matplotlib手册(1)-pyplot使用

最近开始看看Pandas中可视化的部分，主要是使用matplotlib，这里，我们先从pyplot开始。

主要参考官方教程：Pyplot tutorial

我们从一个最简单的例子开始

import matplotlib.pyplot as plt



#

plt.plot([1,2,3,4])

#指定y轴标签

plt.ylabel('some numbers')

#展示图片

plt.show()

只要几行代码，就显示了一个图形，我们观察一下这个图，会发现，y轴是1到4，而x轴是1到3，这是由于我们传入的参数导致的

plot([1,2,3,4])，这里呢，我们只传了一个数组，matplotlib会默认当做y轴的值，x轴是默认分配的，Python中ranges默认是从0开始的，所以x轴从0-3

我们也可以指定x轴的值

import matplotlib.pyplot as plt



#默认是y轴的值

#plt.plot([1,2,3,4])

#传入x轴，y轴

plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])

#指定y轴标签

plt.ylabel('some numbers')

#展示图片

plt.show()

matplotlib.pyplot.plot(*args, **kwargs)

这个plot呢，还可以接收一个参数，来控制绘制图形的颜色和类型，这里默认是''，'b'表示颜色是blue，'-'表示solid line

详细的见下面的介绍，从官网copy来的http://matplotlib.org/2.0.2/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.legend

The following format string characters are accepted to control the line style or marker:

character 	description

'-' 	solid line style

'--' 	dashed line style

'-.' 	dash-dot line style

':' 	dotted line style

'.' 	point marker

',' 	pixel marker

'o' 	circle marker

'v' 	triangle_down marker

'^' 	triangle_up marker

'<' 	triangle_left marker

'>' 	triangle_right marker

'1' 	tri_down marker

'2' 	tri_up marker

'3' 	tri_left marker

'4' 	tri_right marker

's' 	square marker

'p' 	pentagon marker

'*' 	star marker

'h' 	hexagon1 marker

'H' 	hexagon2 marker

'+' 	plus marker

'x' 	x marker

'D' 	diamond marker

'd' 	thin_diamond marker

'|' 	vline marker

'_' 	hline marker

The following color abbreviations are supported:

character 	color

‘b’ 	blue

‘g’ 	green

‘r’ 	red

‘c’ 	cyan

‘m’ 	magenta

‘y’ 	yellow

‘k’ 	black

‘w’ 	white

我们按照上面的介绍，这里我们改一下展示效果，我们改为'ro'，红色，圆圈标记

plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16] ,'ro')

就颜色来说，上面只介绍了几种颜色的缩写，那我们想用其他颜色咋办呢？

我们可以直接用参数指定，详细参数介绍，可以看官网介绍：http://matplotlib.org/2.0.2/api/pyplot_api.html

plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16] ,color='green',

         marker='^',markersize=15,markerfacecolor='red')

我们再观察这个图，前面我们说过，只传一个list，会初始化y轴，传入2个，会初始化x，y；这里继续观察x轴和y轴

会发现他们的起始点不一样，同样，我们是可以修改这个轴的

matplotlib.pyplot.axis(*v, **kwargs)



plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16] ,color='green',

         marker='^',markersize=15,markerfacecolor='red')



#设置轴坐标，[xmin, xmax, ymin, ymax]

plt.axis([1,8,1,32])

plot这个函数很有意思，我们最后来看个例子

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt



# evenly sampled time at 200ms intervals

t = np.arange(0., 5., 0.2)



print(t)

#他直接传入了好多组参数，绘制了3条线，这里，我们也可以拆开分别绘制

# red dashes, blue squares and green triangles

plt.plot(t, t, 'r--', t, t**2, 'bs', t, t**3, 'g^')



plt.show()

#分别绘制

#plt.plot(t, t, 'r--')

#plt.plot(t, t**2, 'bs')

#plt.plot(t, t**3, 'g^')