python繪圖篇

1，xlable,ylable設(shè)置x，y軸的標(biāo)題文字。

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2，title設(shè)置標(biāo)題。

3，xlim,ylim設(shè)置x,y軸顯示范圍。

plt.show()顯示繪圖窗口，通常情況下，show（）會(huì)阻礙程序運(yùn)行，帶-wthread等參數(shù)的環(huán)境下，窗口不會(huì)關(guān)閉。

plt.saveFig（）保存圖像。

面向?qū)ο罄L圖

1，當(dāng)前圖表和子圖可以用gcf(),gca()獲得。

subplot()繪制包含多個(gè)圖表的子圖。

configure subplots,可調(diào)節(jié)子圖與圖表邊框距離。

可以通過(guò)修改配置文件更改對(duì)象屬性。

圖標(biāo)顯示中文

1，在程序中直接指定字體。

2， 在程序開(kāi)始修改配置字典reParams.

3，修改配置文件。

Artist對(duì)象

1，圖標(biāo)的繪制領(lǐng)域。

2，如何在FigureCanvas對(duì)象上繪圖。

3，如何使用Renderer在FigureCanvas對(duì)象上繪圖。

FigureCanvas和Render處理底層圖像操作，Artist處理高層結(jié)構(gòu)。

分為簡(jiǎn)單對(duì)象和容器對(duì)象，簡(jiǎn)單的Aritist是標(biāo)準(zhǔn)的繪圖元件，例如Line 2D,Rectangle,Text,AxesImage等，而容器類(lèi)型包含許多簡(jiǎn)單的的 Aritist對(duì)象，使他們構(gòu)成一個(gè)整體，例如Axis,Axes,Figure等。

直接創(chuàng)建Artist對(duì)象進(jìn)項(xiàng)繪圖操作步奏：

1，創(chuàng)建Figure對(duì)象（通過(guò)figure（）函數(shù)，會(huì)進(jìn)行許多初始化操作，不建議直接創(chuàng)建。）

2，為Figure對(duì)象創(chuàng)建一個(gè)或多個(gè)Axes對(duì)象。

3，調(diào)用Axes對(duì)象的方法創(chuàng)建各類(lèi)簡(jiǎn)單的Artist對(duì)象。

Figure容器

如何找到指定的Artist對(duì)象。

1，可調(diào)用add_subplot()和add_axes()方法向圖表添加子圖。

2，可使用for循環(huán)添加?xùn)鸥瘛?/p>

3，可通過(guò)transform修改坐標(biāo)原點(diǎn)。

Axes容器

1，patch修改背景。

2，包含坐標(biāo)軸，坐標(biāo)網(wǎng)格，刻度標(biāo)簽，坐標(biāo)軸標(biāo)題等內(nèi)容。

3，get_ticklabels(),,get-ticklines獲得刻度標(biāo)簽和刻度線(xiàn)。

1，可對(duì)曲線(xiàn)進(jìn)行插值。

2，fill_between()繪制交點(diǎn)。

3，坐標(biāo)變換。

4，繪制陰影。

5，添加注釋。

1，繪制直方圖的函數(shù)是

2，箱線(xiàn)圖（Boxplot）也稱(chēng)箱須圖（Box-whisker Plot），是利用數(shù)據(jù)中的五個(gè)統(tǒng)計(jì)量：最小值、第一四分位

數(shù)、中位數(shù)、第三四分位數(shù)與最大值來(lái)描述數(shù)據(jù)的一種方法，它可以粗略地看出數(shù)據(jù)是否具有對(duì)稱(chēng)性以及分

布的分散程度等信息，特別可以用于對(duì)幾個(gè)樣本的比較。

3，餅圖就是把一個(gè)圓盤(pán)按所需表達(dá)變量的觀(guān)察數(shù)劃分為若干份，每一份的角度（即面積）等價(jià)于每個(gè)觀(guān)察

值的大小。

4,散點(diǎn)圖

5,QQ圖

低層繪圖函數(shù)

類(lèi)似于barplot()，dotchart()和plot()這樣的函數(shù)采用低層的繪圖函數(shù)來(lái)畫(huà)線(xiàn)和點(diǎn)，來(lái)表達(dá)它們?cè)陧?yè)面上放置的位置以及其他各種特征。

