Python 시각화 요약에서 matplotlib.pyplot의 기본 매개변수에 대한 자세한 설명

이 글은 Python에 대한 관련 지식을 제공합니다. 주로 그림, xlabel, 그리드 등 matplotlib.pyplot 그리기의 기본 매개변수와 관련된 문제를 정리합니다. 모두에게 도움이 되기를 바랍니다.

【관련 권장사항: Python3 동영상 튜토리얼】

1. matplotlib 소개

matplotlib 라이브러리는 Python에서 2차원 및 3차원 차트를 그리기 위한 데이터 시각화 도구입니다

특징:
사용 복잡한 도면을 달성하기 위한 간단한 그리기 명령문 효과
대화형 작업을 통해 점점 더 정교해지는 그래픽 효과 실현
내장된 LaTex를 사용하여 인쇄 수준 차트, 과학적 표현 및 기호 텍스트 출력
차트 구성 요소에 대한 세련된 제어 실현

세 가지 그리기 인터페이스

pyplot : 현재 그림을 향함 e AXES: 객체 지향

Pylab: Matlab 스타일

이 기사에서는 PLOT 도면(

변수의 추세 표시

)을 사용하여 도면의 기본 매개변수를 표시합니다. 최종 그래픽은 신중하게 고려되지 않습니다. , 모든 것은 주로 그래픽 매개변수 표시에 관한 것입니다! ! ! 사용된 라이브러리:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

2. 그래픽 요소의 기능 사용법

plot(): 변수의 추세 변화 표시

사용법:

plt.plot(x, y, c, ls, lw , label, 알파, **kwargs)                                                                          선 스타일

lw: 꺾은선형 차트의 선 너비

라벨: 그래픽 내용을 표시하는 라벨 텍스트

알파: 투명도

** kwargs: line2D 속성을 지정합니다

2.1.Figure()：

배경색

사용 방법: Figure(num=None, figsize=None, dpi=None, Facecolor=None,

edgecolor=없음, 프레임온=True, FigureClass=그림, 클리어=False, **kwargs)

num:

이 매개변수가 제공되지 않으면 새로운 Figure 객체가 생성되고 Figure의 count 값이 증가됩니다. 이 값은 Figure 객체의 숫자 속성에 저장됩니다. 이 매개변수가 존재하고 id에 해당하는 그림 객체가 존재하면 id에 대한 그림 객체가 활성화됩니다. id에 해당하는 figur 객체가 존재하지 않으면 생성하여 반환한다. num 값이 문자열이면 창 제목은 다음 문자열로 설정됩니다.

figsize: 너비와 높이(인치), 기본값은 rc Figure.figsize(1인치는 2.54cm와 동일)

dpi: 그래픽 해상도, 기본값은 rc Figure.dpi

facecolor:

배경색

plt.figure(figsize=(10, 10))
x = np.linspace(0.05, 10, 1000)  # 在0.05到10的区间中，等差选取1000个，端点不属于
y = np.sin(x)
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.plot(x, y,
         color='red',
         ls='-',
         label='sinx')
plt.show()

2.2

xlim() 및 ylim(): x 및 y축의 수치 표시 범위 설정

사용 방법:

plt.xlim(xmin,xmax)

        xmin：x 轴上的最小值

        xmax：x 轴上的最大值

2.3 xlabel()和 ylabel()：设置 x，y 轴的标签文本

使用方法：plt.xlabel(fontsize, verticalalignment, horizontalalignment, rotation, bbox)

fontsize：数字或者（small，large，medium）  

verticalalignment：距离坐标轴的位置（top，bottom，center，baseline）  

hoizontalalignment：位置（center，right，left）  

ratation：位置（vertical，horizontal，vertical）  

bbox：添加边框   

2.4 grid()：绘制刻度线的网格线

使用方法：plt.grid(linestyle, color)

2.5 axhline()：绘制平行于 x 轴额度水平参考线

使用方法：plt.axhline(y, c, ls, lw, label)

y：水平参考线的出发点

plt.figure(figsize=(10, 10))
x = np.linspace(0.05, 10, 1000)  # 在0.05到10的区间中，等差选取1000个，端点不属于
y = np.sin(x)
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.plot(x, y,
         color='red',
         ls='-',
         label='sinx')
plt.xlim(1, 10)
plt.ylim(-1, 1)
plt.xlabel('x轴')
plt.ylabel('y轴')
plt.grid(ls=':',
         color='blue')  # 设置网格，颜色为蓝色
plt.axhline(0.5, color='green', lw=2, label="分割线")  # 绘制平行于x轴的水平参考线，绿色，名称
plt.show()

