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Matplotlib基础知识

Matplotlib中的基本图表包括的元素

• x轴和y轴 axis
  水平和垂直的轴线
• x轴和y轴刻度 tick
  刻度标示坐标轴的分隔，包括最小刻度和最大刻度
• x轴和y轴刻度标签 tick label
  表示特定坐标轴的值
• 绘图区域（坐标系） axes
  实际绘图的区域
• 坐标系标题 title
  实际绘图的区域

• 轴标签 xlabel ylabel
  实际绘图的区域

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas import Series,DataFrame

一. 包含单条曲线的图

• 注意：y,x轴的值必须为数字

x=[1,2,3,4,5]
y=[2,4,6,8,10]

1. 绘制直线

 

 2. 绘制抛物线

3. 绘制正弦曲线图

 

二. 包含多个曲线的图

1、连续调用多次plot函数

2、也可以在一个plot函数中传入多对X,Y值，在一个图中绘制多个曲线

 

 三. 将多个曲线图绘制在一个table区域中：对象形式创建表图

• a=plt.subplot（row,col,loc） 创建曲线图
• a.plot(x,y) 绘制曲线图

 

四. 坐标轴界限

axis方法:设置x，y轴刻度值的范围

plt.axis([xmin,xmax,ymin,ymax])

 

 

设置画布比例：plt.figure(figsize=(a,b)) a:x刻度比例 b：y刻度比例 （2:1）表示x刻度显示为y刻度显示的2倍

 

 

五. 坐标轴标签

• s 标签内容
• color 标签颜色
• fontsize 字体大小
• rotation 旋转角度
• plt的xlabel方法和ylabel方法 title方法

 

六. 图例

egend方法

两种传参方法：

• 分别在plot函数中增加label参数,再调用plt.legend()方法显示
• 直接在legend方法中传入字符串列表

 

七. 保存图片

使用figure对象的savefig函数来保存图片

fig = plt.figure()---必须放置在绘图操作之前

figure.savefig的参数选项

• filename
  含有文件路径的字符串或Python的文件型对象。图像格式由文件扩展名推断得出，例如，.pdf推断出PDF，.png推断出PNG （“png”、“pdf”、“svg”、“ps”、“eps”……）
• dpi
  图像分辨率（每英寸点数），默认为100
• facecolor ，打开保存图片查看 图像的背景色，默认为“w”（白色）  

八. 设置plot的风格和样式

 　　 plot语句中支持除X,Y以外的参数，以字符串形式存在，来控制颜色、线型、点型等要素，语法形式为：

plt.plot(X, Y, 'format', ...)

 

 颜色

 参数color或c

1. 颜色值的方式

2. 透明度

　　 alpha参数

 

3. 线型

 

4. 线宽

5. 点型

九. 2D图形

直方图

• 是一个特殊的柱状图，又叫做密度图。

【直方图的参数只有一个x！！！不像条形图需要传入x,y】

plt.hist()的参数

• bins
  直方图的柱数，可选项，默认为10
• color
  指定直方图的颜色。可以是单一颜色值或颜色的序列。如果指定了多个数据集合,例如DataFrame对象，颜色序列将会设置为相同的顺序。如果未指定，将会使用一个默认的线条颜色
• orientation
  通过设置orientation为horizontal创建水平直方图。默认值为vertical

 

 

条形图：plt.bar()

• 参数：第一个参数是索引。第二个参数是数据值。第三个参数是条形的宽度

-【条形图有两个参数x,y】

• width 纵向设置条形宽度
• height 横向设置条形高度

bar()、barh()

 

 

饼图 

饼图阴影、分裂等属性设置

#labels参数设置每一块的标签；

#labeldistance参数设置标签距离圆心的距离（比例值）

#autopct参数设置比例值小数保留位(%.3f%%)；

#pctdistance参数设置比例值文字距离圆心的距离

#explode参数设置每一块顶点距圆心的长度（比例值,列表）；

#colors参数设置每一块的颜色（列表）；

#shadow参数为布尔值，设置是否绘制阴影

#startangle参数设置饼图起始角度

 

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.

.

 

 .

 

散点图：因变量随自变量而变化的大致趋势

 

【散点图需要两个参数x,y，但此时x不是表示x轴的刻度，而是每个点的横坐标！】

scatter()

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