matplotlib 入门--12019-12-10

以下是我自己搜集资料学习的matplotlib：

············································1···········pyplot·····································

pyplot介绍
matplotlib.pyplot是一个有命令风格的函数集合，它看起来和MATLAB很相似。每一个pyplot函数都使一副图像做出些许改变，例如创建一幅图，在图中创建一个绘图区域，在绘图区域中添加一条线等等。在matplotlib.pyplot中，各种状态通过函数调用保存起来，以便于可以随时跟踪像当前图像和绘图区域这样的东西。绘图函数是直接作用于当前axes（matplotlib中的专有名词，图形中组成部分，不是数学中的坐标系。）
举一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3,4])
plt.ylabel('some numbers')
plt.show()
默认情况下，该字符串参数是’b-‘，表示蓝色的实线。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1,2,3,4], [1,4,9,16], 'ro')

plt.axis([0, 6, 0, 20])

plt.show()

出来的就是红色的了

----------------------可以到https://matplotlib.org/index.html看详细的内容不过全英。。我以后慢慢看-----------------------

1.1 Figure
在任何绘图之前，我们需要一个Figure对象，可以理解成我们需要一张画板才能开始绘图。

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
1.2 Axes
在拥有Figure对象之后，在作画前我们还需要轴，没有轴的话就没有绘图基准，所以需要添加Axes。也可以理解成为真正可以作画的纸。一次性生成所有 Axes：
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)
axes[0,0].set(title='Upper Left')
axes[0,1].set(title='Upper Right')
axes[1,0].set(title='Lower Left')
axes[1,1].set(title='Lower Right')

fig 还是我们熟悉的画板， axes 成了我们常用二维数组的形式访问，这在循环绘图时，额外好用。

1.3Axes Vs .pyplot
相信不少人看过下面的代码，很简单并易懂，但是下面的作画方式只适合简单的绘图，快速的将图绘出。在处理复杂的绘图工作时，我们还是需要使用 Axes 来完成作画的。

plt.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30], color='lightblue', linewidth=3)
plt.xlim(0.5, 4.5)
plt.show()

散点图：plt.scatter（）

x = np.arange(10)#大小为n的数组
y = np.random.randn(10)
plt.scatter(x, y, color='red', marker='+')
plt.show()

s:是一个实数或者是一个数组大小为(n,)，这个是一个可选的参数。

c:表示的是颜色，也是一个可选项。默认是蓝色'b',表示的是标记的颜色，或者可以是一个表示颜色的字符，或者是一个长度为n的表示颜色的序列等等，感觉还没用到过现在不解释了。但是c不可以是一个单独的RGB数字，也不可以是一个RGBA的序列。可以是他们的2维数组（只有一行）。

marker:表示的是标记的样式，默认的是'o'。

cmap:Colormap实体或者是一个colormap的名字，cmap仅仅当c是一个浮点数数组的时候才使用。如果没有申明就是image.cmap

norm:Normalize实体来将数据亮度转化到0-1之间，也是只有c是一个浮点数的数组的时候才使用。如果没有申明，就是默认为colors.Normalize。

vmin,vmax:实数，当norm存在的时候忽略。用来进行亮度数据的归一化。

alpha：实数，0-1之间。

linewidths:也就是标记点的长度。

条形图：（我不太会。。。）

条形图分两种，一种是水平的，一种是垂直的，见下例子：

np.random.seed(1)
x = np.arange(5)
y = np.random.randn(5)

fig, axes = plt.subplots(ncols=2, figsize=plt.figaspect(1./2))

vert_bars = axes[0].bar(x, y, color='lightblue', align='center')
horiz_bars = axes[1].barh(x, y, color='lightblue', align='center')
#在水平或者垂直方向上画线
axes[0].axhline(0, color='gray', linewidth=2)
axes[1].axvline(0, color='gray', linewidth=2)
plt.show()

条形图还返回了一个Artists 数组，对应着每个条形，例如上图 Artists 数组的大小为5，我们可以通过这些 Artists 对条形图的样式进行更改，如下例：

fig, ax = plt.subplots()
vert_bars = ax.bar(x, y, color='lightblue', align='center')

# We could have also done this with two separate calls to `ax.bar` and numpy boolean indexing.
for bar, height in zip(vert_bars, y):
if height < 0:
bar.set(edgecolor='darkred', color='salmon', linewidth=3)

plt.show()

直方图：

参数中density控制Y轴是概率，数量，与返回的第一个的变量对应。histtype控制着直方图的样式，默认是 ‘bar’，对于多个条形时就相邻的方式呈现如子图1， ‘barstacked’ 就是叠在一起，如子图2、3。 rwidth 控制着宽度，这样可以空出一些间隙，比较图2、3. 图4是只有一条数据时。
。。。。。。。。。。。。待续

来源：CSDN

作者：希望头发巨多的妹子

链接：https://blog.csdn.net/qq_43427905/article/details/103481445

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