matplotlib使用样例

  1 import matplotlib.pyplot as plt
  2 import numpy as np
  3 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
  4 import matplotlib.gridspec as gridspec
  5 from matplotlib import animation
  6 
  7 def drawLine():
  8     x=np.linspace(-1,1,50)
  9     y = 2 * x + 1
 10     #simple demo
 11     plt.figure()
 12     plt.plot(x,y)
 13     plt.show()
 14 
 15 def drawCurveLine():
 16     x=np.linspace(-3,3,50)
 17     y1=2*x+1
 18     y2=x**2
 19     plt.figure(num=3,figsize=(8,5))
 20     plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--')
 21     plt.plot(x,y2)
 22     plt.show()
 23 
 24 def drawCurveLine02():
 25     x = np.linspace(-3, 3, 50)
 26     y1 = 2 * x + 1
 27     y2 = x ** 2
 28     plt.figure(num=3, figsize=(8, 5))
 29     plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--')
 30     plt.plot(x, y2)
 31 
 32     #设置x,y轴坐标范围、坐标轴名称
 33     plt.xlim((-1, 2))
 34     plt.ylim((-2, 3))
 35     plt.xlabel('I am x')
 36     plt.ylabel('I am y')
 37     plt.show()
 38 
 39 def drawCurveLine03():
 40     x = np.linspace(-3, 3, 50)
 41     y1 = 2 * x + 1
 42     y2 = x ** 2
 43     plt.figure(num=3, figsize=(8, 5))
 44     plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--')
 45     plt.plot(x, y2)
 46 
 47     plt.xlim((-1, 2))
 48     plt.ylim((-2, 3))
 49     # 设置刻度名称
 50     plt.yticks([0,1,2],[r'$really bad$',r'$normal$',r'$good$'])
 51     plt.xlabel('I am x')
 52     plt.ylabel('I am y')
 53     plt.show()
 54 
 55 def drawCurveLine04():
 56     x = np.linspace(-3, 3, 50)
 57     y1 = 2 * x + 1
 58     y2 = x ** 2
 59     plt.figure(num=3, figsize=(8, 5))
 60     plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--')
 61     plt.plot(x, y2)
 62 
 63     plt.xlim((-1, 2))
 64     plt.ylim((-2, 3))
 65     plt.yticks([0,1,2],[r'$really bad$',r'$normal$',r'$good$'])
 66 
 67     # 设置边框颜色，默认是白色
 68     ax = plt.gca()
 69     ax.spines['right'].set_color('green')
 70     ax.spines['top'].set_color('green')
 71     plt.xlabel('I am x')
 72     plt.ylabel('I am y')
 73     plt.show()
 74 
 75 def drawCurveLine05():
 76     x = np.linspace(-3, 3, 50)
 77     y1 = 2 * x + 1
 78     y2 = x ** 2
 79     plt.figure(num=3, figsize=(8, 5))
 80     plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--')
 81     plt.plot(x, y2)
 82 
 83     plt.xlim((-1, 2))
 84     plt.ylim((-2, 3))
 85     plt.yticks([0,1,2],[r'$really bad$',r'$normal$',r'$good$'])
 86     ax = plt.gca()
 87     ax.spines['right'].set_color('none')
 88     ax.spines['top'].set_color('none')
 89     #设置刻度显示位置
 90     ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
 91     #设置spine-bottom位置
 92     ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
 93     ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
 94 
 95     plt.xlabel('I am x')
 96     plt.ylabel('I am y')
 97     plt.show()
 98 
 99 def drawCurveLine06():
100     x = np.linspace(-3, 3, 50)
101     y1 = 2 * x + 1
102     y2 = x ** 2
103     plt.figure(num=3, figsize=(8, 5))
104     plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--',label='linear line')
105     plt.plot(x, y2,label='square line')
106     #显示图例
107     plt.legend(loc='upper right')
108 
109     plt.xlabel('x')
110     plt.ylabel('y')
111     plt.show()
112 
113 def drawCurveLine07():
114     x = np.linspace(-3, 3, 50)
