Matplotlib

安装

python3 -m pip install -U matplotlib
pip install matplotlib==3.3.0
#新版疑似有bug

Pyplot

plot() 用于画图它可以绘制点和线,语法格式如下:

# 画单条线
plot([x], y, [fmt], *, data=None, **kwargs)
# 画多条线
plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs)

参数说明:

  • **x, y:**点或线的节点,x 为 x 轴数据,y 为 y 轴数据,数据可以列表或数组。
  • **fmt:**可选,定义基本格式(如颜色、标记和线条样式)。
  • **kwargs:**可选,用在二维平面图上,设置指定属性,如标签,线的宽度等。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

xpoints = np.array([0, 6])
ypoints = np.array([0, 100])

plt.plot(xpoints, ypoints)
plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

xpoints = np.array([1, 8])
ypoints = np.array([3, 10])
#绘制两个点
plt.plot(xpoints, ypoints, 'o')
plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#(1, 3) 、 (2, 8) 、(6, 1) 、(8, 10)
xpoints = np.array([1, 2, 6, 8])
ypoints = np.array([3, 8, 1, 10])

plt.plot(xpoints, ypoints)
plt.show()
#绘制一个正弦和余弦图
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(0,4*np.pi,0.1)   # start,stop,step
y = np.sin(x)
z = np.cos(x)
plt.plot(x,y,x,z)
plt.show()

绘图标记

菜鸟教程

标记 符号 描述
“.” m00
“,” m01 像素点
“o” m02 实心圆
“v” m03 下三角
“^” m04 上三角
“<” m05 左三角
“>” m06 右三角
“1” m07 下三叉
“2” m08 上三叉
“3” m09 左三叉
“4” m10 右三叉
“8” m11 八角形
“s” m12 正方形
“p” m13 五边形
“P” m23 加号(填充)
“*” m14 星号
“h” m15 六边形 1
“H” m16 六边形 2
“+” m17 加号
“x” m18 乘号 x
“X” m24 乘号 x (填充)
“D” m19 菱形
“d” m20 瘦菱形
“|” m21 竖线
“_” m22 横线
0 (TICKLEFT) m25 左横线
1 (TICKRIGHT) m26 右横线
2 (TICKUP) m27 上竖线
3 (TICKDOWN) m28 下竖线
4 (CARETLEFT) m29 左箭头
5 (CARETRIGHT) m30 右箭头
6 (CARETUP) m31 上箭头
7 (CARETDOWN) m32 下箭头
8 (CARETLEFTBASE) m33 左箭头 (中间点为基准)
9 (CARETRIGHTBASE) m34 右箭头 (中间点为基准)
10 (CARETUPBASE) m35 上箭头 (中间点为基准)
11 (CARETDOWNBASE) m36 下箭头 (中间点为基准)
“None”, " " or “” 没有任何标记
. . . ... m37 渲染指定的字符。例如 “ f f ” 以字母 f 为标记。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

ypoints = np.array([1,3,4,5,8,9,6,1,3,4,5,2,4])

plt.plot(ypoints, marker = '*')
plt.show()

线类型:

线类型标记 描述
‘-’ 实线
‘:’ 虚线
‘–’ 破折线
‘-.’ 点划线

颜色类型:

颜色标记 描述
‘r’ 红色
‘g’ 绿色
‘b’ 蓝色
‘c’ 青色
‘m’ 品红
‘y’ 黄色
‘k’ 黑色
‘w’ 白色

fmt 参数
fmt 参数定义了基本格式,如标记、线条样式和颜色。

fmt = ‘[marker][line][color]
例如 o:r,o 表示实心圆标记,: 表示虚线,r 表示颜色为红色。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

ypoints = np.array([6, 2, 13, 10])

plt.plot(ypoints, 'o:r')
plt.show()

标记大小与颜色

我们可以自定义标记的大小与颜色,使用的参数分别是:

  • markersize,简写为 ms:定义标记的大小。
  • markerfacecolor,简写为 mfc:定义标记内部的颜色。
  • markeredgecolor,简写为 mec:定义标记边框的颜色。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

ypoints = np.array([6, 2, 13, 10])
plt.plot(ypoints, marker = 'o', ms = 20, mec = '#4CAF50', mfc = '#4CAF50')
plt.show()

绘图线

线的类型可以使用 linestyle 参数来定义,简写为 ls

类型 简写 说明
‘solid’ (默认) ‘-’ 实线
‘dotted’ ‘:’ 点虚线
‘dashed’ ‘–’ 破折线
‘dashdot’ ‘-.’ 点划线
‘None’ ‘’ 或 ’ ’ 不画线

颜色类型:

