Python 利用Matplotlib畫圖系列（一）

• • • 1. matplotlib基礎用法
    • 2. 坐标軸的使用
    • 3. 增加圖例
    • 4. 增加标注
    • 5. 散點圖繪制
    • 6. 3D圖繪制
    • 7. 動态圖
    • 8. 圖的位置放置（排版）

1. matplotlib基礎用法

• 畫一條5x+1的直線，顯示範圍為(-1,1)之間的100個點

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-1,1,100)#從-1到1的100個點
y = 5*x + 1
plt.plot(x,y)
plt.show()
           

2. 坐标軸的使用

• 指定x軸y軸的顯示範圍
• x軸表示“I AM X”；y軸表示“I AM Y”
• y1直線：粗細為1.0的紅色虛線；y2曲線：粗細為5.0的藍色實線

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-3,3,100)
y1 = 2*x + 1
y2 = x**2

#xy範圍
plt.xlim(-1,2)
plt.ylim(-2,3)

#xy描述
plt.xlabel('I AM X')
plt.ylabel('I AM Y')

plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--')
plt.plot(x,y2,color='blue',linewidth=5.0,linestyle='-')
plt.show()
           

• 更改y軸刻度的表示形式

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-3,3,100)
y1 = 2*x + 1
y2 = x**2

#xy範圍
plt.xlim(-1,2)
plt.ylim(-2,3)

#xy描述
plt.xlabel('I AM X')
plt.ylabel('I AM Y')

new_ticks = np.linspace(-2,2,11)
# print(new_ticks)
plt.xticks(new_ticks)
plt.yticks([-1,0,1,2,3],
          ['level01','level02','level03','level04','level05'])

plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--')
plt.plot(x,y2,color='blue',linewidth=5.0,linestyle='-')
plt.show()
           

• 更改圖的邊框

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-3,3,100)
y1 = 2*x + 1
y2 = x**2

#xy範圍
plt.xlim(-1,2)
plt.ylim(-2,3)

#xy描述
plt.xlabel('I AM X')
plt.ylabel('I AM Y')

#x軸刻度
new_ticks = np.linspace(-2,2,11)
#print(new_ticks)
plt.xticks(new_ticks)
#y軸刻度
plt.yticks([-1,0,1,2,3],
          ['level01','level02','level03','level04','level05'])
          
plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--')
plt.plot(x,y2,color='blue',linewidth=5.0,linestyle='-')

#gca：擷取目前坐标軸
ax = plt.gca()
# 把右邊和上邊的邊框去掉
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')

#把x軸的刻度都設定為'bottom'
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
#把x軸的刻度都設定為'left'
ax.yaxis.set_ticks_position('left')

#設定bottom對應到0點
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
#設定left對應到0點
ax.spines['left'].set_position(('data',0))

plt.show()
           

3. 增加圖例

• 增加圖例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-3,3,100)
y1 = 2*x + 1
y2 = x**2
#xy範圍
plt.xlim(-1,2)
plt.ylim(-2,3)
#xy描述
plt.xlabel('I AM X')
plt.ylabel('I AM Y')
l1, = plt.plot(x,y1,color='red',linewidth=1.0,linestyle='--')
l2, = plt.plot(x,y2,color='blue',linewidth=5.0,linestyle='-')

plt.legend(handles=[l1,l2],labels=['test1','test2'],loc='best')

new_ticks = np.linspace(-2,2,11)
#print(new_ticks)

plt.xticks(new_ticks)
plt.yticks([-1,0,1,2,3],
          ['level01','level02','level03','level04','level05'])
plt.show()
           

4. 增加标注

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.linspace(-1,1,100)
y = 2*x + 1
plt.plot(x,y,color='red',linewidth=1.0,linestyle='-')

ax = plt.gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')

ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
ax.spines['left'].set_position(('data',0))

x0 = 0.5
y0 = 2*x0 + 1
#畫點
plt.scatter(x0,y0,s=50,color='b')
#畫虛線
plt.plot([x0,x0],[y0,0],'k--',lw=2)
#“2x+1=20”所在位置
plt.annotate(r'$2x+1=%s$' % y0,xy=(x0,y0),xytext=(+30,-30),textcoords='offset points',fontsize=16,
            arrowprops=dict(arrowstyle='->',connectionstyle='arc3,rad=.2'))
#描述行文字坐在位置顯示
plt.text(-1,2,r'$This\ is\ the text$',fontdict={'size':'16','color':'r'})
plt.show()
           

5. 散點圖繪制

• 一般散點圖

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.scatter(np.arange(5),np.arange(5))
plt.show()

           

• 随機散點圖

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.random.normal(0,1,500)
y = np.random.normal(0,1,500)

plt.scatter(x,y,s=50,c='b',alpha=0.5)
plt.xlim((-2,2))
plt.ylim((-2,2))
#去掉坐标軸的刻度，看起來像一張圖檔
plt.xticks(())
plt.yticks(())

plt.show()
           

6. 3D圖繪制

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
#一個figure就是一張圖
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)

x = np.arange(-4,4,0.25)
y = np.arange(-4,4,0.25)
X,Y = np.meshgrid(x,y)
R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
Z = np.sin(R)
#rstride和cstride描述的是圖中彩色小塊的大小，數字越大，塊也越大
ax.plot_surface(X,Y,Z,rstride=1,cstride=1,cmap=plt.get_cmap('rainbow'))
#繪制等高線，即下面的彩色平面圖
ax.contourf(X,Y,Z,zdir='z',offset=-2,cmap='rainbow')
ax.set_zlim(-2,2)

plt.show()

           

⚠️該3D圖是靜止的，如果想要生成可以随意旋轉檢視的3D圖，則需要打開ipython3，在終端中輸入對應代碼，會車後執行：

Python 3D繪圖

7. 動态圖

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib import animation

fig,ax = plt.subplots()
x = np.arange(0,2*np.pi,0.01)
line, = ax.plot(x,np.sin(x))

def animate(i):
    line.set_ydata(np.sin(x+i/10))
    return line,

def init():
    line.set_ydata(np.sin(x))
    return line,

ani = animation.FuncAnimation(fig=fig,func=animate,init_func=init,interval=20)
plt.show()
           

python 繪制動态圖

8. 圖的位置放置（排版）

• 兩行兩列

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.figure()
plt.subplot(2,2,1)
plt.plot([0,1],[0,1])

plt.subplot(2,2,2)
plt.plot([0,1],[0,1])

plt.subplot(2,2,3)
plt.plot([0,1],[0,1])

plt.subplot(2,2,4)
plt.plot([0,1],[0,1])

plt.show()
           

• 兩行三列（其中第一行一張圖，第二行三張圖）

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.figure()
plt.subplot(2,1,1)
plt.plot([0,1],[0,1])

plt.subplot(2,3,4)
plt.plot([0,1],[0,1])

plt.subplot(2,3,5)
plt.plot([0,1],[0,1])

plt.subplot(2,3,6)
plt.plot([0,1],[0,1])

plt.show()