115     y1 = 2 * x + 1
116     y2 = x ** 2
117     plt.figure(num=3, figsize=(8, 5))
118     line1=plt.plot(x, y1, color='red', linewidth=1.0, linestyle='--')
119     line2=plt.plot(x, y2)
120     plt.xlabel('x')
121     plt.ylabel('y')
122 
123     #显示图例
124     plt.legend(labels=['up','down'],loc='best')
125     plt.show()
126 
127 def drawCurveLine08():
128     x = np.linspace(-3, 3, 50)
129     y = 2 * x + 1
130     plt.figure(num=3, figsize=(8, 5))
131     plt.plot(x, y)
132     x0=1
133     y0=2*x0+1
134     plt.plot([x0,x0,],[0,y0,],'k--',linewidth=2.5)
135     #plt.plot([1, 1, ], [0, 3, ], 'k--', linewidth=2.5)
136     #标记点（1,3）
137     plt.scatter([x0,],[y0,],s=50,color='b')
138     #plt.scatter([1, ], [3, ], s=100, color='b')
139     #标注点（1,3）
140     plt.annotate(r'$2x+1=%s$'%y0,xy=(x0,y0),xycoords='data',xytext=(+30,-30),
141                  textcoords='offset points',fontsize=16,
142                  arrowprops=dict(arrowstyle='->',connectionstyle='arc3,rad=.2'))
143 
144     #添加注释text
145     plt.text(-3,3,r'$This is the some text. musigma_ialpha_t$',fontdict={'size':'16','color':'r'})
146     ax = plt.gca()
147     ax.spines['right'].set_color('none')
148     ax.spines['top'].set_color('none')
149     ax.spines['left'].set_position(('data',0))
150     ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
151     plt.show()
152 
153 def drawCurveLine09():
154     x = np.linspace(-3,3,50)
155     y = 0.1*x
156     plt.figure()
157     # 在 plt 2.0.2 或更高的版本中, 设置 zorder 给 plot 在 z 轴方向排序
158     plt.plot(x,y,linewidth=60,zorder=1)
159 
160     ax=plt.gca()
161     ax.spines['right'].set_color('none')
162     ax.spines['top'].set_color('none')
163     ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
164     ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
165 
166     for label in ax.get_xticklabels()+ax.get_yticklabels():
167         #重新调节字体大小
168         label.set_fontsize(12)
169         #设置目的内容的透明度相关参，facecolor调节 box 前景色，edgecolor 设置边框， 本处设置边框为无，alpha设置透明度
170         label.set_bbox(dict(facecolor='white',edgecolor='None',alpha=0.7,zorder=2))
171     plt.show()
172 
173 #散点图
174 def drawRandomPoint():
175     n=1024
176     x=np.random.normal(0,1,n)
177     y=np.random.normal(0,1,n)
178     t=np.arctan2(y,x)
179 
180     #x,y为位置，s是指size,c为颜色，alpha 为透明度
181     plt.scatter(x,y,s=75,c=t,alpha=.5)
182     plt.xlim(-1.5,1.5)
183     plt.xticks(())#忽略（隐藏） xticks
184     plt.ylim(-1.5,1.5)
185     plt.yticks(())#忽略（隐藏） yticks
186     plt.show()
187 
188 def drawBar():
189     n=12
190     x=np.arange(n)
191     y1=(1-x/float(n))*np.random.uniform(0.5,1.0,n)
192     y2=(1-x/float(n))*np.random.uniform(0.5,1.0,n)
193 
194     #画柱状图
195     plt.bar(x,+y1,facecolor='#9999ff',edgecolor='white')
196     plt.bar(x,-y2,facecolor='#ff9999',edgecolor='white')
197     #添加文本
198     for X,Y in zip(x,y1):
199         plt.text(X,Y+0.1,'%.2f'%Y,ha='center',va='top')
200     for X,Y in zip(x,y2):
201         plt.text(X,-Y-0.1,'%.2f'%Y,ha='center',va='bottom')
202     plt.xlim(-5,n)
203     plt.xticks(())
204     plt.ylim(-1.25,1.25)
205     plt.yticks(())
206     plt.show()
207 
208 def f(x,y):
209     #the height function
210     return (1-x/2+x**5+y**3)*np.exp(-x**2-y**2)
211 #等高线
212 def drawContours():
213     n=256
214     x=np.linspace(-3,3,n)
215     y=np.linspace(-3,3,n)
216     #在二维平面中将每一个x和每一个y分别对应起来，编织成栅格
