matplotlib基礎系統介紹

目錄

1. Matplotlib概述

2. 講解Matplotlib核心原理

3. Matplotlib相關基礎操作介紹

• 3.1 創建figure(畫布)的方式及完整繪圖步驟
• 3.2 線型設定
• 3.3 中文與特殊符號(負號)相關支持設定
• 3.4 坐標軸的設定
• 3.5 繪圖區域(坐標系)設定

1.Matplotlib概述

Matplotlib 是一個基于python 的繪圖庫，完全支持二維影像，有限支持三維圖形，Matplotlib是python編程語言及其資料科學擴展包NumPy的可視化操作界面庫，它利用通過的圖形用戶界面工具包（如Tkinter、wxPython 、Qt、FLTK、Cocoatoolkits或GTK+）向應用程式嵌入式繪圖提供了應用程式介面（API），此外，Matolotlib還有一個基于影像處理庫（如圖形庫OpenGL）的pylab介面，其設計與MATLAB非常類似，SciPy就是用Matplotlib進行圖形繪制，

2. 講解Matplotlib核心原理

想認識matplotlib繪圖的原理就必須清楚的理解figure(畫布)、axes(坐標系)、axis(坐標軸)三者之間的關系

類似畫畫，首先需要一張畫布，對于matplotlib相當于初始化了一張figure（畫布），然后一張畫布可以分配出不同的區域進行畫畫，相當于figure可以指定多個axes（坐標系），而在每個axes（坐標系）上繪圖，相當于每個axes（坐標系）中都有一個axis（坐標軸）

• 畫圖的實作
  
• matplotlib繪圖實作
  

3. Matplotlib相關基礎操作介紹

3.1創建figure(畫布)的方式及完整繪圖步驟

一、創建figure(畫布)的方式

• 隱式創建
• 顯示創建

①隱式創建figure物件

先觀察下面代碼

import matplotlib.pyplot as plt
x = [-1, 3, 5, 0]
y = [4, -9, 2, 8]
plt.plot(x, y)
plt.show()

看到上面的結果，可能會有疑問，在前面的敘述中，我們已經說過，想要使用matplotlib繪圖，必須先要創建一個figure(畫布)物件，可是上面的代碼并沒有創建，這是為什么呢？

• 這是因為在第一次執行plt.xxx()這句代碼時，系統就會自動地去判斷是否已經有了figure物件，如果沒有，系統會自動創建一個figure物件，并且在這個figure之上，自動創建一個axes坐標系，
  注意：
  1. 當我們只是繪制一個圖形時，那么直接plt.xxx(),系統會自動幫我創建一個figure物件和一個axes坐標系，
  2.這也意味著如果我們不設定figure物件，那么一個figure物件上，只能有一個axes坐標系，即我們只能繪制一個圖形，

②顯式創建figure物件

• 對于不同的圖，想讓他分布在不同的圖上，那么就得用plt.figure進行設定，以plt.figure( )開頭，獲取每個axes（坐標系）
  觀察下面基本創建代碼，后面會詳細介紹

import matplotlib.pyplot as plt
figure = plt.figure()  # 創建figure（畫布）
figure.add_subplot(2,2,1)
figure.add_subplot(2,2,2)
figure.add_subplot(2,2,3)
figure.add_subplot(2,2,4)
plt.plot()
plt.show()

匯入資料之后的結果

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(-2,2,200)
y1 = 2 * x + 1
y2 = 2*x**2
y3 = 1/x
y4 = x ** 0.5
figure = plt.figure()
axes1 = figure.add_subplot(2,2,1)
axes2 = figure.add_subplot(2,2,2)
axes3 = figure.add_subplot(2,2,3)
axes4 = figure.add_subplot(2,2,4)
axes1.plot(x, y1)
axes2.plot(x, y2)
axes3.plot(x, y3)
axes4.plot(x, y4)
plt.show()

結果如下圖所示

二、完整的繪圖步驟

• 初步認識創建figure后，我了解基本的繪圖步驟

① 導庫

# 我們主要用的是matplotlib中的pyplot
import matplotlib.pyplot as plt 

② 創建figure畫布物件

• 如果繪制一個簡單的小圖形，可以不設定figure物件，系統默認創建的figure物件，

• 如果需要繪制多個圖形,那么就必須創建figure物件并且得到每個位置上的axes物件，再對每個axes相應的位置進行繪制，

③ 根據figure物件進行布局設定

figure = plt.figure()  #只有一個坐標系
figure.add_subplot(1, 1, 1)
plt.show()

figure = plt.figure()  # 圖一
figure.add_subplot(1, 2, 1)
figure.add_subplot(1, 2, 2)
plt.show()

figure = plt.figure()  # 圖二
figure.add_subplot(2, 2, 1)
figure.add_subplot(2, 2, 2)
figure.add_subplot(2, 2, 4)
plt.show()

根據上面代碼自行測驗得出規律

④ 獲取對應的axes坐標系物件

figure = plt.figure()
axes1 = figure.add_subplot(2,2,1)
axes2 = figure.add_subplot(2,2,2)
axes3 = figure.add_subplot(2,2,3)
axes4 = figure.add_subplot(2,2,4)