在這一節(jié)中，我們會(huì)描述一些低層的繪圖函數(shù)，用戶(hù)也可以調(diào)用這些函數(shù)用于繪圖。首先我們先講一下R怎么描述一個(gè)頁(yè)面；然后我們講怎么在頁(yè)面上添加點(diǎn)，線(xiàn)和文字；最后講一下怎么修改一些基本的圖形。

繪圖區(qū)域與邊界

R在繪圖時(shí)，將顯示區(qū)域劃分為幾個(gè)部分。繪制區(qū)域顯示了根據(jù)數(shù)據(jù)描繪出來(lái)的圖像，在此區(qū)域內(nèi)R根據(jù)數(shù)據(jù)選擇一個(gè)坐標(biāo)系，通過(guò)顯示出來(lái)的坐標(biāo)軸可以看到R使用的坐標(biāo)系。在繪制區(qū)域之外是邊沿區(qū)，從底部開(kāi)始按順時(shí)針?lè)较蚍謩e用數(shù)字1到4表示。文字和標(biāo)簽通常顯示在邊沿區(qū)域內(nèi)，按照從內(nèi)到外的行數(shù)先后顯示。

添加對(duì)象

在繪制的圖像上還可以繼續(xù)添加若干對(duì)象，下面是幾個(gè)有用的函數(shù)，以及對(duì)其功能的說(shuō)明。

?points(x, y, ...)，添加點(diǎn)

?lines(x, y, ...)，添加線(xiàn)段

?text(x, y, labels, ...)，添加文字

?abline(a, b, ...)，添加直線(xiàn)y=a+bx

?abline(h=y, ...)，添加水平線(xiàn)

?abline(v=x, ...)，添加垂直線(xiàn)

?polygon(x, y, ...)，添加一個(gè)閉合的多邊形

?segments(x0, y0, x1, y1, ...)，畫(huà)線(xiàn)段

?arrows(x0, y0, x1, y1, ...)，畫(huà)箭頭

?symbols(x, y, ...)，添加各種符號(hào)

?legend(x, y, legend, ...)，添加圖列說(shuō)明

Python的 matplotlib畫(huà)圖，怎么把子圖的每個(gè)橫坐標(biāo)顯示出來(lái)？

ax = subplots(nrows,ncols,sharex,sharey,squeeze,subplot_kw,gridspec_kw,**fig_kw)??

創(chuàng)建畫(huà)布和子圖。

nrows和ncols表示將畫(huà)布分割成幾行幾列 ，

sharex和sharey表是共用xy軸的設(shè)置。

squeeze? bool

a.默認(rèn)參數(shù)為T(mén)rue：額外的維度從返回的Axes(軸)對(duì)象中擠出，對(duì)于N*1或1*N個(gè)子圖，返回一個(gè)1維數(shù)組，對(duì)于N*M，N1和M1返回一個(gè)2維數(shù)組。

b.為False，不進(jìn)行擠壓操作：返回一個(gè)元素為Axes實(shí)例的2維數(shù)組，即使它最終是1x1。

subplot_kw:字典類(lèi)型，可選參數(shù)。把字典的關(guān)鍵字傳遞給add_subplot()來(lái)創(chuàng)建每個(gè)子圖。

subplot_kw:字典類(lèi)型，可選參數(shù)。把字典的關(guān)鍵字傳遞給add_subplot()來(lái)創(chuàng)建每個(gè)子圖。

gridspec_kw:字典類(lèi)型，可選參數(shù)。把字典的關(guān)鍵字傳遞給GridSpec構(gòu)造函數(shù)創(chuàng)建子圖放在網(wǎng)格里(grid)。

**fig_kw：把所有詳細(xì)的關(guān)鍵字參數(shù)傳給figure()函數(shù)。

可見(jiàn)你沒(méi)有辦法單獨(dú)設(shè)置某個(gè)子圖的ax的。

python中fig，ax=plt.subplots什么意思

python中fig，ax=plt.subplots是python一種subplot可以畫(huà)出很多子圖的圖片的方法。

1、載入要用的工具包，代碼輸入import matplotlib.pyplot as plt，from skimage import data,color。

2、接著生成原始數(shù)據(jù)與圖片，定義圖片內(nèi)容的代碼：

img = data.coffee()

hsv = color.rgb2hsv(img)

fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(7, 6))

ax0, ax1, ax2, ax3 = axes.ravel()

