使用Python的matplotlib畫折線圖，柱狀圖，三維圖

因為在各種場景下需要各種實驗數據的對比圖像，有的中還要求dpi，這些在Python中的matplotlib中都可以實現，下面是總結的各種畫圖命令。

打包文件：https://download.csdn.net/download/pcb931126/10864654

"""

#Python中matplotlib中畫圖工具

#姓名：pcb

#時間：2018.12.20

"""

#引入畫圖所需要的庫文件

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

import pandas as pd

from matplotlib.ticker import MultipleLocator

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

"""

畫折現圖

"""

# input_values=[1,2,3,4,5]

# squares=[1,4,9,16,25]

#

# plt.plot(input_values,squares,linewidth=5) #設置線寬

# plt.title("Square Number",fontsize=24) #設置圖題

# plt.xlabel("Value",fontsize=14) #設置x軸的標籤以及標籤的大小

# plt.ylabel("Square of value",fontsize=14) #設置y軸的標籤以及標籤的大小

# plt.tick_params(axis="both",labelsize=14) #設置刻度標記的大小

#

# plt.show()

"""

繪製散點圖

"""

# plt.scatter(2,4,s=200)

# plt.title("Square Number",fontsize=24) #設置圖題

# plt.xlabel("Value",fontsize=14) #設置x軸的標籤以及標籤的大小

# plt.ylabel("Square of value",fontsize=14) #設置y軸的標籤以及標籤的大小

# plt.tick_params(axis="both",which="major",labelsize=14) #設置刻度標記的大小

# plt.show()

"""

創建窗口子圖

設置子圖基本元素

"""