（上图中绿色的线即为axjline（）添加的参考线）

2.6 axvspan()：绘制垂直于 x 轴的参考区域

使用方法：plt.axvspan( xmin, xmax ,facecolor, alpha)    

xmin：参考区域的起始位置  

xmax：参考区域的终止位置  

facecolor：参考区域的填充颜色  

alpha：参考区域填充颜色的透明度,[0~1]  

注：其使用方法也可以用在 axhspan（）上  

在上一段代码添加  

plt.axvspan(xmin=2,
            xmax=5,
            facecolor='r',
            alpha=0.2)  # 绘制垂直于x轴的参考区域

即得到（注意：此段是区域）

 2.7 xticks(),yticks()

        获取或设置当前 x 轴或 y 轴刻度位置和标签（即设置 x 或 y 轴的标 签）

可以理解为设置xilim和ylim一样的效果，但可以指定范围和距离

plt.xticks(list(range(0, 12, 1)))  # 调整刻度范围和刻度标签

注意看x轴，从原来的0~10到现在的0~11，可以通过设置第三个参数设置步长，这里设置为1

2.8 annotate()：添加图形内容细节的指向型注释文本

函数方法：plt.annotate()

s：注释文本内容

xy：被注释的坐标点

xytext：注释文字的坐标位置  

굵기: 글꼴 선 스타일 설정(Ultralight, light, Normal, Regular, Book, Medium, Roman, Semibold, Demibold, Demi, Bold, Heavy, Extrabold, Black)

색상: 글꼴 색상을 설정합니다. RGB 또는 RGBA 유형 색상을 설정할 수도 있지만 [0,1] 사이의 부동 소수점 숫자여야 합니다.

xycoords= 매개변수는 다음과 같습니다

그림 포인트: 그림의 왼쪽 하단에 있는 포인트

그림 픽셀: 그림의 왼쪽 하단에 있는 픽셀

그림 분수: 그림의 왼쪽 아래 부분

축 점: 좌표축의 왼쪽 아래에 있는 점

축 픽셀: 좌표축의 왼쪽 아래에 있는 픽셀

데이터: 주석이 달린 객체의 좌표계를 사용합니다

​ arrowprops: 화살표 매개변수, 매개변수 유형은 사전 dict

너비: 화살표의 너비

머리 너비: 화살표 하단의 너비(포인트)

머리 길이: 화살표의 길이

축소: 전체 길이의 일부, 양쪽 끝에서 "축소"

facecolor:화살표 색상(arrowstyle 키워드가 설정된 경우 위 매개변수는 사용할 수 없지만

사용 방법: ㅋㅋ

                                                                                        ㅋㅋ

                                                                                                                                                       ㅋㅋ

                                                           

                                                                                 ㅋㅋ ㅋㅋ                                                                                 

plt.annotate('local',
             xy=(2, 1),
             xytext=(0.5, 0.5),
             weight='bold',
             color='red',
             xycoords="data",
             arrowprops=
             dict(arrowstyle="->", connectionstyle='arc3', color='b'),
             bbox=
             dict(boxstyle="rarrow",
                  pad=0.6,
                  fc="yellow",
                  ec='k',
                  lw=1,
                  alpha=0.5)
             )

 这里的黄色箭头和蓝色细长线即为参数方法添加的参数，实际使用过程中根据自己的实际所需使用，可以认为添加对图像的一些解释

2.9 bbox：给标题增加外框

（boxstyle：方框外形；circle：椭圆；darrow：双向箭头；larrow：箭头向左；rarrow：箭

头向右；round：圆角矩形；round4：椭长方形；roundtooth：波浪形边框 1；sawtooth：

波浪形边框 2；square：长方形）   

2.10 . text()：添加图形内容细节的无指向型注释文本(水印）

函数方法：plt.text()

x,y：表示坐标轴上的值    

weight：    

            ultralightlight    

            normal    

            regular    

            book    

            medium    

            roman    

            semibold    

            demibold    

            demi    

            bold    

            heavy    

            extrabold    

            black    

xycoodrds：     

    figure points：图左下角的点    

    figure pixels：图左下角的像素    

    figure fraction：图的左下部分    

    axes points：坐标轴左下的点    

data：使用被注释对象的坐标系统      

arrowprops：箭头参数，参数类型为字典 dict    

     width：箭头的宽度    

     headwidth：箭头底部以点为单位的宽度    

     headlength：箭头的长度    

     shrink：总长度的一部分，从两端“收缩”    

     facecolor：箭头颜色     

bbox：给标题增加外框    

           boxstyle：方框外形    

           circle：椭圆    

           darrow：双向箭头    

           larrow：箭头向左    

           rarrow：箭头向右    

           round：圆角矩形    

           round4：椭长方形    

           roundtooth：波浪形边框 1    

           sawtooth：波浪形边框 2    

           square：长方形             

plt.text(1, 1,
         "y=sinx",
         weight='bold',
         color ='b')