⑤ 對相應位置的圖形進行繪制
繪制圖形關鍵一步：傳入資料，并對繪制圖形的一些細節進行設定，如下例子，相關知識點后續會介紹；

x = np.linspace(-2, 2, 200)
y2 = 2 * x ** 2
plt.plot(x, y2, 'b-o', lw=5, marker='o', mfc='r')
plt.show()

⑥ 顯示圖形

如果是在pycharm中繪圖的話，必須要加下面代碼，才能顯示
plt.show()
至于figure.show()不知道是本人的版本問題還是怎么樣，在pycharm中沒效果
如果使用Jupyter Notebook 則不需要，自動顯示

3.2 線型設定

線型設定主要四種

• ①顏色
• ②點標記
• ③線條樣式
• ④透明度設定

舉例：

plt.plot([5, 6, 7, 8], [1, 2, 3, 4], color='blue', linestyle='--',
         linewidth=5, marker='^', markeredgecolor='green', markersize=7,
         markeredgewidth=2, markerfacecolor='red',
         )
plt.show()

或簡寫

plt.plot([5, 6, 7, 8], [1, 2, 3, 4], color='blue', ls='--',
         lw=5, marker='^', mec='green', ms=7,
         mew=2, mfc='red',
         )
plt.show()

①顏色

常用顏色：

• 顏色：藍色"b" 綠色"g" 紅色"r" 青色"c" 品紅"m" 黃色"y" 黑色"k" 白色"w"

# color語法
plt.plot([4,7,1,0],[1,3,9,2],color='r')

顏色大全

②點標記

③線條樣式

簡寫：色、點標記與線型可以使用一個引數設定進行簡化

• 格式：顏色、點標記樣式、線條樣式位置可互換
• 注意：簡化設定引數除這三者之外不需要再添加任何東西
• 舉例：ro-- 、b:o 、*-.g 、-y<

代碼測驗

plt.plot([4, 7, 1, 0], [1, 3, 9, 2], '*-.g')
plt.show()

結果如下

④透明度設定

1. 介紹：
可以通過alpha引數來設定影像的透明度，alpha引數的值范圍在 0(完全透明) ~ 1(不透明)

2. 舉例說明:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-2,2,200)
y1 = 2 * x + 1
y2 = 2*x**2
plt.plot(x,y1,'r*:',alpha=0.1)
plt.plot(x,y2,'b<-.',alpha=0.7)
plt.show()

結果如下:

3.3 中文與特殊符號(負號)相關支持設定

matplotlib設定相關支持主要有兩種:

• ①中文支持設定
• ②"-"(負號)特殊符號設定

①中文支持設定

matplotlib默認的情況下是不支持中文顯示會產生中文亂碼的問題,因為字體的默認設定中并沒有中文字體，所以我們只要需要做一些中文字體的名稱的設定操作就可以了，大致的設定方法會一一介紹:

<1>設定中文字體相關引數

<2>plt.rcParams方法設定

• 示例代碼

# # 中文字體設定
plt.rcParams["font.family"] = "SimHei"
# # 字體風格設定
plt.rcParams["font.style"] = "italic"
# # 字體大小設定(默認是10)
plt.rcParams["font.size"] = 16
x = np.linspace(-2, 2, 200)
y2 = 2 * x ** 2
plt.plot(x, y2)
plt.title('我是標題')
plt.show()

• 結果如下
  

<3>plt.rc()方法設定

• 示例代碼

x = np.linspace(-2, 2, 200)
y2 = 2 * x ** 2
plt.rc('font',family='MicroSoft YaHei',weight='bold')
plt.plot(x, y2)
plt.title('我是標題')
plt.show()

• 結果如下
  

<4>font_manager()自定義方法設定

• 示例代碼

from matplotlib.font_manager import FontProperties
# fname:給定電腦字體的路徑；還可以進行其它設定
font = FontProperties(fname='C:\\Windows\\Fonts\\simfang.ttf', size=25)
x = np.linspace(-2, 2, 200)
y2 = 2 * x ** 2
plt.plot(x, y2)
plt.title('我是標題', fontproperties=font)
plt.show()

• 結果如下
  

<5>定義變數font方法設定

• 示例代碼

# 定義一個font就可以在多個繪圖設定中文支持
font = {"family": "SimHei",
        "style": "oblique",
        "weight": "normal",
        "color": "red",
        "size": 25
        }        
x = np.linspace(-2, 2, 200)
y2 = 2 * x ** 2
plt.plot(x, y2)
plt.title('我圖一是標題', font)
plt.show()

plt.plot([4, 7, 1, 0], [1, 3, 9, 2])
plt.title('我圖二是標題', font)
plt.show()

• 結果如下
  

②"-"(負號)特殊符號設定

在支持中文顯示狀態下是否支持使用Unicode的負號需要設定axes.unicode_minus為False

• 示例代碼

plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False  # 設定中文顯示狀態下支持使用Unicode的‘-’號
plt.rcParams["font.family"] = "SimHei"
plt.rcParams["font.style"] = "italic"
plt.rcParams["font.size"] = 16
x = np.linspace(-2, 2, 200)
y2 = 2 * x ** 2
plt.plot(x, y2)
plt.title('我是標題')
plt.show()

• 結果如下
  

后面每晚我會持續更新，有什么不足的歡迎小伙伴們在評論交流