Matplotlib 教程 Matplotlib 是 Python 的繪圖庫，它能讓使用者很輕鬆地將數據圖形化，並且提供多樣化的輸出格式。 Matplotlib 可以用來繪製各種靜態，動態，互動式的圖表。 Matplotlib 是一個非常強大的 Python 畫圖工具，我們可以使用該工具將很多數據通 ...
Matplotlib 教程
Matplotlib 是 Python 的繪圖庫，它能讓使用者很輕鬆地將數據圖形化，並且提供多樣化的輸出格式。
Matplotlib 可以用來繪製各種靜態，動態，互動式的圖表。
Matplotlib 是一個非常強大的 Python 畫圖工具，我們可以使用該工具將很多數據通過圖表的形式更直觀的呈現出來。
Matplotlib 可以繪製線圖、散點圖、等高線圖、條形圖、柱狀圖、3D 圖形、甚至是圖形動畫等等。
安裝 matplotlib 庫：
python3 -m pip install -U matplotlib
一、Matplotlib Pyplot
Pyplot 是 Matplotlib 的子庫，提供了和 MATLAB 類似的繪圖 API。
Pyplot 是常用的繪圖模塊，能很方便讓用戶繪製 2D 圖表。
Pyplot 包含一系列繪圖函數的相關函數，每個函數會對當前的圖像進行一些修改，例如：給圖像加上標記，生新的圖像，在圖像中產生新的繪圖區域等等。
plot() 用於畫圖它可以繪製點和線，語法格式如下：
# 畫單條線 plot([x], y, [fmt], *, data=None, **kwargs) # 畫多條線 plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs)
參數說明： x, y：點或線的節點，x 為 x 軸數據，y 為 y 軸數據，數據可以列表或數組。 fmt：可選，定義基本格式（如顏色、標記和線條樣式）。 **kwargs：可選，用在二維平面圖上，設置指定屬性，如標簽，線的寬度等。
二、Matplotlib 繪圖標記
繪圖過程如果我們想要給坐標自定義一些不一樣的標記，就可以使用 plot() 方法的 marker 參數來定義。
1、marker 可以定義的符號如下
| 標記 | 符號 | 描述 |
|---|---|---|
| "." |  |
點 |
| "," |  |
像素點 |
| "o" |  |
實心圓 |
| "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" |  |
五邊形 |
| "P" |  |
加號（填充） |
| "*" |  |
星號 |
| "h" |  |
六邊形 1 |
| "H" |  |
六邊形 2 |
| "+" |  |
加號 |
| "x" |  |
乘號 x |
| "X" |  |
乘號 x (填充) |
| "D" |  |
菱形 |
| "d" |  |
瘦菱形 |
| "|" |  |
豎線 |
| "_" |  |
橫線 |
| 0 (TICKLEFT) |  |
左橫線 |
| 1 (TICKRIGHT) |  |
右橫線 |
| 2 (TICKUP) |  |
上豎線 |
| 3 (TICKDOWN) |  |
下豎線 |
| 4 (CARETLEFT) |  |
左箭頭 |
| 5 (CARETRIGHT) |  |
右箭頭 |
| 6 (CARETUP) |  |
上箭頭 |
| 7 (CARETDOWN) |  |
下箭頭 |
| 8 (CARETLEFTBASE) |  |
左箭頭 (中間點為基準) |
| 9 (CARETRIGHTBASE) |  |
右箭頭 (中間點為基準) |
| 10 (CARETUPBASE) |  |
上箭頭 (中間點為基準) |
| 11 (CARETDOWNBASE) |  |
下箭頭 (中間點為基準) |
| "None", " " or "" | 沒有任何標記 | |
| '$...$' |  |
渲染指定的字元。例如 "$f$" 以字母 f 為標記。 |
2、線類型：線的類型可以使用 linestyle 參數來定義，簡寫為 ls。
'‐' 實線，'‐‐' 破折線，'‐.' 點劃線，':' 虛線。
線的顏色可以使用 color 參數來定義，
線的寬度可以使用 linewidth 參數來定義，簡寫為 lw，值可以是浮點數，如：1、2.0、5.67 等。
3、fmt 參數：fmt 參數定義了基本格式，如標記、線條樣式和顏色。
#fmt = '[marker][line][color]'
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ypoints = np.array([6, 2, 13, 10]) plt.plot(ypoints, 'o:r') plt.show()
