通过折线图讲解matplotlib的绘制图像

什么是Matplotlib

  • matrix>>矩阵 # 二维数据 二维图表
  • plot >>画图
  • lib >>library库
    可了解JS库 : D3(国外库) echarts(国内库)

Matplotlib 三层结构

  • 容器层
    1.画板层(canvas): 位于最底层,用户一般接触不到
    2.画布层(figure):plt.figure(),建立在canvas之上
    3.绘图区/坐标系(axes):plt.subplots(),建立在figure之上,x、y轴张成的区域
  • 辅助显示层
    坐标系(axis)
    图例(legend):- 建立在axes之上
  • 图像层
折线图绘制与保存图片
实例讲解
# 展现上海一周的天气,从周一到周日的天气温度
# 创建画布
plt.figure(figsize=(20,6),dpi=80)  

# 绘制图像  
plt.plot([1,2,3,4,5,6,7],[17,17,18,15,11,11,13])  # 列表1为x轴,列表2为y轴

# 保存图片
plt.savefig(r"C:\Users\Administrator\Desktop\text.png") # 保存在桌面,想要保存图像需放在pit.show()之前

# 显示图像
plt.show() 
粗略画图

完善原始折线图(辅助显示层)

# 需求:画出上海11点到12点1小时内每分钟的温度变化折线图,温度范围在15度~18度
import random

# 准备数据 x y
x = range(60)
y_shanghai = [random.uniform(15,18) for i in x]  # uniform 平均分布

# 创建画布
plt.figure(figsize=(20,6),dpi=80)

# 绘制图像
plt.plot(x,y_shanghai)

# 修改x、y刻度
# 准备x的刻度说明
x_label = ["11点{}分".format(i) for i in x]
plt.xticks(x[::5],x_label[::5]) # 步长要前后参数对应
plt.yticks(range(0,40,5))

# 添加网格显示
plt.grid(True,linestyle="--",alpha=0.5) # linestyle为网格的风格,alpha为透明度;True为默认值,可不填

# 添加描述信息
plt.xlabel("时间变化")
plt.ylabel("温度变化")
plt.title("上海城市11点到12点每分钟的温度变化状况")

# 显示图像
plt.show()
完善之后的画图

再次完善以上折线图

# 需求:再添加一个城市的温度变化
# 收集到北京当天温度变化情况,温度在1度到3度

# 准备数据 x y
x = range(60)
y_shanghai = [random.uniform(15,18) for i in x]  # uniform 平均分布
y_beijing = [random.uniform(1,3) for i in x]

# 创建画布
plt.figure(figsize=(20,6),dpi=80)

# 绘制图像
plt.plot(x,y_shanghai,color='r',linestyle='--',label="上海")
plt.plot(x,y_beijing,color='b',label="北京")

# 显示图例,不传参数默认位置显示在右上角
# plt.legend()

# 显示图例并设置位置
# plt.legend(loc='lower left')# 显示在左下角
plt.legend(loc=3) # 也可以写成数字形式,与上面效果一致

# 修改x、y刻度
# 准备x的刻度说明
x_label = ["11点{}分".format(i) for i in x]
plt.xticks(x[::5],x_label[::5]) # 步长要前后参数对应
plt.yticks(range(0,40,5))

# 添加网格显示
plt.grid(True,linestyle="--",alpha=0.5) # linestyle为网格的风格,alpha为透明度;True为默认值,可不填

# 添加描述信息
plt.xlabel("时间变化")
plt.ylabel("温度变化")
plt.title("上海、北京11点到12点每分钟的温度变化状况")

# 显示图像
plt.show()
已完善各项设置的画图

多坐标系显示:plt.subplots(面向对象的画图方法)
figure,axes = matplotlib.pyplot.subplots(nrows=1,ncols=1,**fig_kw) # nrows=1,ncols=1 代表1行1列

  • axet[0].方法
  • axet[1].方法
  • 设置标题方法不同
  • set_xticks
  • set_yticks
  • set_xlabel
  • set_ylabel
# 准备数据 x y
x = range(60)
y_shanghai = [random.uniform(15,18) for i in x]  # uniform 平均分布
y_beijing = [random.uniform(1,3) for i in x]

# 创建多个子图,返回画布及绘图区
figure,axes = plt.subplots(nrows=1,ncols=2,figsize=(20,6),dpi=80)

# 绘制图像
axes[0].plot(x,y_shanghai,color='r',linestyle='--',label="上海")
axes[1].plot(x,y_beijing,color='b',label="北京")

# 显示图例
axes[0].legend()
axes[1].legend()

# 修改x、y刻度
# 准备x的刻度说明
x_label = ["11点{}分".format(i) for i in x]
axes[0].set_xticks(x[::7],) # 步长要前后参数对应
axes[0].set_xticklabels(x_label[::7])
axes[0].set_yticks(range(0,40,5))
axes[1].set_xticks(x[::7],) # 步长要前后参数对应
axes[1].set_xticklabels(x_label[::7])
axes[1].set_yticks(range(0,40,5))

# 添加网格显示
axes[0].grid(True,linestyle="--",alpha=0.5) 
axes[1].grid(True,linestyle="--",alpha=0.5)

# 添加描述信息
axes[0].set_xlabel("时间变化")
axes[0].set_ylabel("温度变化")
axes[0].set_title("上海11点到12点每分钟的温度变化状况")
axes[1].set_xlabel("时间变化")
axes[1].set_ylabel("温度变化")
axes[1].set_title("北京11点到12点每分钟的温度变化状况")

# 显示图像
plt.show()
多坐标系画图

折线图的引用场景

  • 某事物、某指标随时间变化的状况
  • 另外:可画各种数学函数
# 例如绘制抛物线

# 需利用numpy来生成部分数据
import numpy as np

# 准备x、y数据
x = np.linspace(-1,1,1000)
y = 2 * x * x

# 准备画布
plt.figure(figsize=(20,6),dpi=80)

# 绘制图像
plt.plot(x,y)

# 展示图像
plt.show()
抛物线
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