217     X,Y=np.meshgrid(x,y)
218     #使用函数plt.contourf把颜色加进去
219     #位置参数分别为：X, Y, f(X,Y),透明度0.75，并将 f(X,Y) 的值对应到color map的暖色组中寻找对应颜色
220     #8代表等高线的密集程度
221     C=plt.contour(X,Y,f(X,Y),8,alpha=.75,cmap=plt.cm.hot)
222 
223     #添加高度数字
224     plt.clabel(C,inline=True,fontsize=10)
225     plt.xticks(())
226     plt.yticks(())
227     plt.show()
228 
229 #矩形图
230 def drawMatrix():
231     a = np.array([0.313660827978, 0.365348418405, 0.423733120134,
232                   0.365348418405, 0.439599930621, 0.525083754405,
233                   0.423733120134, 0.525083754405, 0.651536351379]).reshape(3, 3)
234     # imshow 内插法 ,origin='lower'代表的就是选择的原点的位置
235     plt.imshow(a,interpolation='nearest',cmap='bone',origin='lower')
236     #添加一个colorbar,shrink参数，使colorbar的长度变短为原来的92%
237     plt.colorbar(shrink=.92)
238     plt.xticks(())
239     plt.yticks(())
240     plt.show()
241 
242 def draw3D():
243     fig = plt.figure()
244     ax = Axes3D(fig)
245     x = np.arange(-4,4,0.25)
246     y = np.arange(-4,4,0.25)
247     #将 X 和 Y 编织成栅格
248     x,y = np.meshgrid(x,y)
249     r = np.sqrt(x**2+y**2)
250     #高
251     z = np.sin(r)
252     #画三维曲面，并将一个 colormap rainbow 填充颜色，之后将三维图像投影到 XY 平面上做一个等高线图
253     #rstride 和 cstride 分别代表 row 和 column 的跨度。
254     ax.plot_surface(x,y,z,rstride=1,cstride=1,cmap=plt.get_cmap('rainbow'))
255 
256     #添加投影
257     ax.contour(x,y,z,zdir='z',offset=-1,cmap=plt.get_cmap('rainbow'))
258     plt.show()
259 
260 #均匀图中图
261 def drawBySubplot():
262     plt.figure()
263     #表示将整个图像窗口分为2行2列, 当前位置为1
264     plt.subplot(2,2,1)
265     #在第1个位置创建一个小图.
266     plt.plot([0,1],[0,1])
267 
268     plt.subplot(2,2,2)
269     plt.plot([0,1],[0,2])
270 
271     plt.subplot(2,2,3)
272     plt.plot([0,1],[0,3])
273 
274     plt.subplot(2,2,4)
275     plt.plot([0,1],[0,4])
276 
277     plt.show()
278 
279 #不均匀图中图
280 def drawBySubplot02():
281     plt.figure()
282     plt.subplot(2,1,1)
283     plt.plot([0,1],[0,1])
284 
285     plt.subplot(2,3,4)
286     plt.plot([0,1],[0,2])
287 
288     #235等效于2,3,5
289     plt.subplot(235)
290     plt.plot([0,1],[0,3])
291 
292     plt.subplot(236)
293     plt.plot([0,1],[0,4])
294 
295     plt.show()
296 
297 #分格显示
298 def drawBySubplot2grid():
299     plt.figure()
300     #创建第1个小图, (3,3)表示将整个图像窗口分成3行3列, (0,0)表示从第0行第0列开始作图，colspan=3表示列的跨度为3, rowspan=1表示行的跨度为1. colspan和rowspan缺省, 默认跨度为1
301     ax1 = plt.subplot2grid((3,3),(0,0),colspan=3)
302     #画图
303     ax1.plot([1,2],[1,2])
304     #设置小图的标题
305     ax1.set_title('ax1_title')
306 
307     ax2 = plt.subplot2grid((3,3),(1,0),colspan=2)
308     ax3 = plt.subplot2grid((3,3),(1,2),colspan=2)
309     ax4 = plt.subplot2grid((3,3),(2,0))
310     ax5 = plt.subplot2grid((3,3),(2,1))
311 
312     ax4.scatter([1,2],[2,2])
313     ax4.set_xlabel('ax4_x')
314     ax4.set_ylabel('ax4_y')
315 
316     plt.show()
317 
318 #分格显示02
319 def drawByGridspec():
320     plt.figure()
321     gs = gridspec.GridSpec(3,3)
322     ax6 = plt.subplot(gs[0,:])
323     ax7 = plt.subplot(gs[1,:2])
324     ax8 = plt.subplot(gs[1:,2])
325     ax9 = plt.subplot(gs[-1,0])
326     ax10 = plt.subplot(gs[-1,-2])
327     plt.show()
328 
329 #分格显示03
330 def drawBySubplots():
331     #建立一个2行2列的图像窗口，sharex=True表示共享x轴坐标, sharey=True表示共享y轴坐标. ((ax11, ax12), (ax13, ax14))表示第1行从左至右依次放ax11和ax12, 第2行从左至右依次放ax13和ax14.
