Matplotlib:入門二

來自專欄 DataCode

上一篇介紹了Matplotlib:入門一。本節繼續介紹python中作圖庫Matplotlib庫。

• pyplot中plot()函數詳解
• pyplot 中文顯示
• pyplot 文本顯示

plot()函數

plot()函數調用格式如下：

import matplotlib.pyplot as pltplt.plot(x ,y ,format_string, **kwargs)

參數說明如下：

• x ：x軸數據，列表或者數組，可以無
• y ：y軸數據，列表或者數據
• format_string：控制曲線風格的字元串，可以無
• **kwargs ：第二組曲線或者更多曲線控制參數。

下面是只有多組x,y的一個示例:

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plta = np.arange(10)plt.plot(a,a*1.5,a,a*2.5,a,a*3.5,a,a*4.5)plt.show()

這裡需要注意有多組x,y時，x都不能省略。不然容易歧義。注意上面的圖，自動給曲線加了顏色區分。

曲線風格設置

通過format_string屬性控制曲線格式字元串，可以選擇顏色，風格，標記。

顏色

顏色字元說明：『b』藍色『g』綠色『r』紅色『y』黃色『k』黑色『0.8』灰度值字元串

風格

風格字元說明『‐』實線『‐‐』破折線『‐.』點劃線『:』虛線『』 『』無線條

標記

標記字元說明』.』點標記』v』倒三角標記』^』上三角標記』>』右三角標記』+』十字標記』*』星形標記』s』實心方形標記』x』x標記

實際使用中這控制字元記可以組合使用。下面是一個例子。

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plta = np.arange(10)plt.plot(a,a*1.5,go-,a,a*2.5,rx,a,a*3.5,*,a,a*4.5,b-.)plt.show()

中文顯示

由於pyplot本身不支持中文顯示，需要修改其他屬性才能正常顯示中文。

import matplotlib.pyplot as pltimport matplotlibimport numpy as npmatplotlib.rcParams[font.family]=SimHeimatplotlib.rcParams[font.size]= 20a = np.arange(0.0,5.0,0.02)plt.ylabel(縱軸:振幅)plt.xlabel(橫軸:時間)plt.plot(a, np.cos(2*np.pi*a),r--)#plt.savefig("zhongwen",dpi=300)plt.show()

rcParams屬性值如下：

屬性說明『font.family』用於顯示字體的名字『font.style』字體風格，正常』normal』或 斜體』italic』『font.size』字體大小，整數字型大小或者』large』、 『x‐small』

上述代碼例子中的』SimHei』表示黑體字體。

另一種方法是，在有中文顯示的地方增加一個屬性fontproperties。

import matplotlib.pyplot as pltimport matplotlibimport numpy as npa = np.arange(0.0,5.0,0.02)plt.ylabel(縱軸:振幅,fontproperties=SimHei,fontsize=20)plt.xlabel(橫軸:時間,fontproperties=SimHei,fontsize=20)plt.plot(a, np.cos(2*np.pi*a),r--)plt.show()

文本顯示

文本顯示，包括x軸，y軸名稱，標題名稱，圖片中文本。

import matplotlib.pyplot as pltimport matplotlibimport numpy as npa = np.arange(0.0,5.0,0.02)plt.plot(a, np.cos(2*np.pi*a),r--)plt.ylabel(縱軸:振幅,fontproperties=SimHei,fontsize=15)plt.xlabel(橫軸:時間,fontproperties=SimHei,fontsize=15,color=green)plt.title(r正弦波實例：$y=cos(2pi x)$,fontproperties=SimHei,fontsize = 25)plt.text(2,1,r$mu=100$,fontsize = 15)plt.axis([-1,6,-2,2]) # 控制x,y軸顯示範圍plt.grid(True) #顯示圖片中網格plt.show()

上一節內容：

Matplotlib:入門一

參考：北京理工大學 嵩天 《python數據分析與展示》

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