颜色标记 描述
‘r’ 红色
‘g’ 绿色
‘b’ 蓝色
‘c’ 青色
‘m’ 品红
‘y’ 黄色
‘k’ 黑色
‘w’ 白色

线的宽度可以使用 linewidth 参数来定义,简写为 lw,值可以是浮点数,如:12.05.67 等。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

ypoints = np.array([6, 2, 13, 10])

plt.plot(ypoints, color = 'r')
plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

ypoints = np.array([6, 2, 13, 10])

plt.plot(ypoints, linestyle = 'dotted')
plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

ypoints = np.array([6, 2, 13, 10])

plt.plot(ypoints, linewidth = '12.5')
plt.show()

标签标题

xlabel()ylabel() 方法来设置 x 轴和 y 轴的标签

title() 方法来设置标题

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.array([1, 4, 9, 16])
plt.plot(x, y)
plt.title("RUNOOB TEST TITLE")
plt.xlabel("x - label")
plt.ylabel("y - label")

plt.show()

title() 方法提供了 loc 参数来设置标题显示的位置,可以设置为: ‘left’, ‘right’, 和 ‘center’, 默认值为 ‘center’

xlabel() 方法提供了 loc 参数来设置 x 轴显示的位置,可以设置为: ‘left’, ‘right’, 和 ‘center’, 默认值为 ‘center’

ylabel() 方法提供了 loc 参数来设置 y 轴显示的位置,可以设置为: ‘bottom’, ‘top’, 和 ‘center’, 默认值为 ‘center’

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib
 
# fname 为 你下载的字体库路径,注意 SourceHanSansSC-Bold.otf 字体的路径,size 参数设置字体大小
zhfont1 = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname="SourceHanSansSC-Bold.otf", size=18)
font1 = {'color':'blue','size':20}
font2 = {'color':'darkred','size':15}
x = np.arange(1,11)
y =  2  * x +  5

# fontdict 可以使用 css 来设置字体样式
plt.title("菜鸟教程 - 测试", fontproperties=zhfont1, fontdict = font1, loc="left")
 
# fontproperties 设置中文显示,fontsize 设置字体大小
plt.xlabel("x 轴", fontproperties=zhfont1, loc="left")
plt.ylabel("y 轴", fontproperties=zhfont1, loc="top")
plt.plot(x,y)
plt.show()

网格线

grid() 方法语法格式如下:

matplotlib.pyplot.grid(b=None, which='major', axis='both', )

参数说明:

  • b:可选,默认为 None,可以设置布尔值,true 为显示网格线,false 为不显示,如果设置 **kwargs 参数,则值为 true。
  • which:可选,可选值有 ‘major’、‘minor’ 和 ‘both’,默认为 ‘major’,表示应用更改的网格线。
  • axis:可选,设置显示哪个方向的网格线,可以是取 ‘both’(默认),‘x’ 或 ‘y’,分别表示两个方向,x 轴方向或 y 轴方向。
  • **kwargs:可选,设置网格样式,可以是 color=‘r’, linestyle=‘-’ 和 linewidth=2,分别表示网格线的颜色,样式和宽度。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.array([1, 4, 9, 16])


plt.title("RUNOOB grid() Test")
plt.xlabel("x - label")
plt.ylabel("y - label")

plt.plot(x, y)
plt.grid()
plt.show()
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.array([1, 4, 9, 16])


plt.title("RUNOOB grid() Test")
plt.xlabel("x - label")
plt.ylabel("y - label")

plt.plot(x, y)
plt.grid(axis='x') # 设置 y 就在轴方向显示网格线
plt.show()

设置网格线的样式,格式如下:

grid(color = 'color', linestyle = 'linestyle', linewidth = number)

参数说明:

color:‘b’ 蓝色,‘m’ 洋红色,‘g’ 绿色,‘y’ 黄色,‘r’ 红色,‘k’ 黑色,‘w’ 白色,‘c’ 青绿色,‘#008000’ RGB 颜色符串。

linestyle:‘‐’ 实线,‘‐‐’ 破折线,‘‐.’ 点划线,‘:’ 虚线。

linewidth:设置线的宽度,可以设置一个数字。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.array([1, 4, 9, 16])


plt.title("RUNOOB grid() Test")
plt.xlabel("x - label")
plt.ylabel("y - label")

plt.plot(x, y)

plt.grid(color = 'r', linestyle = '--', linewidth = 0.5)

plt.show()

绘制多图

subplot() 方法在绘图时需要指定位置,subplots() 方法可以一次生成多个,在调用时只需要调用生成对象的 ax 即可

subplot

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#plot 1:
x = np.array([0, 6])
y = np.array([0, 100])

plt.subplot(2, 2, 1)
plt.plot(x,y)
plt.title("plot 1")

