基本圖-折線圖為例
以折線圖為例，加上常見的一些圖表的設定
import matplotlib.pyplot as plt
# 中文字型顯示，隻要是中文就在前面加u
from pylab import mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
# 資料源
x = [u'1月',u'2月',u'3月',u'4月',u'5月',u'6月',u'7月',u'8月',u'9月',u'10月',u'11月',u'12月']
y1 = [20,17,24,36,49,53,64,69,50,38,20,16]
y2 = [24,27,25,30,45,43,54,60,57,43,27,26]
# 建立畫布，設定畫布大小
plt.figure(figsize=(7,4))
plt.plot(x,y1,label=u'冰紅茶') # 畫圖
plt.plot(x, y2, label=u'冰咖啡')
plt.title(u'2020年冷飲銷量',fontsize=14) # 标題，字号設定
plt.xlabel(u'月份',loc='right') # 位置設定
plt.ylabel(u'銷量(千杯)',rotation='horizontal',y=1,x=0) # 方向，位置設定
plt.legend(bbox_to_anchor=(0.2,0.8)) # 加上圖例，設定位置
# 加資料注釋
for y in [y1,y2]:
for i,v in enumerate(y):
plt.annotate(v, (i,v+0.7))
# 加文字注釋
plt.plot(x,[75]*12,color='blue',linewidth=0.7,alpha=0.7)
plt.annotate(u'冰紅茶曆史最高',(10,75.7))
plt.plot(x,[64]*12,color='orange',linewidth=0.7,alpha=0.7)
plt.annotate(u'冰咖啡曆史最高',(10,64.7))
plt.show() # 也可以不加，依然顯示
子圖
# 資料源
x = [u'1月',u'2月',u'3月',u'4月',u'5月',u'6月',u'7月',u'8月',u'9月',u'10月',u'11月',u'12月']
y1 = [20,17,24,36,49,53,64,69,50,38,20,16]
y2 = [24,27,25,30,45,43,54,60,57,43,27,26]
x2 = [u'山東',u'河南',u'浙江',u'湖北',u'安徽']
y3 = [100,176,235,250,156]
fig,axes = plt.subplots(1,2,figsize=(10,4))
# axes[0]的主坐标軸
a1 = axes[0].plot(x,y1,label=u'冰紅茶',color='red',alpha=0.8)
a2 = axes[0].plot(x, y2, label=u'冰咖啡',color='#663300')
axes[0].set_title(u'2020冷飲銷量')
axes[0].set_xlabel(u'月份', loc='right')
axes[0].set_ylabel(u'銷量\n(千杯)', rotation='horizontal',y=1)
axes[0].set_ylim([0,80])
# axes[0]添加次坐标軸
ax2 = axes[0].twinx()
a3 = ax2.bar(x, [i+j for i,j in zip(y1,y2)], color='navy',alpha=0.5, label=u'總銷量')
ax2.set_ylabel(u'銷量\n(千杯)', rotation='horizontal',y=1.1)
ax2.set_ylim([0,170])
fig.legend(bbox_to_anchor=(0.45,0.87)) # 為整個圖添加圖例，這樣可以将axes[0]的兩個軸的圖例合并到一起
# axes[1]
axes[1].bar(x2, y3)
axes[1].set_title(u'2020冷飲分地區總銷量')
axes[1].set_xlabel(u'地區', loc='right')
axes[1].set_ylabel(u'銷量\n(千杯)', rotation='horizontal',y=1)
# 加資料标注
for i,v in enumerate(y3):
axes[1].annotate(v, (i-0.2,v+0.7))
# 整個圖形的标題
plt.figtext(0.4,1,s=u'2020冷飲銷售狀況',fontsize=17)
# 子圖間距調整
plt.subplots_adjust(wspace=0.35) # 讓兩個子圖之間的距離變大些，軸名稱不要重疊
plt.savefig(r'C:\Users\aa\Desktop\a.png',dpi=300, bbox_inches='tight')
1 畫布建立
fig = plt.figure(
num=None, 圖像編号或名稱，數字為編号 ，字元串為名稱
figsize=(6.4，4.8), 指定figure的寬和高，機關為英寸；
dpi=100, 參數指定繪圖對象的分辨率，即每英寸多少個像素
facecolor='white', 背景顔色
edgecolor='white', 邊框顔色
frameon=True, 是否顯示邊框
tight_layout=False 是否是緊湊布局
)
2 坐标軸、标題設定
1 軸刻度範圍
plt.xlim()：獲得坐标軸範圍，針對目前、最新建立的圖
plt.xlim([n,m]) plt.xlim(n,m) ：設定坐标軸範圍，針對目前、最新建立的圖
