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
“.”		点
“,”		像素点
“o”		实心圆
“v”		下三角
“^”		上三角
“<”		左三角
“>”		右三角
“1”		下三叉
“2”		上三叉
“3”		左三叉
“4”		右三叉
“8”		八角形
“s”		正方形
“p”		五边形
“P”		加号（填充）
“*”		星号
“h”		六边形 1
“H”		六边形 2
“+”		加号
“x”		乘号 x
“X”		乘号 x (填充)
“D”		菱形
“d”		瘦菱形
“|”		竖线
“_”		横线
0 (TICKLEFT)		左横线
1 (TICKRIGHT)		右横线
2 (TICKUP)		上竖线
3 (TICKDOWN)		下竖线
4 (CARETLEFT)		左箭头
5 (CARETRIGHT)		右箭头
6 (CARETUP)		上箭头
7 (CARETDOWN)		下箭头
8 (CARETLEFTBASE)		左箭头 (中间点为基准)
9 (CARETRIGHTBASE)		右箭头 (中间点为基准)
10 (CARETUPBASE)		上箭头 (中间点为基准)
11 (CARETDOWNBASE)		下箭头 (中间点为基准)
“None”, " " or “”		没有任何标记
‘ $...$’		渲染指定的字符。例如 “ $f$” 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：1、2.0、5.67 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() 和 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)