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【Matplotlib】
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【Matplotlib】
教程https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/plt/
官方文档https://matplotlib.org/api/pyplot_summary.html
这个模块是一个Python上用于进行绘图的模块。做科研的人经常会使用的matlab就是这个模块的一个竞品。就我个人而言matplotlib感觉更像是一个echarts.js之类前端库的一个后端版本。和echarts一样它可以支持通过python画出散点图条状图饼状图甚至是3D图和动画。
由于靠这个画图的话一般都会遇到比较复杂的数据处理所以numpy也经常和matplotlib一起出现一起使用。
■ 基本安装和使用
在linux上安装可以通过包管理工具比如yum我的虚拟机里面已经安装了matplotlib但是已经忘了当时是用pip还是yum装的了…
windows的话目测用pip也可以一步搞定。如果不行可以参考上面给出的参考文档连接。
下面是一个matplotlib的helloworld
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npx \ np.linspace(-1,1,50)
y \ 2\*x 1plt.figure()
plt.plot(x,y)
plt.show()如果是在windows下的某个脚本中运行这段程序那么完了之后会跳出一个窗口显示一幅图片如图所示 可以看到这个显示的图的组件本身还有一些功能比如跟随鼠标显示坐标值放大局部图像等。
然后我们来看看这段代码。首先x是numpy中的一个array对象其内容是-1到1之间均等地取了大约50个值。这些值其实就是我们图中后来的横坐标。然后通过array加减乘除时特别的性质可以将类似于函数表达式那样的式子写在代码里。即2*x 1很接近函数表达式的y2x1了。那么y也是一个array一一对应x中各个值进行2*x1后的值。这样的一个arrayx和array y两个坐标集组成了一幅图。那么如何将这幅图显示出来用到的就是后三行代码。
这里需要注意的是绘制这个图的过程其实是用直线将各个点之间连接起来的操作。由于这个图最终本身就是一个直线所以看起来似乎最初x的样本量取50个点和两个点结果都一样。但是如果表达式换成x**2 1那么取点多少就会影响到这个二次函数图是否光滑了。下面是分别取10个点和50个点时二次函数的图。
10个点 50个点
■ 图像(plot)的控制
● 线条的控制
上面代码中的plt.figure()方法声明的其实是一个figure窗口即windows中弹出来的这个窗口。这个窗口中可以包含很多个图。上面只是添加了一个图。实际上还可以尝试添加更多。
一个图的概念其实在这里叫plot正如你所见plot方法用于向一个figure窗口中添加一个图。
x np.linspace(-10,10,50)y1 \ 2\*x 1
y2 \ x\*\*2plt.figure()
plt.plot(x,y1)
plt.plot(x,y2)
plt.show()因为出现了两个图matplotlib自动为两个图设置了不同的颜色以示区分。如果想要自定义颜色线条样式等等属性的话可以将这些参数写在plot方法中比如
plot(x,y,linestyle‘dashed’,linewidth0.5,color‘#3479f7’) 其余更多参数以及参数如何取值可以参考https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.plot.html#matplotlib.pyplot.plot
● 坐标轴控制
上面的所有图中坐标轴都是根据我们给出的数据范围自动生成的。如果想要手动指定坐标轴的范围呢
使用plt.xlim/ylim两个方法可以分别设置x轴和y轴的范围。用法就是xlim(min,max)。使用plt.xlabel和ylabel可以设置x/y轴的说明文字。使用plt.xticks/yticks两个方法可以分别设置X和Y轴的坐标点的值是多少。参数的话是numpy.linspace的返回值。
比如沿用上面用到的y1和y2进行这样的代码画图
plt.figure()
plt.plot(x,y1)
plt.plot(x,y2,linestyle\dashed,linewidth0.5,colorred,marker.,)
plt.xlim(1,3)
plt.xlabel(value of X)
plt.xticks(np.linspace(1,3,11))
plt.show()需要额外注意的一点是加入xlim和xticks互相冲突了那么最终显示的图是以后设置者为准。比如这里xticks再xlim后面设置那么最终画出的图以xticks中定的范围为准。
除了简单的数值设置外xticks/yticks还支持label设置。比如xticks([1,2,3,4],[‘bad’,‘ok’,‘good’,‘verygood’])这样的方式来将数值坐标值和文字描述的坐标值一一对应起来。
plt.gca() 这个方法返回一个包含所有坐标轴的对象。gca的全称估计是get current axes也就是获取到当前所有坐标轴。
其中比较重要的一条属性是spines这个属性是一个字典可以有left,right,top,bottom的取值分别对应一个图的四条边。比如令ax plt.gca()然后
