Matplotlib 教程
Matplotlib 是 Python 的繪圖庫，它能讓使用者很輕松地將資料圖形化，并且提供多樣化的輸出格式，
Matplotlib 可以用來繪制各種靜態，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資料通過圖表的形式更直觀的呈現出來，
Matplotlib 可以繪制線圖、散點圖、等高線圖、條形圖、柱狀圖、3D 圖形、甚至是圖形影片等等，
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，能很方便讓用戶繪制 2D 圖表，
Pyplot 包含一系列繪圖函式的相關函式，每個函式會對當前的影像進行一些修改，例如：給影像加上標記，生新的影像，在影像中產生新的繪圖區域等等，
plot() 用于畫圖它可以繪制點和線，語法格式如下：
# 畫單條線 plot([x], y, [fmt], *, data=https://www.cnblogs.com/komorebiZjh/archive/2022/05/08/None, **kwargs) # 畫多條線 plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs)
引數說明： x, y：點或線的節點，x 為 x 軸資料，y 為 y 軸資料，資料可以串列或陣列， 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，設定指定屬性，如標簽，線的寬度等，
二、Matplotlib 繪圖示記
繪圖程序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 引數來定義，
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 | |
| '$...$' |  |
渲染指定的字符，例如 "$f$" 以字母 f 為標記， |
2、線型別：線的型別可以使用 linestyle 引數來定義，簡寫為 ls，
'‐' 實線，'‐‐' 破折線，'‐.' 點劃線，':' 虛線，
線的顏色可以使用 color 引數來定義，
線的寬度可以使用 linewidth 引數來定義，簡寫為 lw，值可以是浮點數，如：1、2.0、5.67 等，
3、fmt 引數：fmt 引數定義了基本格式，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() 方法來設定 x 軸和 y 軸的標簽，
5、使用 title() 方法來設定標題，
6、使用 pyplot 中的 grid() 方法來設定圖表中的網格線，
grid() 方法語法格式如下：
matplotlib.pyplot.grid(b=None, which='major', axis='both', )
引數說明：
- b：可選，默認為 None，可以設定布林值，true 為顯示網格線，false 為不顯示，如果設定 **kwargs 引數，則值為 true，
- which：可選，可選值有 'major'、'minor' 和 'both'，默認為 'major'，表示應用更改的網格線，
- axis：可選，設定顯示哪個方向的網格線，可以是取 'both'（默認），'x' 或 'y'，分別表示兩個方向，x 軸方向或 y 軸方向，
- **kwargs：可選，設定網格樣式，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()方法來繪制散點圖，
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')#設定x軸名字
plt.ylabel('Yname')
plt.title('title')#設定標題
plt.grid(color = 'r', linestyle = '--', linewidth = 0.5)#設定網格線
plt.show()#顯示
四、散點圖
使用 pyplot 中的 scatter() 方法來繪制散點圖，
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=https://www.cnblogs.com/komorebiZjh/archive/2022/05/08/None, **kwargs)
引數說明：
x，y：長度相同的陣列，也就是我們即將繪制散點圖的資料點，輸入資料， s：點的大小，默認 20，也可以是個陣列，陣列每個引數為對應點的大小， c：點的顏色，默認藍色 'b'，也可以是個 RGB 或 RGBA 二維行陣列， marker：點的樣式，默認小圓圈 'o'， cmap：Colormap，默認 None，標量或者是一個 colormap 的名字，只有 c 是一個浮點數陣列的時才使用，如果沒有申明就是 image.cmap， norm：Normalize，默認 None，資料亮度在 0-1 之間，只有 c 是一個浮點數的陣列的時才使用， vmin，vmax：：亮度設定，在 norm 引數存在時會忽略， alpha：：透明度設定，0-1 之間，默認 None，即不透明， linewidths：：標記點的長度， edgecolors：：顏色或顏色序列，默認為 'face'，可選值有 'face', 'none', None， plotnonfinite：：布林值，設定是否使用非限定的 c ( inf, -inf 或 nan) 繪制點， **kwargs：：其他引數，
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() 方法來繪制柱形圖，
bar() 方法語法格式如下：
matplotlib.pyplot.bar(x, height, width=0.8, bottom=None, *, align='center', data=https://www.cnblogs.com/komorebiZjh/archive/2022/05/08/None, **kwargs)
引數說明：
x：浮點型陣列，柱形圖的 x 軸資料， height：浮點型陣列，柱形圖的高度， width：浮點型陣列，柱形圖的寬度， bottom：浮點型陣列，底座的 y 坐標，默認 0，
align：柱形圖與 x 坐標的對齊方式，'center' 以 x 位置為中心，這是默認值， '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：：其他引數，
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() 方法來繪制餅圖，
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=https://www.cnblogs.com/komorebiZjh/archive/2022/05/08/None)[source]
引數說明：
x：浮點型陣列，表示每個扇形的面積， explode：陣列，表示各個扇形之間的間隔，默認值為0， labels：串列，各個扇形的標簽，默認值為 None， colors：陣列，表示各個扇形的顏色，默認值為 None， autopct：設定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：標簽標記的繪制位置，相對于半徑的比例，默認值為 1.1，如 <1則繪制在餅圖內側， pctdistance：：類似于 labeldistance，指定 autopct 的位置刻度，默認值為 0.6， shadow：：布林值 True 或 False，設定餅圖的陰影，默認為 False，不設定陰影， radius：：設定餅圖的半徑，默認為 1， startangle：：起始繪制餅圖的角度，默認為從 x 軸正方向逆時針畫起，如設定 =90 則從 y 軸正方向畫起， counterclock：布林值，設定指標方向，默認為 True，即逆時針，False 為順時針， wedgeprops ：字典型別，默認值 None，引數字典傳遞給 wedge 物件用來畫一個餅圖，
例如：wedgeprops={'linewidth':5} 設定 wedge 線寬為5， textprops ：字典型別，默認值為：None，傳遞給 text 物件的字典引數，用于設定標簽（labels）和比例文字的格式， center ：浮點型別的串列，默認值：(0,0)，用于設定圖示中心位置， frame ：布爾型別，默認值：False，如果是 True，繪制帶有表的軸框架， rotatelabels ：布爾型別，默認為 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'], # 設定餅圖示簽 colors=["#d5695d",'#852625', "#5d8ca8", "#65a479", "#a564c9"], # 設定餅圖顏色 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") # 設定標題 plt.show()
七、繪制多圖
使用subplot()函式繪制多個子圖
subplot(nrows, ncols, index, **kwargs) subplot(pos, **kwargs) subplot(**kwargs) subplot(ax)
以上函式將整個繪圖區域分成 nrows 行和 ncols 列，編號可以通過引數 index 來設定，
設定 numRows ＝ 1，numCols ＝ 2，就是將圖表繪制成 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()
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