# x=np.arange(-5,5,0.1)

# y=x*3

# fig=plt.figure(num=1,figsize=(15,8),dpi=80) #開啟一個窗口，同時設置大小解析度,參數：窗口個數，窗口大小，解析度

# ax1=fig.add_subplot(2,1,1) #使用fig添加子圖，參數：行數、列數、第幾個

# ax2=fig.add_subplot(2,1,2) #使用fig添加子圖，參數：行數、列數、第幾個

#

# #####設置子圖窗口

# ax1.set_title("python_drawing",fontsize=12) #設置圖題以及字體大小

# ax1.set_xlabel("x_name",fontsize=12) #設置x軸的字體大小

# ax1.set_ylabel("y_name",fontsize=12) #設置y軸的字體大小

# plt.axis([-6,6,-10,10]) #設置橫縱坐標範圍，這個子圖中被分為一下兩個函數

# ax1.set_xlim(-5,5) #設置橫軸範圍，單獨給圖1設置x軸的範圍

# ax1.set_ylim(-10,10) #設置縱軸範圍，單獨給圖1設置y軸的範圍

# xmajorLocator = MultipleLocator(2) #定義橫向主刻度標籤的刻度差為2的倍數。就是隔幾個刻度才顯示一個標籤文本

# ymajorLocator = MultipleLocator(3) #定義縱向主刻度標籤的刻度差為3的倍數。就是隔幾個刻度才顯示一個標籤文本

# ax1.xaxis.set_major_locator(xmajorLocator) #應用定義的橫向主刻度格式

# ax1.yaxis.set_major_locator(ymajorLocator) #應用定義的縱向主刻度格式

# ax1.xaxis.grid(True,which="major") #x坐標軸網格使用主刻度格式

# ax1.yaxis.grid(True,which="major") #y坐標軸網格使用主刻度格式

# ax1.set_xticks([]) #去除坐標刻度

# ax1.set_xticks((-5,-3,-1,1,3,5)) #設置坐標刻度

#

# #設置刻度的顯示文本，rotation旋轉角度（>0順時針旋轉、<0逆時針旋轉），fontsize字體大小

# #ax1.set_xticklabels(labels=["x1","x2","x3","x4","x5"],rotation=-30,fontsize="small")

#

# #標誌marker為設置線的格式,具體標誌如下所示：

# """

# o』 圓圈

# 『.』 點

# 『D』 菱形

# 『s』 正方形

# 『h』 六邊形1

# 『*』 星號

# 『H』 六邊形2

# 『d』 小菱形

# 『_』 水平線

# 『v』 一角朝下的三角形

# 『8』 八邊形

# 『<』 一角朝左的三角形

# 『p』 五邊形

# 『>』 一角朝右的三角形

# 『,』 像素

# 『^』 一角朝上的三角形

# 『+』 加號

# 『 『 豎線

# 『None』,』』,』 『 無

# 『x』 X

#

# """

# #標誌color為顏色，具體標誌如下所示

# """

# b 藍色

# g 綠色

# r 紅色

# y 黃色

# c 青色

# k 黑色

# m 洋紅色

# w 白色

#

# """

#

# plot1=ax1.plot(x,y,marker="o",color="g",label="legend1")

#

#

# # #線圖：linestyle線性，alpha透明度，color顏色，label圖例文本

# plot2=ax1.plot(x,y,linestylex="--",alpha=0.5,color="r",label="legend2")

#

# ax1.legend(loc="upper left") #顯示圖例,plt.legend()

# ax1.text(2.8, 7, r"y=3*x") #指定位置顯示文字,plt.text()

# #

# # #添加標註，參數：注釋文本、指向點、文字位置、箭頭屬性

# ax1.annotate("important point", xy=(2, 6), xytext=(3, 1.5), arrowprops=dict(facecolor="black", shrink=0.05))

# #

# #顯示網格。which參數的值為major(只繪製大刻度)、minor(只繪製小刻度)、both，默認值為major。axis為"x","y","both"

# ax1.grid(b=True,which="major",axis="both",alpha= 0.5,color="skyblue",linestylex="--",linewidth=2)

#

# # # 在當前窗口添加一個子圖，rect=[左, 下, 寬, 高]，是使用的絕對布局，不和以存在窗口擠占空間

# axes1 = plt.axes([.2, .3, .1, .1], facecolor="y")

# #

# # # 在子圖上畫圖

# axes1.plot(x,y)

#

# #savefig保存圖片，dpi解析度，bbox_inches子圖周邊白色空間的大小

# plt.savefig("aa.png",dpi=400,bbox_inches="tight")

#

# #打開窗口，對於方法1創建在窗口一定繪製，對於方法2方法3創建的窗口，若坐標系全部空白，則不繪製

# plt.show()

"""

極坐標圖

"""

# fig=plt.figure(2) #新開啟一個窗口

# ax1=fig.add_subplot(1,2,1,polar=True) #啟動一個窗口的極坐標子圖

# theta=np.arange(0,2*np.pi,0.02) #角度數列值

# ax1.plot(theta,2*np.ones_like(theta),lw=2) #畫圖，參數：角度，半徑，線寬

# ax1.plot(theta,theta/6,linestylex="--",lw=2) #畫圖，參數：角度，半徑，linestyle樣式，lw線寬

#

# ax2=fig.add_subplot(1,2,2,polar=True) #啟動一個極坐標子圖

# ax2.plot(theta,np.cos(5*theta),linestylex="--",lw=2)

# ax2.plot(theta,2*np.cos(4*theta),lw=2)

# ax2.set_rgrids(np.arange(0.2,0.2,0.2),angle=45) #距離網格軸，軸線刻度和顯示位置

# ax2.set_thetagrids([0,45,90]) #角度網格軸，範圍0-360度

# plt.savefig("11.png",dpi=400,bbox_inches="tight")

# plt.show()

"""

柱狀圖

"""

# plt.figure(3)

# x_index=np.arange(5) #柱的索引

# x_data=("A","B","C","D","E")

# y1_data=(20,35,30,35,27)

# y2_data=(25,32,34,20,25)

# bar0.35 #定義一個數字代表柱的寬度

# rects1 = plt.bar(x_index, y1_data, width=bar_width,alpha=0.4, color="b",label="legend1") #參數：左偏移、高度、柱寬、透明度、顏色、圖例

# rects2 = plt.bar(x_index + bar_width, y2_data, width=bar_width,alpha=0.5,color="r",label="legend2") #參數：左偏移、高度、柱寬、透明度、顏色、圖例