    这里设置在坐标（1，1）上，即文字下面y=sinx的蓝色字段

2.11. title()：添加图形内容的标题

plt.title("正弦函数")

2.12. legend()：标示不同图形的文本标签图例

使用方法：plt.legeng()

图例在图中的地理位置：  

                        best  

                        upper right  

                        upper left  

                        lower left  

                        lower right  

                        right  

                        center left  

                        center right  

                        lower center  

                        upper center  

                        center    

plt.legend(loc="lower left")  # 设置图例位置

2.13 table()：向子图中添加表格

plt.table(cellText=None, cellColours=None, cellloc='right' ,colWidths=None,    

rowLabels=None,     rowColours=None,     collLabels=None,     colColours=None,    

collloc='center', loc='bpttpm', bbox=None, edges='closed', **kwargs)      

cellText：表格单元格文本。类型为二维字符串列表    

cellColours：表格单元格背景色。类型为二位颜色值列表    

cellloc：表格单元格文本的对齐方式。默认值为right      

colWidths：表格单元格宽度。类型为浮点数列表    

rowLabels：表格行表头文本。类型为字符串列表    

rowColours：表格行表头背景色。类型为颜色列表    

colLabels：表格列表头文本。类型为字符串列表    

colLoc：表格行表头文本对齐方式。默认 right      

colColours：表格列表头背景色。类型为颜色列表    

loc：单元格相对于子图的位置    

bbox：绘制表格的边界框，如果此参数不为 None，将会覆盖 loc 参数    

edges：单元格边线，该属性会影响各类单元格背景色      

3. 完整代码显示

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.figure(figsize=(10, 10))
x = np.linspace(0.05, 10, 1000)  # 在0.05到10的区间中，等差选取1000个，端点不属于
y = np.sin(x)
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.plot(x, y,
         color='red',
         ls='-',
         label='sinx')
plt.xlim(1, 10)
plt.ylim(-1, 1)
plt.xlabel('x轴')
plt.ylabel('y轴')
plt.grid(ls=':',
         color='blue')  # 设置网格，颜色为蓝色
plt.axhline(0.5, color='green', lw=2, label="分割线")  # 绘制平行于x轴的水平参考线，绿色，名称
plt.axvspan(xmin=2,
            xmax=5,
            facecolor='r',
            alpha=0.2)  # 绘制垂直于x轴的参考区域
plt.axhspan(ymin=(-3**0.5)/2,
            ymax=(3**0.5)/2,
            facecolor='w',
            alpha=0.2)

plt.legend(loc="lower left")  # 设置图例位置
plt.annotate('local',
             xy=(2, 1),
             xytext=(0.5, 0.5),
             weight='bold',
             color='red',
             xycoords="data",
             arrowprops=
             dict(arrowstyle="->", connectionstyle='arc3', color='b'),
             bbox=
             dict(boxstyle="rarrow",
                  pad=0.6,
                  fc="yellow",
                  ec='k',
                  lw=1,
                  alpha=0.5)
             )
plt.xticks(list(range(0, 12, 1)))  # 调整刻度范围和刻度标签
plt.text(1, 1,
         "y=sinx",
         weight='bold',
         color ='b')
plt.title("正弦函数")
plt.show()

这串代码用于显示中文字符

plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

无论画什么图，最后都得使用plt.show()用于展示图片，否则输出为空

4.折线图的线条风格

   -：实线样式
   --：短横线样式
   -.：点划线样式
   ：：虚线样式
    .：点标记
    O：圆标记
    V：倒三角标记
    ^：正三角标记
    <：左三角标记
    >：右三角表示
    1：下箭头标记13
    2：上箭头标记
    3：左箭头标记
    4：右箭头标记
    S：正方形标记
    p：五边形标记
    *：星形标记
    H：六边形标记
    +：加号标记
    X：x 标记
    D：菱形标记
    |：竖直线标记
    _：水平线标记

5. 常用颜色缩写

b 蓝色
g 绿色
r 红色
c 青色
m 品红色·
y 黄色
k 黑色
w 白色

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