4、使用 xlabel() 和 ylabel() 方法來設置 x 軸和 y 軸的標簽。
5、使用 title() 方法來設置標題。
6、使用 pyplot 中的 grid() 方法來設置圖表中的網格線。
grid() 方法語法格式如下：
matplotlib.pyplot.grid(b=None, which='major', axis='both', )
參數說明：
- b：可選，預設為 None，可以設置布爾值，true 為顯示網格線，false 為不顯示，如果設置 **kwargs 參數，則值為 true。
- which：可選，可選值有 'major'、'minor' 和 'both'，預設為 'major'，表示應用更改的網格線。
- axis：可選，設置顯示哪個方向的網格線，可以是取 'both'（預設），'x' 或 'y'，分別表示兩個方向，x 軸方向或 y 軸方向。
- **kwargs：可選，設置網格樣式，可以是 color='r', linestyle='-' 和 linewidth=2，分別表示網格線的顏色，樣式和寬度。
三、折線圖
使用 pyplot 中的 plot()方法來繪製散點圖。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
y = np.array([1,3,4,6,7,9,11,5,8])
y2 = np.array([16,18,15,8,5,11,12])
plt.plot(y,'*:b',linestyle= '-.',linewidth='1')
plt.xlabel('Xname')#設置x軸名字
plt.ylabel('Yname')
plt.title('title')#設置標題
plt.grid(color = 'r', linestyle = '--', linewidth = 0.5)#設置網格線
plt.show()#顯示
四、散點圖
使用 pyplot 中的 scatter() 方法來繪製散點圖。
scatter() 方法語法格式如下：
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)
參數說明：
x，y：長度相同的數組，也就是我們即將繪製散點圖的數據點，輸入數據。 s：點的大小，預設 20，也可以是個數組，數組每個參數為對應點的大小。 c：點的顏色，預設藍色 'b'，也可以是個 RGB 或 RGBA 二維行數組。 marker：點的樣式，預設小圓圈 'o'。 cmap：Colormap，預設 None，標量或者是一個 colormap 的名字，只有 c 是一個浮點數數組的時才使用。如果沒有申明就是 image.cmap。 norm：Normalize，預設 None，數據亮度在 0-1 之間，只有 c 是一個浮點數的數組的時才使用。 vmin，vmax：：亮度設置，在 norm 參數存在時會忽略。 alpha：：透明度設置，0-1 之間，預設 None，即不透明。 linewidths：：標記點的長度。 edgecolors：：顏色或顏色序列，預設為 'face'，可選值有 'face', 'none', None。 plotnonfinite：：布爾值，設置是否使用非限定的 c ( inf, -inf 或 nan) 繪製點。 **kwargs：：其他參數。
例如：
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])
plt.subplot(2, 2, 1)
colors = np.array(["red","green","black","orange","purple","beige","cyan","magenta"])
plt.scatter(x, y, s=sizes,c=colors,marker='*',alpha=0.5)
五、柱形圖
使用 pyplot 中的 bar() 方法來繪製柱形圖。
bar() 方法語法格式如下：
matplotlib.pyplot.bar(x, height, width=0.8, bottom=None, *, align='center', data=None, **kwargs)
參數說明：
x：浮點型數組，柱形圖的 x 軸數據。 height：浮點型數組，柱形圖的高度。 width：浮點型數組，柱形圖的寬度。 bottom：浮點型數組，底座的 y 坐標，預設 0。
align：柱形圖與 x 坐標的對齊方式，'center' 以 x 位置為中心，這是預設值。 'edge'：將柱形圖的左邊緣與 x 位置對齊。
要對齊右邊緣的條形，可以傳遞負數的寬度值及 align='edge'。
**kwargs：：其他參數。
例如：