#

# #關於左偏移，不用關心每根柱的中心不中心，因為只要把刻度線設置在柱的中間就可以了

# plt.xticks(x_index + bar_width/2, x_data) #x軸刻度線

# plt.legend() #顯示圖例

# plt.tight_layout() #自動控制圖像外部邊緣，此方法不能夠很好的控制圖像間的間隔

# plt.savefig("11.png",dpi=400,bbox_inches="tight")

# plt.show()

"""

直方圖

"""

# fig,(ax0,ax1) = plt.subplots(nrows=2,figsize=(9,6)) #在窗口上添加2個子圖

# sigma = 1 #標準差

# mean = 0 #均值

# x=mean+sigma*np.random.randn(10000) #正態分布隨機數

# ax0.hist(x,bins=20,density=False,histtype="bar",facecolor="yellowgreen",alpha=0.75,rwidth=0.8) #normed是否歸一化，histtype直方圖類型，facecolor顏色，alpha透明度

# ax1.hist(x,bins=20,density=False,histtype="bar",facecolor="pink",alpha=0.75,cumulative=False,rwidth=0.8) #bins柱子的個數,cumulative是否計算累加分布，rwidth柱子寬度

# plt.savefig("12.png",dpi=400,bbox_inches="tight")

# plt.show() #所有窗口運行

"""

散點圖

"""

# fig = plt.figure(4) #添加一個窗口

# ax =fig.add_subplot(1,1,1) #在窗口上添加一個子圖

# x=np.random.random(100) #產生隨機數組

# y=np.random.random(100) #產生隨機數組

# ax.scatter(x,y,c="y",alpha=0.5,facecolors="none") #x橫坐標，y縱坐標，s圖像大小，c顏色，marker圖片，lw圖像邊框寬度

# plt.show() #所有窗口運行

"""

三維圖

"""

# fig = plt.figure(5)

# ax=fig.add_subplot(1,1,1,projection="3d") #繪製三維圖

#

# x,y=np.mgrid[-2:2:20j,-2:2:20j] #獲取x軸數據，y軸數據

# z=x*np.exp(-x**2-y**2) #獲取z軸數據

#

# ax.plot_surface(x,y,z,rstride=2,cstride=1,cmap=plt.cm.coolwarm,alpha=0.8) #繪製三維圖表面

# ax.set_xlabel("x-name") #x軸名稱

# ax.set_ylabel("y-name") #y軸名稱

# ax.set_zlabel("z-name") #z軸名稱

# plt.savefig("12.png",dpi=400,bbox_inches="tight")

# plt.show()

"""

畫矩形，多邊形、圓和橢圓

"""

# fig = plt.figure(6) #創建一個窗口

# ax=fig.add_subplot(1,1,1) #添加一個子圖

# rect1 = plt.Rectangle((0.1,0.2),0.2,0.3,color="r") #創建一個矩形，參數：(x,y),width,height

# circ1 = plt.Circle((0.7,0.2),0.15,color="r",alpha=0.3) #創建一個橢圓，參數：中心點，半徑，默認這個圓形會跟隨窗口大小進行長寬壓縮

# pgon1 = plt.Polygon([[0.45,0.45],[0.65,0.6],[0.2,0.6]]) #創建一個多邊形，參數：每個頂點坐標

#

# ax.add_patch(rect1) #將形狀添加到子圖上

# ax.add_patch(circ1) #將形狀添加到子圖上

# ax.add_patch(pgon1) #將形狀添加到子圖上

# plt.savefig("13.png",dpi=400,bbox_inches="tight")

# fig.canvas.draw() #子圖繪製

# plt.show()

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畫圖結果如下：

柱狀圖

三維圖

折線圖

其他圖模塊圖

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作者：pcb931126

原文：https://blog.csdn.net/pcb931126/article/details/85124369

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