数据可视化 | Matplotlib
Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库，通过 Matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等。
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用于创建出版质量图表的绘图工具库
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目的是为Python构建一个Matlab式的绘图接口
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import matplotlib.pyplot as plt -
pyploy模块包含了常用的matplotlib API函数
figure
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Matplotlib的图像均位于figure对象中
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创建figure：
fig = plt.figure()
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# 引入matplotlib包
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import matplotlib.pyplot as plt
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import numpy as np
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%matplotlib inline #在jupyter notebook 里需要使用这一句命令
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# 创建figure对象
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fig = plt.figure()
运行结果：
<matplotlib.figure.Figure at 0x11a2dd7b8>
subplot
fig.add_subplot(a, b, c)
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a,b 表示将fig分割成 a*b 的区域
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c 表示当前选中要操作的区域，
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注意：从1开始编号（不是从0开始）
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plot 绘图的区域是最后一次指定subplot的位置 (jupyter notebook里不能正确显示)
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# 指定切分区域的位置
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ax1 = fig.add_subplot(2,2,1)
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ax2 = fig.add_subplot(2,2,2)
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ax3 = fig.add_subplot(2,2,3)
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ax4 = fig.add_subplot(2,2,4)
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# 在subplot上作图
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random_arr = np.random.randn(100)
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#print random_arr
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# 默认是在最后一次使用subplot的位置上作图，但是在jupyter notebook 里可能显示有误
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plt.plot(random_arr)
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# 可以指定在某个或多个subplot位置上作图
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# ax1 = fig.plot(random_arr)
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# ax2 = fig.plot(random_arr)
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# ax3 = fig.plot(random_arr)
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# 显示绘图结果
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plt.show()
运行结果：
直方图：hist
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import matplotlib.pyplot as plt
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import numpy as np
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plt.hist(np.random.randn(100), bins=10, color='b', alpha=0.3)
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plt.show()
运行结果：
散点图：scatter
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import matplotlib.pyplot as plt
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import numpy as np
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# 绘制散点图
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x = np.arange(50)
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y = x + 5 * np.random.rand(50)
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plt.scatter(x, y)
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plt.show()
运行结果：
柱状图：bar
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import matplotlib.pyplot as plt
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import numpy as np
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# 柱状图
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x = np.arange(5)
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y1, y2 = np.random.randint(1, 25, size=(2, 5))
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width = 0.25
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ax = plt.subplot(1,1,1)
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ax.bar(x, y1, width, color='r')
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ax.bar(x+width, y2, width, color='g')
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ax.set_xticks(x+width)
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ax.set_xticklabels(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
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plt.show()
运行结果：
矩阵绘图：plt.imshow()
- 混淆矩阵，三个维度的关系
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import matplotlib.pyplot as plt
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import numpy as np
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# 矩阵绘图
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m = np.random.rand(10,10)
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print(m)
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plt.imshow(m, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.ocean)
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plt.colorbar()
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plt.show()
运行结果：
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[[ 0.92859942 0.84162134 0.37814667 0.46401549 0.93935737 0.0344159
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0.56358375 0.75977745 0.87983192 0.22818774]
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[ 0.88216959 0.43369207 0.1303902 0.98446182 0.59474031 0.04414217
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0.86534444 0.34919228 0.53950028 0.89165269]
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[ 0.52919761 0.87408715 0.097871 0.78348534 0.09354791 0.3186
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0.25978432 0.48340623 0.1107699 0.14065592]
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[ 0.90834516 0.42377475 0.73042695 0.51596826 0.14154431 0.22165693
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0.64705882 0.78062873 0.55036304 0.40874584]
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[ 0.98853697 0.46762114 0.69973423 0.7910757 0.63700306 0.68793919
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0.28685306 0.3473426 0.17011744 0.18812329]
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[ 0.73688943 0.58004874 0.03146167 0.08875797 0.32930191 0.87314734
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0.50757536 0.8667078 0.8423364 0.99079049]
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[ 0.37660356 0.63667774 0.78111565 0.25598593 0.38437628 0.95771051
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0.01922366 0.37020219 0.51020305 0.05365718]
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[ 0.87588452 0.56494761 0.67320078 0.46870376 0.66139913 0.55072149
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0.51328222 0.64817353 0.198525 0.18105368]
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[ 0.86038137 0.55914088 0.55240021 0.15260395 0.4681218 0.28863395
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0.6614597 0.69015592 0.46583629 0.15086562]
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[ 0.01373772 0.30514083 0.69804049 0.5014782 0.56855904 0.14889117
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0.87596848 0.29757133 0.76062891 0.03678431]]
plt.subplots()
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同时返回新创建的
figure和subplot对象数组 -
生成2行2列subplot:
fig, subplot_arr = plt.subplots(2,2) -
在jupyter里可以正常显示，推荐使用这种方式创建多个图表
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import matplotlib.pyplot as plt
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import numpy as np
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fig, subplot_arr = plt.subplots(2,2)
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# bins 为显示个数，一般小于等于数值个数
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subplot_arr[1,0].hist(np.random.randn(100), bins=10, color='b', alpha=0.3)
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plt.show()
运行结果：
颜色、标记、线型
- ax.plot(x, y, ‘r--’)
等价于ax.plot(x, y, linestyle=‘--’, color=‘r’)
示例代码：
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import matplotlib.pyplot as plt
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import numpy as np
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fig, axes = plt.subplots(2)
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axes[0].plot(np.random.randint(0, 100, 50), 'ro--')
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# 等价
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axes[1].plot(np.random.randint(0, 100, 50), color='r', linestyle='dashed', marker='o')
运行结果：
[<matplotlib.lines.Line2D at 0x11a901e80>]
- 常用的颜色、标记、线型
刻度、标签、图例
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设置刻度范围
plt.xlim(), plt.ylim()
ax.set_xlim(), ax.set_ylim()
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设置显示的刻度
plt.xticks(), plt.yticks()
ax.set_xticks(), ax.set_yticks()
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设置刻度标签
ax.set_xticklabels(), ax.set_yticklabels()
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设置坐标轴标签
ax.set_xlabel(), ax.set_ylabel()
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设置标题
ax.set_title()
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图例
ax.plot(label=‘legend’)
ax.legend(), plt.legend()
loc=‘best’：自动选择放置图例最佳位置
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import matplotlib.pyplot as plt
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import numpy as np
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fig, ax = plt.subplots(1)
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ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum(), label='line0')
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# 设置刻度
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#plt.xlim([0,500])
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ax.set_xlim([0, 800])
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# 设置显示的刻度
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#plt.xticks([0,500])
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ax.set_xticks(range(0,500,100))
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# 设置刻度标签
-
ax.set_yticklabels(['Jan', 'Feb', 'Mar'])
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# 设置坐标轴标签
-
ax.set_xlabel('Number')
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ax.set_ylabel('Month')
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# 设置标题
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ax.set_title('Example')
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# 图例
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ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum(), label='line1')
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ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum(), label='line2')
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ax.legend()
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ax.legend(loc='best')
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#plt.legend()
运行结果： <matplotlib.legend.Legend at 0x11a4061d0>
参考资料
文章来源: drugai.blog.csdn.net，作者：DrugAI，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。
原文链接：drugai.blog.csdn.net/article/details/104287260
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