3、依次排列輸入代碼：

ax0.imshow(img)

ax1.imshow(hsv[:, :, 0], cmap=plt.cm.gray)

ax2.imshow(hsv[:, :, 1], cmap=plt.cm.gray)

ax3.imshow(hsv[:, :, 2], cmap=plt.cm.gray)

fig.tight_layout()

4、同樣，需要采用以下指令顯示圖片，輸入代碼為plt.show()。

5、最后，就可以看到呈現(xiàn)的效果圖，就是一種subplot可以畫(huà)出很多子圖的圖片的方法，這樣就可以解決問(wèn)題了。

求教python一個(gè)作圖的問(wèn)題

matplotlib 是python最著名的繪圖庫(kù)，它提供了一整套和matlab相似的命令A(yù)PI，十分適合交互式地行制圖。而且也可以方便地將它作為繪圖控件，嵌入GUI應(yīng)用程序中。

它的文檔相當(dāng)完備，并且Gallery頁(yè)面中有上百幅縮略圖，打開(kāi)之后都有源程序。因此如果你需要繪制某種類(lèi)型的圖，只需要在這個(gè)頁(yè)面中瀏覽/復(fù)制/粘貼一下，基本上都能搞定。

在Linux下比較著名的數(shù)據(jù)圖工具還有g(shù)nuplot，這個(gè)是免費(fèi)的，Python有一個(gè)包可以調(diào)用gnuplot，但是語(yǔ)法比較不習(xí)慣，而且畫(huà)圖質(zhì)量不高。

而?Matplotlib則比較強(qiáng)：Matlab的語(yǔ)法、python語(yǔ)言、latex的畫(huà)圖質(zhì)量（還可以使用內(nèi)嵌的latex引擎繪制的數(shù)學(xué)公式）。

本文目錄

1.?Matplotlib.pyplot快速繪圖

2.?面向?qū)ο螽?huà)圖

3.?Matplotlib.pylab快速繪圖

4.?在圖表中顯示中文

5.?對(duì)LaTeX數(shù)學(xué)公式的支持

6.?對(duì)數(shù)坐標(biāo)軸

7.?學(xué)習(xí)資源

Matplotlib.pyplot快速繪圖

快速繪圖和面向?qū)ο蠓绞嚼L圖

matplotlib實(shí)際上是一套面向?qū)ο蟮睦L圖庫(kù)，它所繪制的圖表中的每個(gè)繪圖元素，例如線(xiàn)條Line2D、文字Text、刻度等在內(nèi)存中都有一個(gè)對(duì)象與之對(duì)應(yīng)。

為了方便快速繪圖matplotlib通過(guò)pyplot模塊提供了一套和MATLAB類(lèi)似的繪圖API，將眾多繪圖對(duì)象所構(gòu)成的復(fù)雜結(jié)構(gòu)隱藏在這套API內(nèi)部。我們只需要調(diào)用pyplot模塊所提供的函數(shù)就可以實(shí)現(xiàn)快速繪圖以及設(shè)置圖表的各種細(xì)節(jié)。pyplot模塊雖然用法簡(jiǎn)單，但不適合在較大的應(yīng)用程序中使用。

為了將面向?qū)ο蟮睦L圖庫(kù)包裝成只使用函數(shù)的調(diào)用接口，pyplot模塊的內(nèi)部保存了當(dāng)前圖表以及當(dāng)前子圖等信息。當(dāng)前的圖表和子圖可以使用plt.gcf()和plt.gca()獲得，分別表示"Get Current Figure"和"Get Current Axes"。在pyplot模塊中，許多函數(shù)都是對(duì)當(dāng)前的Figure或Axes對(duì)象進(jìn)行處理，比如說(shuō)：

plt.plot()實(shí)際上會(huì)通過(guò)plt.gca()獲得當(dāng)前的Axes對(duì)象ax，然后再調(diào)用ax.plot()方法實(shí)現(xiàn)真正的繪圖。

