如何设置Matplotlib绘图属性-创新互联
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import matplotlib.pyplot as plt import numpy
(2)、figure对象和subplot简单运用
#figure对象 fig = plt.figure() #figure是图象对象 ax1 = fig.add_subplot(2,2,1) #创建一个2*2的子图,放在第一个位置 ax2 = fig.add_subplot(2,2,2) #创建一个2*2的子图,放在第二个位置 ax3 = fig.add_subplot(2,2,3) #创建一个2*2的子图,放在第三个位置 from numpy.random import randn plt.plot(randn(50).cumsum(),'k--') #'k--'告诉python要画出黑色的虚线 ax1.hist(randn(100),bins=20,color='k',alpha=0.3)
(3)、调整subplot周围的间距
#调整subplot周围的间距 fig,axes = plt.subplots(2,2,sharex=True,sharey=True) #直接生成fiure对象和Axes实例(数组) for i in range(2): for j in range(2): axes[i, j ].hist(numpy.random.randn(500),bins = 50,color='k',alpha=0.5) #遍历创建图 plt.subplots_adjust(left=None,bottom=None,right=None,top=None,wspace=0,hspace=0) #用于调整subplot周围的间距
(4)、颜色、标记和线型
#颜色、标记和线型 plt.figure() ##linestyle设置线型,color设置颜色,marker设置设置连接点 plt.plot(numpy.random.randn(30).cumsum(),linestyle='--',color='g',marker='o')
(5)、设置标题、轴标签,刻度以及刻度标签
#设置标题、轴标签,刻度以及刻度标签 fig = plt.figure() #创建figure对象 ax = fig.add_subplot(1,1,1) #获得Axes对象 ax.plot(numpy.random.randn(1000).cumsum()) #生成随机数 ax.set_xticks([0,250,500,750,1000]) #设置x轴刻度 ax.set_yticks([-20,-10,0,10,20]) #设置y轴刻度 ax.set_title('My first matplotlib plot') #设置标题 ax.set_xlabel('Xtages') #设置x轴标签 ax.set_ylabel('Ytages') #设置y轴标签
(6)、添加图例
#添加图例 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1,1,1) ax.plot(numpy.random.randn(1000).cumsum(),'k',label='one') #label标签用于添加图例 ax.plot(numpy.random.randn(1000).cumsum(),'k',label='two') ax.plot(numpy.random.randn(1000).cumsum(),'k',label='three') ax.legend(loc='best') #loc选项可以选择图例的位置
(7)、添加注释
#添加注释 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1,1,1) ax.plot(numpy.random.randn(1000).cumsum(),'k',label='one') #label标签用于添加图例 plt.annotate("Important value", (55,20), xycoords='data', #添加注释的方法 xytext=(5, 38), arrowprops=dict(arrowstyle='->'))
(8)、绘制常用图形
#绘制常用图形 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1,1,1) rect = plt.Rectangle((0.2,0.75),0.4,0.15,color='k',alpha=0.3) #长方形 circ = plt.Circle((0.7,0.2),0.15,color='b',alpha=0.3) #椭圆形 ax.add_patch(rect) #添加到图版中 ax.add_patch(circ)
(9)、图表的导出
#图表的保存 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1,1,1) rect = plt.Rectangle((0.2,0.75),0.4,0.15,color='k',alpha=0.3) #长方形 ax.add_patch(rect) #添加到图版中 fig.savefig('figpath.png',dpi = 400,bbox_inches='tight') #dpi可以控制图象的分辨率,bbox_inches可以剪除图表的空白部分
上述就是小编为大家分享的如何设置Matplotlib绘图属性了,如果刚好有类似的疑惑,不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识,欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道。
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