plt.axis([0, 1100, 0, 1100000])：x和y坐标軸的最小值和最大值
2 軸刻度數與對應标簽
plt.xticks([v1,v2,...], ('G1', 'G2', ..), rotation=30,fontsize=15)：先設定标簽位置再設定對應标簽，如果沒有标簽僅顯示刻度，如果有标簽就不顯示刻度。
plt.tick_params(axis='both', labelcolor='', labelsize=,width=)：設定兩個軸上刻度标記的大小、顔色
3 軸标簽
plt.xlabel(' ', fontsize=14, loc={'center'},x=,y=，rotation= {'vertical'})
loc可選{'right'/'left'}
rotation可選 {'vertical', 'horizontal'}
x,y是标簽的位置，不能和loc一同使用
plt.ylabel(' ', fontsize=14, loc='center',rotation= {'vertical'},x=,y=)
loc可選{'bottom','top'}
4 隐藏坐标軸
plt.axes().get_xaxis().set_visible(False)
plt.axes().get_yaxis().set_visible(False)
【标題】
plt.title(' ', fontsize=24)
3 圖例
1 加入圖例
plt.legend()：針對目前、最新建立的圖，畫圖時要指明名稱，即label參數：plt.plot(x,y,label='')
2 參數
plt.legend(loc='', ncol=, bbox_to_anchor=(x,y),frameon=True)
loc的參數如下：
best upper right upper left lower left lower right
right center left center right lower center upper center
center
ncol：設定列數
bbox_to_anchor：圖例相對于整個圖的位置(x,y)，(0,0)表示整個圖的左下角，(1,1)為整個圖的右上角
frameon：是否顯示圖例的邊框，預設為True
其它邊框的樣式參數：
fancybox=True是否設定成圓角邊框
edgecolor='black'邊框的顔色
framealpha=1邊框的透明度，1是完全不透明
borderpad=1内邊距大小
shadow=True開啟陰影
fontsize=8/'small,x-small,large,medium..'
labelcolor='red'标簽文字的顔色
title圖例的标題
title_fontsize圖例的大小，同fontsize的設定
3 獲得位置
box = ax.get_position()
4 選擇圖例顯示的項
方法1：不想加的項不設定label
plt.plot(,,label='label1')
plt.plot()
plt.legend()
方法2：畫圖設定圖像執行個體
lines = plt.plot(x,y[:,:3]) #一次畫多條線
plt.legend(lines[:2], ['first','second'])
x = np.linspace(0,10,100)
plt.figure(figsize=(5,4))
plt.plot(x, np.sin(x), label='sine')
plt.plot(x, np.cos(x), label='cosine')
plt.ylim([-2,2])
plt.legend(loc='upper right',frameon=True,
fancybox=True, edgecolor='black',framealpha=0.8, borderpad=1,shadow=True,
labelcolor=['blue','orange'],title='三角函數',title_fontsize='large')
圖例顯示不同尺寸的點
data:
記錄數 地震區域 深度（公裡） 緯度 經度 震級
0 1 新疆 10 39.40 75.20 5.1
1 1 新疆 5 39.59 74.82 3.0
2 1 雲南省 10 24.72 97.92 4.6
3 1 雲南省 10 24.72 97.91 4.8
4 1 雲南省 10 24.72 97.92 3.4
plt.scatter(data['經度'],data['緯度'],c=data['震級'],s=data['深度（公裡）'],cmap='viridis',
alpha=0.6,linewidth=0)
plt.colorbar(label='震級')
plt.clim(3,7)
# 建立深度的圖例
for deep in [10,100,200,500]:
plt.scatter([], [], s=deep, alpha=0.6, label='{}公裡'.format(deep))
plt.legend(bbox_to_anchor=(1.5,0.55),labelspacing=1.5,title='深度', frameon=False,scatterpoints=1)
plt.title('我國地震震級及深度示意圖')
plt.xlabel('經度')
plt.ylabel('緯度')
4 添加注釋、數字标簽
方法一：
plt.annotate(
text, 注釋文字
(x,y), 待注釋位置
xytext, 注釋的位置
xycoords, 待注釋位置的性質，可選項
arrowprops= 箭頭屬性設定：顔色，箭頭寬度，箭頭長度
dict(facecolor='',headwidth=,headlength=)
horizontalalignment='left', 水準對齊
verticalalignment='' 垂直對齊
