状，默认为圆形；
alpha：设置散点的透明度；
linewidths：设置散点边界线的宽度；
edgecolors：设置散点边界线的颜色
饼图
patches,texts,autotexts= plt.pie(size, explode=explode_list, labels=label_list, labeldistance=1.1, autopct="%1.1f%%", shadow=False, startangle=90, pctdistance=0.6)size：饼图中各部分的数值
explode 设置各部分突出 显示的比例
label 设置各部分的标签
labeldistance 设置标签文本距圆心位置 1.1表示1.1倍半径
autopct：设置饼图里面的文本格式
shadow：设置是否有阴影
startangle 起始角度，默认从 开始逆时针转
pctdistance ：设置圆内文本距圆心距离
返回值
patches 返回一个列表，其中的元素为饼图的各个扇区
texts 返回一个包含标签实例的列表，标签是指在饼图外部的文本
autotexts 返回一个包含数据标签实例的列表，数据标签是指在饼图内部的文本可以对返回值进行进一步的设置，实现更多的显示效果。
