matplot繪圖

Matplotlib

Matplotlib 是一個 Python 的 2D繪圖庫，通過 Matplotlib，開發(fā)者可以僅需要幾行代碼，便可以生成繪圖，直方圖，功率譜，條形圖，錯誤圖，散點(diǎn)圖等。

http://matplotlib.org

• 用于創(chuàng)建出版質(zhì)量圖表的繪圖工具庫
• 目的是為Python構(gòu)建一個Matlab式的繪圖接口
• import matplotlib.pyplot as plt
• pyplot模塊包含了常用的matplotlib API函數(shù)

figure

• Matplotlib的圖像均位于figure對象中
• 創(chuàng)建figure：fig = plt.figure()

示例代碼：

# 引入matplotlib包
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

%matplotlib inline #在jupyter notebook 里需要使用這一句命令

# 創(chuàng)建figure對象
fig = plt.figure()

運(yùn)行結(jié)果：會彈出一個figure窗口，如下圖所示

subplot

fig.add_subplot(a, b, c)

• a,b 表示將fig分割成 a*b 的區(qū)域
• c 表示當(dāng)前選中要操作的區(qū)域，
• 注意：從1開始編號（不是從0開始）
• plot 繪圖的區(qū)域是最后一次指定subplot的位置 (jupyter notebook里不能正確顯示)

示例代碼：

# 指定切分區(qū)域的位置
ax1 = fig.add_subplot(2,2,1)
ax2 = fig.add_subplot(2,2,2)
ax3 = fig.add_subplot(2,2,3)
ax4 = fig.add_subplot(2,2,4)

# 在subplot上作圖
random_arr = np.random.randn(100)
#print random_arr

# 默認(rèn)是在最后一次使用subplot的位置上作圖，但是在jupyter notebook 里可能顯示有誤
plt.plot(random_arr)

# 可以指定在某個或多個subplot位置上作圖
# ax1 = fig.plot(random_arr)
# ax2 = fig.plot(random_arr)
# ax3 = fig.plot(random_arr)

# 顯示繪圖結(jié)果
plt.show()

運(yùn)行結(jié)果：僅右下角有圖

直方圖：hist

示例代碼：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.hist(np.random.randn(100), bins=10, color='b', alpha=0.3)
plt.show()

散點(diǎn)圖：scatter

示例代碼：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 繪制散點(diǎn)圖
x = np.arange(50)
y = x + 5 * np.random.rand(50)
plt.scatter(x, y)
plt.show()

柱狀圖：bar

示例代碼：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 柱狀圖
x = np.arange(5)
y1, y2 = np.random.randint(1, 25, size=(2, 5))
width = 0.25
ax = plt.subplot(1,1,1)
ax.bar(x, y1, width, color='r')
ax.bar(x+width, y2, width, color='g')
ax.set_xticks(x+width)
ax.set_xticklabels(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
plt.show()

矩陣?yán)L圖：plt.imshow()

• 混淆矩陣，三個維度的關(guān)系

示例代碼：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 矩陣?yán)L圖
m = np.random.rand(10,10)
print(m)
plt.imshow(m, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.ocean)
plt.colorbar()
plt.show()

plt.subplots()

• 同時(shí)返回新創(chuàng)建的figure和subplot對象數(shù)組
• 生成2行2列subplot:fig, subplot_arr = plt.subplots(2,2)
• 在jupyter里可以正常顯示，推薦使用這種方式創(chuàng)建多個圖表

示例代碼：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, subplot_arr = plt.subplots(2,2)
# bins 為顯示個數(shù)，一般小于等于數(shù)值個數(shù)
subplot_arr[1,0].hist(np.random.randn(100), bins=10, color='b', alpha=0.3)
plt.show()

運(yùn)行結(jié)果：左下角繪圖

顏色、標(biāo)記、線型

• ax.plot(x, y, ‘r--’)

  等價(jià)于ax.plot(x, y, linestyle=‘--’, color=‘r’)

示例代碼：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, axes = plt.subplots(2)
axes[0].plot(np.random.randint(0, 100, 50), 'ro--')
# 等價(jià)
axes[1].plot(np.random.randint(0, 100, 50), color='r', linestyle='dashed', marker='o')

• 常用的顏色、標(biāo)記、線型

  顏色

• • b: blue
• • g: grean
• • r: red
• • c: cyan
• • m: magenta
• • y: yellow
• • k: black
• • w: white

標(biāo)記

• • .: point
• • ,: pixel
• • o: circle
• • v: triangle_down
• • ^: triangle_up
• • <: tiiangle_left

線型

• • '-' or 'solid': solid lint
• • '--' or 'dashed': dashed line
• • '-.' or 'dashdot': dash-dotted line
• • ':' or 'dotted': dotted line
• • 'None': draw nothing
• • ' ': draw nothing
• • '': draw nothing

刻度、標(biāo)簽、圖例

• 設(shè)置刻度范圍

  plt.xlim(), plt.ylim()

  ax.set_xlim(), ax.set_ylim()

• 設(shè)置顯示的刻度

  plt.xticks(), plt.yticks()

  ax.set_xticks(), ax.set_yticks()

• 設(shè)置刻度標(biāo)簽

  ax.set_xticklabels(), ax.set_yticklabels()

• 設(shè)置坐標(biāo)軸標(biāo)簽

  ax.set_xlabel(), ax.set_ylabel()

• 設(shè)置標(biāo)題

  ax.set_title()

• 圖例

  ax.plot(label=‘legend’)

  ax.legend(), plt.legend()
  loc=‘best’：自動選擇放置圖例最佳位置

示例代碼：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig, ax = plt.subplots(1)
ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum(), label='line0')

# 設(shè)置刻度
#plt.xlim([0,500])
ax.set_xlim([0, 800])

# 設(shè)置顯示的刻度
#plt.xticks([0,500])
ax.set_xticks(range(0,500,100))

# 設(shè)置刻度標(biāo)簽
ax.set_yticklabels(['Jan', 'Feb', 'Mar'])

# 設(shè)置坐標(biāo)軸標(biāo)簽
ax.set_xlabel('Number')
ax.set_ylabel('Month')

# 設(shè)置標(biāo)題
ax.set_title('Example')

# 圖例
ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum(), label='line1')
ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum(), label='line2')
ax.legend()
ax.legend(loc='best')
#plt.legend()