可以在Ipython中輸入類(lèi)似"plt.plot??"的命令查看pyplot模塊的函數(shù)是如何對(duì)各種繪圖對(duì)象進(jìn)行包裝的。

配置屬性

matplotlib所繪制的圖表的每個(gè)組成部分都和一個(gè)對(duì)象對(duì)應(yīng)，我們可以通過(guò)調(diào)用這些對(duì)象的屬性設(shè)置方法set_*()或者pyplot模塊的屬性設(shè)置函數(shù)setp()設(shè)置它們的屬性值。

因?yàn)閙atplotlib實(shí)際上是一套面向?qū)ο蟮睦L圖庫(kù)，因此也可以直接獲取對(duì)象的屬性

配置文件

繪制一幅圖需要對(duì)許多對(duì)象的屬性進(jìn)行配置，例如顏色、字體、線(xiàn)型等等。我們?cè)诶L圖時(shí)，并沒(méi)有逐一對(duì)這些屬性進(jìn)行配置，許多都直接采用了matplotlib的缺省配置。

matplotlib將這些缺省配置保存在一個(gè)名為“matplotlibrc”的配置文件中，通過(guò)修改配置文件，我們可以修改圖表的缺省樣式。配置文件的讀入可以使用rc_params()，它返回一個(gè)配置字典；在matplotlib模塊載入時(shí)會(huì)調(diào)用rc_params()，并把得到的配置字典保存到rcParams變量中；matplotlib將使用rcParams字典中的配置進(jìn)行繪圖；用戶(hù)可以直接修改此字典中的配置，所做的改變會(huì)反映到此后創(chuàng)建的繪圖元素。

繪制多子圖（快速繪圖）

Matplotlib 里的常用類(lèi)的包含關(guān)系為?Figure - Axes - (Line2D, Text, etc.)一個(gè)Figure對(duì)象可以包含多個(gè)子圖(Axes)，在matplotlib中用Axes對(duì)象表示一個(gè)繪圖區(qū)域，可以理解為子圖。

可以使用subplot()快速繪制包含多個(gè)子圖的圖表，它的調(diào)用形式如下：

subplot(numRows, numCols, plotNum)

subplot將整個(gè)繪圖區(qū)域等分為numRows行* numCols列個(gè)子區(qū)域，然后按照從左到右，從上到下的順序?qū)γ總€(gè)子區(qū)域進(jìn)行編號(hào)，左上的子區(qū)域的編號(hào)為1。如果numRows，numCols和plotNum這三個(gè)數(shù)都小于10的話(huà)，可以把它們縮寫(xiě)為一個(gè)整數(shù)，例如subplot(323)和subplot(3,2,3)是相同的。subplot在plotNum指定的區(qū)域中創(chuàng)建一個(gè)軸對(duì)象。如果新創(chuàng)建的軸和之前創(chuàng)建的軸重疊的話(huà)，之前的軸將被刪除。

subplot()返回它所創(chuàng)建的Axes對(duì)象，我們可以將它用變量保存起來(lái)，然后用sca()交替讓它們成為當(dāng)前Axes對(duì)象，并調(diào)用plot()在其中繪圖。

繪制多圖表（快速繪圖）

如果需要同時(shí)繪制多幅圖表，可以給figure()傳遞一個(gè)整數(shù)參數(shù)指定Figure對(duì)象的序號(hào)，如果序號(hào)所指定的Figure對(duì)象已經(jīng)存在，將不創(chuàng)建新的對(duì)象，而只是讓它成為當(dāng)前的Figure對(duì)象。

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(1) # 創(chuàng)建圖表1

plt.figure(2) # 創(chuàng)建圖表2

ax1 = plt.subplot(211) # 在圖表2中創(chuàng)建子圖1

ax2 = plt.subplot(212) # 在圖表2中創(chuàng)建子圖2

x = np.linspace(0, 3, 100)

for i in xrange(5):

plt.figure(1) ?#? # 選擇圖表1

plt.plot(x, np.exp(i*x/3))

plt.sca(ax1) ? #? # 選擇圖表2的子圖1

plt.plot(x, np.sin(i*x))

plt.sca(ax2) ?# 選擇圖表2的子圖2

plt.plot(x, np.cos(i*x))

plt.show()

