【学习笔记】Python 使用 matplotlib 画图

news/2024/10/18 21:22:00/

文章目录

- 安装
- 中文显示
- 折线图、点线图
- 柱状图、堆积柱状图
- 坐标轴断点
- 参考资料

本文将介绍如何使用 Python 的 matplotlib 库画图，记录一些常用的画图 demo 代码

安装

# 建议先切换到虚拟环境中
pip install matplotlib

中文显示

新版的 matplotlib 已经支持字体回退功能，因此可以直接设置字体为 Times New Roman 和 SimSun(宋体)。这样英文会以 Times New Roman 显示，中文会以宋体显示

python">import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.family'] = ['Times New Roman','SimSun']

折线图、点线图

plot 即可以绘制折线图，也可以绘制点线图，通过 marker 参数设置点的样式，markersize 设置点的大小

python">import matplotlib.pyplot as plt# 设置中文字体为 Times New Roman 和 宋体
plt.rcParams['font.family'] = ['Times New Roman','SimSun']# 生成数据
x = range(0, 6)
y = [i**3 for i in x]# 绘制点线图
plt.plot(x, y, marker='o', markersize=6, label='y=x^3')# 添加坐标轴标签
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')# 配置坐标轴范围
plt.xlim(0)
plt.ylim(0)# 添加图例
plt.legend()# 配置紧凑布局
plt.tight_layout(pad=0.1)# 保存图片
plt.savefig('plot.png')

在这里插入图片描述

柱状图、堆积柱状图

bar 绘制柱状图，通过 bottom 参数可以绘制堆积柱状图

python"># 生成数据
x = range(1, 6)
y1 = [1 for i in x]
y2 = [i for i in x]# 绘制堆积柱状图
plt.bar(x, y1, color='tab:blue', edgecolor='black', label='y1=1', width=0.5)
plt.bar(x, y2, bottom=y1, color='tab:orange', edgecolor='black', label='y2=x', width=0.5)

在这里插入图片描述

坐标轴断点

有时需要在柱状图中添加 y 轴的断点，可以通过画两个相同的图，并配置不同的 y 轴范围，然后在两个图之间添加截断线的方式来实现

python"># 生成数据
x = range(1, 5)
y = [i**3 for i in x]# 分别绘制上下两个图
b1 = ax1.bar(x, y, color='tab:blue', edgecolor='black', label='y1=1', width=0.5)
b2 = ax2.bar(x, y, color='tab:blue', edgecolor='black', label='y1=1', width=0.5)# 显示数据
ax1.bar_label(b1, fmt='%d', label_type='edge')
ax2.bar_label(b2, fmt='%d', label_type='edge')# 配置上图的坐标轴范围
ax1.set_ylim(15)
ax1.set_yticks([20, 40, 60])
# 删掉上图的下边框
ax1.spines['bottom'].set_visible(False)
# 隐藏上图的x轴
ax1.xaxis.set_visible(False)# 配置下图的坐标轴范围
ax2.set_ylim(0, 9)
ax2.set_yticks([0, 2, 4, 6, 8])
# 删掉下图的上边框
ax2.spines['top'].set_visible(False)# 添加截断线，由于图高度比例为1:2，所以截断线的y坐标也需要按比例设置
d = .015
kwargs = dict(transform=ax1.transAxes, color='k', clip_on=False)
ax1.plot((-d, +d), (-2*d, +2*d), **kwargs) 
ax1.plot((1 - d, 1 + d), (-2*d, +2*d), **kwargs)kwargs.update(transform=ax2.transAxes)
ax2.plot((-d, +d), (1 - d, 1 + d), **kwargs)
ax2.plot((1 - d, 1 + d), (1 - d, 1 + d), **kwargs)