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.array(['張三','李四','王五','趙柳','王麻子','張無忌','趙敏','金毛獅王']) heights= np.array( [1,2,4,5,6,4,3,1]) colors = np.array(['red','blue','green']) plt.bar(x=x,height=heights,width=0.3,color=colors,align='edge') plt.show()
六、扇形圖
使用 pyplot 中的 pie() 方法來繪製餅圖。
pie() 方法語法格式如下：
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]
參數說明：
x：浮點型數組，表示每個扇形的面積。 explode：數組，表示各個扇形之間的間隔，預設值為0。 labels：列表，各個扇形的標簽，預設值為 None。 colors：數組，表示各個扇形的顏色，預設值為 None。 autopct：設置餅圖內各個扇形百分比顯示格式，%d%% 整數百分比，%0.1f 一位小數， %0.1f%% 一位小數百分比， %0.2f%% 兩位小數百分比。 labeldistance：標簽標記的繪製位置，相對於半徑的比例，預設值為 1.1，如 <1則繪製在餅圖內側。 pctdistance：：類似於 labeldistance，指定 autopct 的位置刻度，預設值為 0.6。 shadow：：布爾值 True 或 False，設置餅圖的陰影，預設為 False，不設置陰影。 radius：：設置餅圖的半徑，預設為 1。 startangle：：起始繪製餅圖的角度，預設為從 x 軸正方向逆時針畫起，如設定 =90 則從 y 軸正方向畫起。 counterclock：布爾值，設置指針方向，預設為 True，即逆時針，False 為順時針。 wedgeprops ：字典類型，預設值 None。參數字典傳遞給 wedge 對象用來畫一個餅圖。
例如：wedgeprops={'linewidth':5} 設置 wedge 線寬為5。 textprops ：字典類型，預設值為：None。傳遞給 text 對象的字典參數，用於設置標簽（labels）和比例文字的格式。 center ：浮點類型的列表，預設值：(0,0)。用於設置圖標中心位置。 frame ：布爾類型，預設值：False。如果是 True，繪製帶有表的軸框架。 rotatelabels ：布爾類型，預設為 False。如果為 True，旋轉每個 label 到指定的角度。
例如：
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np y = np.array([20,15, 25, 25, 15]) plt.pie(y, labels=['guitar','saxophone','piano','violin','others'], # 設置餅圖標簽 colors=["#d5695d",'#852625', "#5d8ca8", "#65a479", "#a564c9"], # 設置餅圖顏色 explode=(0, 0, 0.2, 0,0), # 第二部分突出顯示，值越大，距離中心越遠 autopct='%.2f%%', # 格式化輸出百分比 ) plt.title("musical instruments") # 設置標題 plt.show()
七、繪製多圖
使用subplot()函數繪製多個子圖
subplot(nrows, ncols, index, **kwargs) subplot(pos, **kwargs) subplot(**kwargs) subplot(ax)
以上函數將整個繪圖區域分成 nrows 行和 ncols 列，編號可以通過參數 index 來設置。
設置 numRows ＝ 1，numCols ＝ 2，就是將圖表繪製成 1x2 的圖片區域, 對應的坐標為： (1, 1), (1, 2)
plotNum ＝ 1, 表示的坐標為(1, 1), 即第一行第一列的子圖。 plotNum ＝ 2, 表示的坐標為(1, 2), 即第一行第二列的子圖。
例如：
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # plot1 y = np.array([1, 3, 4, 6, 7, 9, 11, 5, 8]) plt.subplot(3, 3, 5) plt.plot(y, '*:b', linestyle='-.') plt.title('plot1') # plot2 y2 = np.array([16, 18, 15, 8, 5, 11, 12]) plt.subplot(3, 3, 9) plt.plot(y2, 'r:s', linestyle='-.') plt.title('plot2') plt.show()