)
xycoords可選項：
'figure points' 'figure pixels' 'figure fraction' 距離圖層左下角的點、像素、百分比
'axes points' 'axes pixels' 'axes fraction' 距離軸坐标左下角的點、像素、百分比
'data' 使用實際的軸坐标的資料（預設）
'polar' 使用極坐标系來處理，（弧度，長度）
最簡形式：
plt.annotate(text,(x,y))：xy處有注釋text
方法二：
plt.text(x, y, s, fontsize, bbox=dict(facecolor='red', alpha=0.5), va='bottom')
x, y注釋位置
s：注釋
bbox：注釋屬性設定
方法三：
p = [51,39]
fig,axes = plt.subplots(1,2,figsize=(6,4))
# text
p = [51,39]
fig,axes = plt.subplots(1,2,figsize=(6,4))
axes[0].bar([0,1],p,color=['grey','teal'],width=0.5)
axes[0].set_xticks([0,1])
axes[0].set_xticklabels(['January', 'February'])
for i,x in enumerate(p):
axes[0].text(i,x+0.5, x)
# annotate
axes[1].bar([0,1],p)
plt.xticks(range(len(p)), ['January', 'February'])
for i,x in enumerate(p):
plt.annotate(x, (i,x+0.5))
# 當資料源獲得較為困難時，指派給圖，獲得其x,y
# a = axes[0].bar([0,1],p,color=['grey','teal'],width=0.5)
# for rect in a:
# x = rect.get_x(),
# y = rect.get_height()
# axes[0].text(x + rect.get_width()/2, y, str(y))
5 子圖
（1）建立
方法一：建立畫布和子圖（推薦）
fig,axes = plt.subplots(
nrows=2, ncols=2, 參數名稱可以省略，子圖行列數
figsize=(xx,xx), 圖表大小
subplot_kw={}, 關鍵字字典
sharex=False, 設定子圖具有相同的X軸或Y軸。調節xlim/ylim時将影響所有的子圖
sharey=False,
)
axes[0,1]：代表第1行第1列的子圖
方法二：先建畫布，再逐個建子圖
fig = plt.figure()：空畫布
axes[0,0] = fig.add_subplot(2,2,1)：建立子圖，編号從1開始
方法三：不建畫布，直接逐個建子圖
plt.subplot(2, 2, 1)：2行2列，目前為于第1個位置-區域1
plt.plot(num)：在建立的子圖上繪制
plt.subplot(2, 2, 2)：2行2列，目前為于第2個位置-區域2
plt.plot(data)：在建立的子圖上繪制
**（2）其它 **
【子圖間距調整】
plt.subplots_adjust(left=None, bottom=None, right=None, top=None,wspace=None, hspace=None)：距離上下左右等的百分比，值越大，圖越小
【坐标軸】
axes[0,0].get_xlim：獲得坐标軸範圍
axes[0,0].set_xlim(n,m) or ([n,m])：設定坐标軸刻度範圍
axes[0, 0].set_xticks([v1,v2,...])：設定x坐标軸刻度，想加刻度标簽先加刻度再加xticklabels，不能少
axes[0, 0].set_xticklabels(['','',..], rotation=30,fontsize=15)：對應刻度添加标簽、旋轉角度、大小。設定了标簽就沒有刻度了。
axes[0, 0].tick_params(axis='both', labelcolor='', labelsize=,width=)：設定兩個軸上刻度标記的大小、顔色
【軸名稱】
axes[0, 0].set_xlabel('')
ax.set_ylabel('') ：添加坐标軸标簽
【圖例】
axs[0, 1].legend() ：參數同plt.legend()
【标題】
axes[0, 0].set_title('', fontsize=15)：添加圖示題
【注釋】
axes[0].text(x,y,string)
axes[0].annotate(string,(x,y))
6 其它設定
【網格線】
plt.grid(b=True, which=, axis='y', linewidth, linestyle=)
b:布爾值，是否使用網格線
which:在哪個坐标軸'major' 'minor' 'both'
axis:在哪個坐标軸'x' 'y' 'both'
【儲存】
plt.savefig('名稱.png', bbox_inches='tight',dpi,facecolor,edgecolor)：
格式支援png pdf svg eps ps ；bbox_inches='tight':去除多餘空白，dpi圖像分辨率（每英寸點數）
【全局設定】
plt.rc('對象名稱',對象參數設定/字典形式)
plt.rc('figure',figuresize=(10,10))：設定全部的畫布大小為10*10
第一個參數是對象名稱：'figure'、'axes'、'xtick'、'ytick'、'grid'、'legend'等