ax.spines[‘top’].set_color(‘none’) 以及 ax[‘right’].set_color(‘none’) 这样子的话那么就可以让显示出来的图没有上边框和右边框。
除了set_color还可以set_position。比如ax.spines[‘bottom’].set_position((‘data’,0))首先bottom指的是X轴的那个边把它set_position到data是0即Y轴的值为0的高度。类似的将left也设置一下。然后将top和right设置不可见之后这样就得到一个经典的坐标系的图了。
上面说的是plt.gca().spines这个属性。其实gca返回的对象中还有一些属性比如xaxis/yaxis这两个就是坐标轴的对象spines的本意是脊柱、干所以指的更多是构成坐标轴的那条线。而xaxis这种很明显就是指坐标轴本身指的更多是坐标轴的数字、文字标签的部分。
同样的令 ax plt.gca() 的话ax.xaxis就是X轴对象可以有下列方法
ax.xaxis.set_ticks_position(‘top’) 可以设置X轴的数字和坐标点出现在图的哪条边上。如果是top就是出现在上边。如果配合spines[‘top’].set_color(‘none’)的话那么就可以得到只有数据标点且在图上方位置没有轴线的图了。
● 图例
在上面画两条线的方法plot中还可以添加一个参数label用来通过文字说明这条线的内容。有了这个label之后就可以将其关联到图例上。这样图例就可以显示说明。
关联图例的方法是plt.legend不过需要注意的是legend方法一定要在plot完成之后调用否则将无法呈现图例这其实呼应了之前xlim和xticks取值的后设置后决定这强调了plt对于图像绘制是线性执行的特点。比如如下代码
plt.figure()
plt.plot(x,y1,label\straight line)
plt.plot(x,y2,linestyle\dashed,linewidth0.5,colorred,marker.,labelsquare line)
plt.legend()
plt.ylim(\-1,4)
plt.xlim(\-3,3)
ax \ plt.gca()
ax.spines\[top\].set\_color(none)
ax.spines\[right\].set\_color(none)
ax.spines\[left\].set\_position((data,0))
ax.spines\[bottom\].set\_position((data,0))
plt.show()图例出现的位置默认是在左下方可以在legend方法中用loc参数指明具体的位置。比如plt.legend(loc‘upper right’)是出现在右上角。类似的参数值还有lower rightcenter left等等。此外还有一个best这个值是说把位置自动交给电脑去判断尽量选择一个不挡住任何东西的好的位置。
● 划线标点 标注
上面说过plot方法其实是将给出的参数分别解释为X坐标和Y坐标的集合然后一一将这些点用直线连接起来组成的图形。那么要在图上额外画一条线段就不难了。
比如plt.plot([1,1],[0,2],linestyle‘dashed’)这个画的线段就是(1,0)点和(1,2)点之间的连线就是一条垂直于X轴的线。
至于标点其实用的是用来做散点图的plt.scatter方法。由于散点图后面还会详细说这里就不多说了。这里只给出一个调用方法
plt.scatter([1,],[2,],s20,color‘blue’)
除了标点另外一个重要的标注就是文字标注了。文字标注大概可以通过这样的方法来实现
plt.annotate(‘emphasize point’,xy(1,3),xytext(15,-15),textcoords‘offset pixels’,arrowpropsdict(arrowstyle‘|-’, connectionstyle“arc3,rad.2”))
emphasize point是描述文字。xy则是本条标注针对的图中的点。xytext配合textcoords指出的定位方式指出了标注文字应该放在什么地方如果按照上面的这种组合的话就是说文字的左上角点是标注点的右下方各15个像素的地方。arrowprops参数比较有意思它指出了是否需要一个标注文字和标注点之间的箭头标识。arrowstyle可以有-|---|是不是很形象 当箭头指向左边的意思是图上的箭头是从标注点指向标注文字的向右则相反。connectionstyle是一个完整的字符串不过它也有很多信息比如rad指出了箭头线的弧度。
以上是对于针对某个点的标注文字如没有特定的目标点只是想写点文字的话可以使用plt.text方法
plt.text(-2.4, 6, ‘This is some text’,fontdict{‘size’: 16, ‘color’: ‘r’})
这个方法中(-2.4,6)这个点是文字左上角的坐标fontdict指定一个指定字体格式的字典。比较好懂就不说了。
总结上面说到的一些东西再给一个示例
plt.figure()
plt.plot(x,y1,label\straight line)
plt.plot(x\[:35\],y2\[:35\],linestyledashed,linewidth0.5,colorred,labelsquare line)
plt.plot(\[1,1\],\[0,3\],k--)
plt.scatter(\[1,\],\[3,\],s20,colorblue)
plt.annotate(emphasize point,xy(1,3),xytext(15,-15),textcoordsoffset pixels,arrowpropsdict(arrowstyle|-, connectionstylearc3,rad.2))
