轻松可视化:Matplotlib绘图终极指南

姓名:闫伟  学号:15020150038

转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/46890207

【嵌牛导读】:Matplotlib 是最常用的 2D 绘图库之一,也是一款很实用的数据可视化工具

【嵌牛鼻子】:Matplotlib

【嵌牛提问】:怎么更改图例上的标签名称?如何设置刻度线?怎样将比例设置为对数?我该怎么给图表添加注释和箭头?如何给我的图表添加网格线?

【嵌牛正文】:

本文收集了如何自定义你的 matplotlib 绘图的常见问题和答案,也可以作为 matplotlib 快速绘图的速查表,但不是 matplotlib 的入门介绍。如果你对这个库还不熟悉,可以看看它的文档

文章涵盖的话题包括图表、图表属性、图例、轴、注释和保存图表。

初步小贴士

首先,导入 matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt

在 Jupyter Notebook 中,你可以把下面这行代码包含在内,这样每次想画图的时候就不用必须调用 plt.show()了。

%matplotlib inline

另一个方便的技巧是,如果你不想出现 <matplotlib.collections.PathCollection at 0x1182bc710> 这行恼人的信息,只需在你的代码后面添加一个分号,如下面第二张图所示。

之前:

之后:

图表和子图(Subplot)

问:我该怎么增加图表的大小?

很多时候,图表的默认尺寸都很小。你可以添加参数 figsize,像下面这样以英寸为单位指明图形的高度和宽度。

plt.figure(figsize=(20,10))

问:什么是子图(subplot)?我该怎么创建和操作子图?

子图就是一组更小的轴,它们一起存在于单个图中。下面是 2X2 形式的 4 个子图示例:

这些子图是用下面这些代码创建的。我们调用 plt.subplot,并指明 3 个数字。它们指行、列和子图的数量。

for i in range (1, 5):  plt.subplot(2, 2, i)  plt.text(0.5,0.5, str((2, 2, i)), ha=’center’, fontsize = 10)  plt.tight_layout()

在上面的子图中,图中的文本是对这 3 个数字的引用。子图编号的顺序是左上方开始的行,从数字 1 开始。例如,左上图是子图编号 1,右上图是子图编号 2,左下图是子图编号 3,右下图是子图编号 4.

注意,你必须调用 plt.subplot(2, 2, 1) 来激活子图。

问:我的子图布局看着很丑,该怎么调整?

下面例子中,子图之间靠的太近了,看着有点挤。我们可以通过调用 plt.tight_layout() 来修正。它会清理子图之间的填充部分,让图表看起来更清爽。

之前:

之后:

问:怎么向我的图表添加网格线?

plt.grid(True)

风格和属性

问:如何修改图表中线条的颜色/宽度/风格?

你可以传递和设置参数 color,linewidth 和 linestyle。

plt.plot(x, y, color = ‘green’ , linewidth = 2, linestyle = “-”)

下面是一些你可以选择的线条风格:

问:怎样修改标记的样式或颜色?

你可以传递和设置参数 marker 和 color,如下所示:

plt.scatter(x, y, marker = ‘o’, color = ‘red’)

这里是一些供你选择的标记:

问:怎么修改线条的透明度?

向图表传入 alpha 参数表示线条的透明度,它的设置范围在 0 到 1 之间,其中 0 表示完全透明,1 表示无透明。

plt.plot(x, y, alpha = 0.1)

下图展示了当 alpha 分别为 0.9,0.5 和 0.1 时的透明效果:

图例

问:该怎样为我的图表添加图例?

如果你的图表上没有自动出现图例,你可以用如下代码来显示图例。

plt.legend()

问:该如何修改图例出现的位置?

你可以向 loc 参数中传入以下参数:upper right,upper left,lower left,lower right, right, center left, center right, lower center, upper center, center,分别表示右上角,左上角,左下角,右下角,右角,左中角,右中角,下中心,上中心,中心位置。

plt.legend(loc = ‘lower right’);

问:该怎样修改图例中的标签名称?

方法1:

比方说你有 10 个图例项,你只想修改第一个图例项中的标签。将图例保存到变量 L 之后,可以用“L.get_texts()[0]”调用图例中的第一项,手动设置为你想用的文本。在下面的例子中,我们将图例修改为了‘line123’。

L = plt.legend()get_texts()[0].set_text('line123')

方法2:

另外,你可以创建一列标签名称,设置图例标签等于你创建的列表。

mylabels = ['happy', 'sad', 'nervous', 'angry', 'neutral']plt.legend(labels = my_labels)

问:如何修改图例大小?

如果想设置具体图表中的图例大小,你可以传入 fontsize 参数。

plt.legend(fontsize = 10);

也可以不用数字表示字体大小,像下面这样操作:

plt.legend(fontsize = 'x-large');

问:如何命名 x 轴和 y 轴的标签?以及如何修改字体大小?

根据你想具体使用的哪个轴,你可以叫他们‘ylabel’或‘xlabel’,如下所示。第一项就是你想让轴使用的名称。如果想设置字体大小,像下面这样嵌入 fontsize 参数:

plt.ylabel('Income', fontsize = 15) #for y labelplt.xlabel('Age', fontsize = 15) #for x label

问:我该如何设置刻度线?

第一个参数设置刻度线所在的位置,第二个参数设置刻度线旁边的标签。

plt.yticks([0,2,4,6,7,10], [“0”, “2B”, "4B”, “8B”, “10B”])plt.xticks([0,1,2,3,4,5], [“0”, “1oz”, "2oz”, “3oz”, “4oz”])

问:如何设置轴的长度?

plt.ylim(-1.0,1.0) #for y axisplt.xlim(0, 50) #for x axis

问:如何将比例修改为对数?

plt.yscale(“log”) #for y axisplt.xsclae("log") #for x axis

注释

问:如何向图表添加注释和箭头?

我们可以创建注释,并指明注释 xy 参数的坐标。xytext 定义了标签的坐标。如果我们想添加箭头,需要使用 arrowprops 来显示箭头。

plt.annotate(‘sentosa’, xy = (5.0, 3.5), xytext(4.25, 4.0), arrowprops={'color': 'red'})

保存图表

按自己的需要自定义完图表后,就该保存了。这里我们将示例中的图表命名为“plot1”,用如下方式将图表保存到你的工作目录中。

plt.savefig('plot1.jpg')

最后一点

如果你在 Jupyter Notebook 中画了一个非常大的图表的话,你的 Jupyter Notebook 会变得非常慢。

如果你将鼠标悬停在图形的左侧,会出现一个如下所示的灰色框。双击该灰色框,就能隐藏你的图表,从而让 Jupyter Notebook 可以正常运行。这也有助于滚动图表。

希望本文对你使用 matplotlib 绘图有所帮助。

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