332     f,((ax11,ax12),(ax13,ax14))=plt.subplots(2,2,sharex=True,sharey=True)
333     #创建一个散点图.
334     ax11.scatter([1,2],[1,2])
335     #紧凑显示图像
336     plt.tight_layout()
337     plt.show()
338 
339 #图中图
340 def drawPlotInPlot():
341     fig = plt.figure()
342     x = [1,2,3,4,5,6,7]
343     y = [1,3,4,2,5,8,6]
344     #绘制大图,设置大图左下角的位置以及宽高
345     left,bottom,width,height=0.1,0.1,0.8,0.8
346     ax1 = fig.add_axes([left,bottom,width,height])
347     #颜色为r(red)
348     ax1.plot(x,y,'r')
349     ax1.set_xlabel('x')
350     ax1.set_ylabel('y')
351     ax1.set_title('title')
352 
353     #绘制小图
354     left,bottom,width,height=0.2,0.6,0.25,0.25
355     ax2 = fig.add_axes([left,bottom,width,height])
356     ax2.plot(y,x,'b')
357     ax2.set_xlabel('x')
358     ax2.set_ylabel('y')
359     ax2.set_title('title inside 1')
360 
361     plt.axes([0.6,0.2,0.25,0.25])
362     plt.plot(y[::-1],x,'g') #对y进行了逆序处理
363     plt.xlabel('x')
364     plt.ylabel('y')
365     plt.title('title inside 2')
366     plt.show()
367 
368 #次坐标
369 def multiXandY():
370     x = np.arange(0,10,0.1)
371     y1 = 0.05*x**2
372     y2 = -1 *y1
373     fig,ax1=plt.subplots()
374     #对ax1调用twinx()方法，生成如同镜面效果后的ax2
375     ax2=ax1.twinx()
376     ax1.plot(x,y1,'g-') #green,solid line
377     ax1.set_xlabel('X data')
378     ax1.set_ylabel('Y1 data',color='g')
379     ax2.plot(x,y2,'b-')#blue
380     ax2.set_ylabel('Y2 data',color='b')
381     plt.show()
382 
383 def drawAnimation():
384     fig, ax = plt.subplots()
385     x = np.arange(0, 2 * np.pi, 0.01)
386     line, = ax.plot(x, np.sin(x))
387 
388     def animateX(i):
389         line.set_ydata(np.sin(x + i / 10.0))
390 
391     def init():
392         line.set_ydata(np.sin(x))
393 
394     ani = animation.FuncAnimation(fig=fig,
395                                   func=animateX,
396                                   frames=100,
397                                   init_func=init,
398                                   interval=20,
399                                   blit=False)
400     plt.show()
401     #ani.save('basic_animation.htm',fps=30,extra_args=['-vcodec','libx264'])
402 
403 
404 drawAnimation()
代码整理来源：https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/plt/2-1-basic-usage/
官网教程：https://matplotlib.org/tutorials/index.html
官网API文档：https://matplotlib.org/api/pyplot_summary.html