数据分析之Matplotlib模块学习笔记(一) 学习笔记

又双叒到了晚上总结知识点的时候:
一个上午的matplotlib学习笔记,真的是很费脑子,需要记得东西太多了,大家记得复习哦.学过一遍忘了一遍是很正常的事,多复习把每个案例多敲一遍相信学习效果会最佳.
希望大家在数据分析的道路上披荆斩棘冲冲冲!!!

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matplotlib 概述 matplotlib是python的一个绘图库.使用它可以很方便的绘制出版质量级别的图形
matplotlib的基本功能
1.基本绘图
1.设置线型,线宽,颜色
2.设置坐标轴范围及刻度
3.设置坐标轴属性
4.图例
5.绘制特殊点
6.备注
2.高级图形绘制
1.绘制子图
2.刻度定位器、刻度网格线
3.半对数坐标
4.散点图
(今日学习笔记到这里,点击数据分析(2)查看其它知识点)
5.填充图
6.条形图、饼状图
7.等高线图
8.热成像图
9.极坐标系
10.三维曲面
11.简单动画
matplotlib基本功能详解基本绘图
绘图核心API 1.根据x,y坐标值数组绘制折线图(绘制一条线):

import numpy as np import matplotlib.pyplot as mp # xarray:x坐标值数组 # yarray:y坐标值数组 mp.plot(xarray,yarray) # 显示图像 mp.show()

2.绘制水平线与垂直线:

import matplotlib.pyplot as mp # 绘制垂直线,给出x坐标值,给出y的范围即可,val代表值 mp.vlines(val,ymin,ymax) # 绘制水平线,给出y坐标值,给出x的范围即可 mp.hlines(val,xmin,xmax)

案例1: 绘制直线,垂直,水平线

import numpy as np import matplotlib.pyplot as mpx = np.array([-1,2,3,4,5,6,7]) y = np.array([45,56,34,53,46,76,57])# 绘制关于x,y的坐标值数组的折线图 mp.plot(x,y) mp.show()# 绘制水平线,垂直线 mp.hlines(40,2,5) mp.vlines(3,10,90)mp.show()

案例2:绘制一条正弦曲线或余弦曲线

import numpy as np import matplotlib.pyplot as mp # 从-π ~ π 拆开1000个点,绘制sinx的曲线图 x = np.linspace(-np.pi,np.pi,1000) # sinx此时为1000个点的y坐标值 sinx = np.sin(x) mp.plot(x,sinx)# 绘制[-π,π]的1/2*cos(x)的曲线图 cosx = np.cos(x) mp.plot(x,sinx) mp.plot(x,cosx) mp.show()

3.设置线型、线宽、颜色

# linestyle:线型 "-"(直线)"--"(虚线)":"(点线) # linewidth:线宽 # color:颜色 #1.常见颜色的英文单词 red blue green ... #2.常见英文单词的首字母 r b .. #3.类似于 '#abcdab' css文件十六进制颜色设置 #4.类似于rgb或rgba设置颜色方式: (1,1,1) 或 (0.8,0.6,1,0.5) 注意取值范围. # alpha:透明度 (有效值范围0-1) mp.plot(x,y,linestyle='',linewidth=1,color='',alpha=0.5)# 以下是部分示例代码 mp.plot(x,sinx,linestyle='-',linewidth=5,color='blue',alpha=0.7) mp.plot(x,cosx,linestyle='--',linewidth=3,color=('#abcdab'))

【数据分析之Matplotlib模块学习笔记(一)】4.自定义设置x,y坐标刻度

# 在正弦和余弦的图形基础上,把横坐标x的刻度显示为-π,0,π/2,π# x_val_list:x轴刻度值列表 # x_text_list:x轴相应值的刻度文本列表 mp.xtickes(x_val_list,x_text_list) mp.ytickes(y_val_list,y_text_list)# (延伸知识点)cookies: #r'$\frac{分子}{分母}$'以数学公式格式显示

案例:

import numpy as np import matplotlib.pyplot as mp x = np.linspace(-np.pi,np.pi,1000) sinx = np.sin(x) cosx = np.cos(x)/2 # 设置坐标轴刻度 x_val_list=[-np.pi,-np.pi /2 ,0,np.pi /2 ,np.pi] x_text_list = ['-π',r'$-\frac{\pi}{2}$',0,'-π/2','π'] mp.xticks(x_val_list,x_text_list) mp.plot(x,sinx,linestyle='--',linewidth=3,color='blue',alpha=0.9) mp.plot(x,cosx,linestyle='--',linewidth=3,color=(0.5,0.7,0.2)) mp.show()

4.1拓展:matplotlib支持的latex排版语法

r'$a^2+b^2=c^2$' r'$[a_1+a_2+...+a_n]$' r'$\frac{\pi}{2}$'

5.设置坐标轴

# 获取当前坐标轴 'left' 'right' 'top' 'bottom' (所有坐标轴) ax = mp.gca() # 获取其中某一个坐标轴 ax_left = ax.spines['left']# 1.设置坐标轴的位置 #type:移动坐标轴的参照类型一般为'data'(以数据坐标轴做参照) #val:参照值 ax_left.set_position((type,val))# 2.设置坐标轴的颜色 #color:颜色值若为'none',则隐藏当前坐标轴 ax_left.set_color(color)# 部分示例代码如下: # 设置坐标轴 ax = mp.gca() ax.spines['top'].set_color('none') ax.spines['right'].set_color('none') ax_left = ax.spines['left'] ax_bottom = ax.spines['bottom'] ax_left.set_position(('data',0)) ax_bottom.set_position(('data',0))

6.图例(描述图形的信息)
显示两条曲线的图例。

# 在plot绘制曲线时,给出label描述当前曲线的标签 mp.plot(....,label='') mp.legend(loc='best')# 注意这两行代码的连用

7.绘制特殊点

# xpoints,ypoints数组代表选中的坐标对应的值#格式如下: mp.scatter(xarray, yarray, marker='',# 点型 s=60,# 大小 edgecolor='',# 边缘色 facecolor='',# 填充色 zorder=3# 绘制图层编号(越大越靠顶层) )# 部分示例代码如下: # 绘制两个特殊点 xpoints = [np.pi/2,np.pi/2] ypoints = [1,0] mp.scatter(xpoints,ypoints,marker='h',s=60,edgecolor='black',facecolor='black',zorder=30)

备注

#为特殊点添加备注. mp.annotate( r'$.....$',# 备注文本 xycoords='data',# 定位目标点所使用的参照坐标系 xy=(1,2),# 目标点的坐标 textcoords='offset points',# 定位文本位置使用的坐标系 xytext=(10,-30),# 备注文本的位置坐标 fontsize=14,# 字体大小 arrowprops = dict()# 箭头的样式 )# 其中:设置箭头样式 arrowprops=dict( arrowstyle = '->', # 箭头样式 )

案例示例图如下