#plot 2:
x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.array([1, 4, 9, 16])

plt.subplot(2, 2, 2)
plt.plot(x,y)
plt.title("plot 2")

#plot 3:
x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.array([3, 5, 7, 9])

plt.subplot(2, 2, 3)
plt.plot(x,y)
plt.title("plot 3")

#plot 4:
x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.array([4, 5, 6, 7])

plt.subplot(2, 2, 4)
plt.plot(x,y)
plt.title("plot 4")

plt.suptitle("RUNOOB subplot Test")
plt.show()

subplots()

matplotlib.pyplot.subplots(nrows=1, ncols=1, *, sharex=False, sharey=False, squeeze=True, subplot_kw=None, gridspec_kw=None, **fig_kw)

参数说明:

  • nrows:默认为 1,设置图表的行数。
  • ncols:默认为 1,设置图表的列数。
  • sharex、sharey:设置 x、y 轴是否共享属性,默认为 false,可设置为 ‘none’、‘all’、‘row’ 或 ‘col’。 False 或 none 每个子图的 x 轴或 y 轴都是独立的,True 或 ‘all’:所有子图共享 x 轴或 y 轴,‘row’ 设置每个子图行共享一个 x 轴或 y 轴,‘col’:设置每个子图列共享一个 x 轴或 y 轴。
  • squeeze:布尔值,默认为 True,表示额外的维度从返回的 Axes(轴)对象中挤出,对于 N1 或 1N 个子图,返回一个 1 维数组,对于 N*M,N>1 和 M>1 返回一个 2 维数组。如果设置为 False,则不进行挤压操作,返回一个元素为 Axes 实例的2维数组,即使它最终是1x1。
  • subplot_kw:可选,字典类型。把字典的关键字传递给 add_subplot() 来创建每个子图。
  • gridspec_kw:可选,字典类型。把字典的关键字传递给 GridSpec 构造函数创建子图放在网格里(grid)。
  • **fig_kw:把详细的关键字参数传给 figure() 函数。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 创建一些测试数据 -- 图1
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 400)
y = np.sin(x**2)

# 创建一个画像和子图 -- 图2
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)
ax.set_title('Simple plot')

# 创建两个子图 -- 图3
f, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, sharey=True)
ax1.plot(x, y)
ax1.set_title('Sharing Y axis')
ax2.scatter(x, y)

# 创建四个子图 -- 图4
fig, axs = plt.subplots(2, 2, subplot_kw=dict(projection="polar"))
axs[0, 0].plot(x, y)
axs[1, 1].scatter(x, y)

# 共享 x 轴
plt.subplots(2, 2, sharex='col')

# 共享 y 轴
plt.subplots(2, 2, sharey='row')

# 共享 x 轴和 y 轴
plt.subplots(2, 2, sharex='all', sharey='all')

# 这个也是共享 x 轴和 y 轴
plt.subplots(2, 2, sharex=True, sharey=True)

# 创建标识为 10 的图,已经存在的则删除
fig, ax = plt.subplots(num=10, clear=True)

plt.show()

散点图

matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, *, edgecolors=None, plotnonfinite=False, data=None, **kwargs)

参数说明:

x,y:长度相同的数组,也就是我们即将绘制散点图的数据点,输入数据。

s:点的大小,默认 20,也可以是个数组,数组每个参数为对应点的大小。

c:点的颜色,默认蓝色 ‘b’,也可以是个 RGB 或 RGBA 二维行数组。

marker:点的样式,默认小圆圈 ‘o’。

cmap:Colormap,默认 None,标量或者是一个 colormap 的名字,只有 c 是一个浮点数数组的时才使用。如果没有申明就是 image.cmap。

norm:Normalize,默认 None,数据亮度在 0-1 之间,只有 c 是一个浮点数的数组的时才使用。

vmin,vmax::亮度设置,在 norm 参数存在时会忽略。

alpha::透明度设置,0-1 之间,默认 None,即不透明。

linewidths::标记点的长度。

edgecolors::颜色或颜色序列,默认为 ‘face’,可选值有 ‘face’, ‘none’, None。

plotnonfinite::布尔值,设置是否使用非限定的 c ( inf, -inf 或 nan) 绘制点。

**kwargs::其他参数。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
y = np.array([1, 4, 9, 16, 7, 11, 23, 18])
sizes = np.array([20,50,100,200,500,1000,60,90])#设置每个点大小
colors = np.array(["red","green","black","orange","purple","beige","cyan","magenta"])#设置每个点颜色
plt.scatter(x, y, s=sizes)
plt.show()