在圖表中顯示中文

matplotlib的缺省配置文件中所使用的字體無(wú)法正確顯示中文。為了讓圖表能正確顯示中文，可以有幾種解決方案。

在程序中直接指定字體。

在程序開(kāi)頭修改配置字典rcParams。

修改配置文件。

matplotlib輸出圖象的中文顯示問(wèn)題

上面那個(gè)link里的修改matplotlibrc方式，我試了好幾次都沒(méi)成功。能work的一個(gè)比較簡(jiǎn)便粗暴的方式（但不知道有沒(méi)有副作用）是，1.找到字體目錄YOURPYTHONHOME\Lib\site-packages\matplotlib\mpl-data\fonts\ttf下的Vera.ttf。這里我們用中文楷體(可以從windows/system32/fonts拷貝過(guò)來(lái)，對(duì)于win8字體文件不是ttf的可以從網(wǎng)上下一個(gè)微軟雅黑)，直接張貼到前面的ttf目錄下，然后更名為Vera.ttf。2.?中文字符串用unicode格式，例如：u''測(cè)試中文顯示''，代碼文件編碼使用utf-8 加上" #?coding = utf-8 ?"一行。

面向?qū)ο螽?huà)圖

matplotlib API包含有三層，Artist層處理所有的高層結(jié)構(gòu)，例如處理圖表、文字和曲線(xiàn)等的繪制和布局。通常我們只和Artist打交道，而不需要關(guān)心底層的繪制細(xì)節(jié)。

直接使用Artists創(chuàng)建圖表的標(biāo)準(zhǔn)流程如下：

創(chuàng)建Figure對(duì)象

用Figure對(duì)象創(chuàng)建一個(gè)或者多個(gè)Axes或者Subplot對(duì)象

調(diào)用Axies等對(duì)象的方法創(chuàng)建各種簡(jiǎn)單類(lèi)型的Artists

import?matplotlib.pyplot as plt

X1 = range(0, 50)?Y1 = [num**2 for num in X1] # y = x^2?X2 = [0, 1]?Y2 = [0, 1] # y = x

Fig = plt.figure(figsize=(8,4)) # Create a `figure'?instance?Ax = Fig.add_subplot(111) # Create a `axes'?instance?in the figure?Ax.plot(X1, Y1, X2, Y2) # Create a Line2D?instance?in the axes

Fig.show()?Fig.savefig("test.pdf")

Python matplotlib之函數(shù)圖像繪制、線(xiàn)條rc參數(shù)設(shè)置

為避免中文顯示出錯(cuò)，需導(dǎo)入matplotlib.pylab庫(kù)

1.2.1 確定數(shù)據(jù)

1.2.2 創(chuàng)建畫(huà)布

1.2.3 添加標(biāo)題

1.2.4 添加x，y軸名稱(chēng)

1.2.5 添加x，y軸范圍

1.2.6 添加x，y軸刻度

1.2.7 繪制曲線(xiàn)、圖例, 并保存圖片

保存圖片時(shí)，dpi為清晰度，數(shù)值越高越清晰。請(qǐng)注意，函數(shù)結(jié)尾處，必須加plt.show()，不然圖像不顯示。

繪制流程與繪制不含子圖的圖像一致，只需注意一點(diǎn)：創(chuàng)建畫(huà)布。

合理調(diào)整figsize、dpi，可避免出現(xiàn)第一幅圖橫軸名稱(chēng)與第二幅圖標(biāo)題相互遮蓋的現(xiàn)象.

2.2.1 rc參數(shù)類(lèi)型

2.2.2 方法1：使用rcParams設(shè)置

2.2.3 方法2：plot內(nèi)設(shè)置

2.2.4 方法3：plot內(nèi)簡(jiǎn)化設(shè)置

方法2中，線(xiàn)條形狀，linestyle可簡(jiǎn)寫(xiě)為ls；線(xiàn)條寬度，linewidth可簡(jiǎn)寫(xiě)為lw；線(xiàn)條顏色，color可簡(jiǎn)寫(xiě)為c，等等。

本文名稱(chēng)：python創(chuàng)建子圖函數(shù) python做函數(shù)圖
網(wǎng)頁(yè)鏈接：http://chinadenli.net/article40/hipoho.html

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