plt.text(\-2.4, 6, This is some text,fontdict{size: 16, color: r})
plt.legend(loc\best)
ax \ plt.gca()
ax.spines\[top\].set\_color(none)
ax.spines\[right\].set\_color(none)
ax.spines\[left\].set\_position((data,0))
ax.spines\[bottom\].set\_position((data,0))
plt.show()View Code ■ 分图类型示例
● 散点图
n 1024 # data size
X np.random.normal(0, 1, n) # 每一个点的X值
Y np.random.normal(0, 1, n) # 每一个点的Y值
T np.arctan2(Y,X) # for color value
plt.figure()
ax \ plt.gca()
ax.spines\[bottom\].set\_position((data,0))
ax.spines\[left\].set\_position((data,0))
ax.spines\[top\].set\_color(none)
ax.spines\[right\].set\_color(none)
plt.scatter(X,Y,c\T,s20)
plt.xlim(\-0.5,0.5)
plt.show()np.random.normal方法是生成一个平均值为0方差为1总数为1024的数据集。这样两个数据集分别作为X坐标和Y坐标构成了1024个点的集合。再通过调用arctan2将所有随机点对应的一个弧度求出把这个弧度当做是一个颜色的替代值。
随后就是生成图形的过程对于gca返回的处理部分是把上右边去掉下左边移到中间形成坐标系的图。然后scatter方法一次性将所有的点画到图上。X是横坐标的arrayY是纵坐标的arrayc是color指定颜色的值s是每个点的size。最后为了方便看由于散点图在X和Y轴上都符合正则分布导致原点附近的点特别密集如果scale比较大中间就是一片糊limit一下X轴的坐标。
最终看到的图形是这样的 ● 其他图种都是依葫芦画瓢的事就不多说了可以网上随便搜一个看一看就行了。
■ 多图合一显示
上面的所有实例中plt.figure()得到的窗口对象里面都只显示了一幅图图种可能有多条线。
如果要多张图显示在同一个窗口中那么需要用到plt.subplot这个方法。这个方法的调用方式通常是这样的
plt.subplot(2,2,1)或者plt.subplot(221)。221的意思是如果将整个窗口分隔成2*2格式的话那么现在切换plt到从左到右从上至下第1个网格内进行编辑。直到再次调用subplot切换网格之前plt做的所有操作都会这个网格内进行。
matplotlib严格按照代码中画图的顺序来画图如果后来画的图和前面的图有重叠那么前面的图就会被整个删除接下来界面上就会只剩下后来画的图了。
另外subplot并不要求前后调用的几次都是统一规格网格的图比如下面这段代码显示出的图是这样的
def dicars(plt):ax \ plt.gca()ax.spines\[top\].set\_color(none)ax.spines\[right\].set\_color(none)ax.spines\[left\].set\_position((data,0))ax.spines\[bottom\].set\_position((data,0))plt.figure()
# 第一幅图
plt.subplot(221)
plt.plot(\[1,1\],\[0,1\])
dicars(plt)
# 第二幅图
plt.subplot(222)
plt.plot(\[2,2\],\[0,1\])
dicars(plt)
# 第三幅图
plt.subplot(212)
plt.plot(\[3,3\],\[0,1\])
dicars(plt)plt.show()另外进行画图的布局还可以用grid方式的流式布局。参考https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/plt/4-2-subplot2/
多图布局除了同一窗口多个图外还可以有图中图这种模式化也可以参考上面链接中的教程。
■ 多坐标轴显示
多坐标轴也是一种常见的需求。常见的就是需要在相对小的区域分显示两个值域出入比较大的函数的时候即多坐标轴多指多Y轴的情况。
matplotlib实现多坐标轴的代码如下
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math
x \ np.arange(-2,2,0.1)
y1 \ map(math.exp,x)
y2 \ -1 \* np.array(y1)fig, left\_ax \ plt.subplots() # 获取当前的坐标是第二个返回对象
right\_ax left\_ax.twinx() # twinx生成另一个坐标对象
left\_ax.plot(x,y1,colorblue)
left\_ax.set\_ylabel(value of Y1,colorblue)
right\_ax.plot(x,y2,color\green)
right\_ax.set\_ylabel(value of Y2,colorgreen)
plt.show()生成图 关于Python技能储备
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