设置颜色条需要使用 cmap 参数,默认值为 ‘viridis’,之后颜色值设置为 0 到 100 的数组

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array([5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6])
y = np.array([99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86])
colors = np.array([0, 10, 20, 30, 40, 45, 50, 55, 60, 70, 80, 90, 100])

plt.scatter(x, y, c=colors, cmap='viridis')#设置颜色条
plt.colorbar()#显示颜色条
plt.show()

柱状图

bar() 方法语法格式如下:

matplotlib.pyplot.bar(x, height, width=0.8, bottom=None, *, align='center', data=None, **kwargs)

参数说明:

x:浮点型数组,柱形图的 x 轴数据。

height:浮点型数组,柱形图的高度。

width:浮点型数组,柱形图的宽度。

bottom:浮点型数组,底座的 y 坐标,默认 0。

align:柱形图与 x 坐标的对齐方式,‘center’ 以 x 位置为中心,这是默认值。 ‘edge’:将柱形图的左边缘与 x 位置对齐。要对齐右边缘的条形,可以传递负数的宽度值及 align=‘edge’。

**kwargs::其他参数。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array(["Runoob-1", "Runoob-2", "Runoob-3", "C-RUNOOB"])
y = np.array([12, 22, 6, 18])

plt.bar(x,y)
plt.show()

垂直方向的柱形图可以使用 barh() 方法来设置

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array(["Runoob-1", "Runoob-2", "Runoob-3", "C-RUNOOB"])
y = np.array([12, 22, 6, 18])

plt.barh(x,y)#垂直方向的柱形图
plt.show()
#设置颜色
plt.bar(x, y, color = "#4CAF50")
plt.bar(x, y,  color = ["#4CAF50","red","hotpink","#556B2F"])
#设置宽度
#bar() 方法使用 width 设置,barh() 方法使用 height 设置 height
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.array(["Runoob-1", "Runoob-2", "Runoob-3", "C-RUNOOB"])
y = np.array([12, 22, 6, 18])

plt.bar(x, y, width = 0.1)
plt.show()

饼图

pie() 方法语法格式如下:

matplotlib.pyplot.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=0, radius=1, counterclock=True, wedgeprops=None, textprops=None, center=0, 0, frame=False, rotatelabels=False, *, normalize=None, data=None)[source]

参数说明:

x:浮点型数组,表示每个扇形的面积。

explode:数组,表示各个扇形之间的间隔,默认值为0。

labels:列表,各个扇形的标签,默认值为 None。

colors:数组,表示各个扇形的颜色,默认值为 None。

autopct:设置饼图内各个扇形百分比显示格式,%d%% 整数百分比,%0.1f 一位小数, %0.1f%% 一位小数百分比, %0.2f%% 两位小数百分比。

labeldistance:标签标记的绘制位置,相对于半径的比例,默认值为 1.1,如 <1则绘制在饼图内侧。

pctdistance::类似于 labeldistance,指定 autopct 的位置刻度,默认值为 0.6。

shadow::布尔值 True 或 False,设置饼图的阴影,默认为 False,不设置阴影。

radius::设置饼图的半径,默认为 1。

startangle::起始绘制饼图的角度,默认为从 x 轴正方向逆时针画起,如设定 =90 则从 y 轴正方向画起。

counterclock:布尔值,设置指针方向,默认为 True,即逆时针,False 为顺时针。

wedgeprops :字典类型,默认值 None。参数字典传递给 wedge 对象用来画一个饼图。例如:wedgeprops={‘linewidth’:5} 设置 wedge 线宽为5。

textprops :字典类型,默认值为:None。传递给 text 对象的字典参数,用于设置标签(labels)和比例文字的格式。

center :浮点类型的列表,默认值:(0,0)。用于设置图标中心位置。

frame :布尔类型,默认值:False。如果是 True,绘制带有表的轴框架。

rotatelabels :布尔类型,默认为 False。如果为 True,旋转每个 label 到指定的角度。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

y = np.array([35, 25, 25, 15])

plt.pie(y,
        labels=['A','B','C','D'], # 设置饼图标签
        colors=["#d5695d", "#5d8ca8", "#65a479", "#a564c9"], # 设置饼图颜色
        explode=(0, 0.2, 0, 0), # 第二部分突出显示,值越大,距离中心越远
        autopct='%.2f%%', # 格式化输出百分比
       )
plt.title("RUNOOB Pie Test")
plt.show()

其他

#设置字体 全局
plt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]
plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False
plt.rcParams.update({'font.size': 30})
app = Flask(__name__)


#设置图片大小
plt.figure(figsize=(45, 30))
#保存图片
plt.savefig('static\pricebar.png',stretch=100)