​分享16个Matplotlib 绘图实用小技巧！

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今天给大家介绍16个Matplotlib绘图实用的小技巧。

1. 添加标题-title

matplotlib.pyplot 对象 中有个 title() 可以设置表格的标题。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
%matplotlib inline
x=np.arange(0,10)
plt.title('这是一个示例标题')
plt.plot(x,x*x)
plt.show()

具体实现效果：

2. 添加文字-text

设置坐标和文字，可以使用 matplotlib.pyplot 对象中 text() 接口。其中 第一、二个参数来设置坐标，第三个参数是设置显示文本内容。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
%matplotlib inline
x=np.arange(-10,11,1)
y=x*x
plt.plot(x,y)
plt.title('这是一个示例标题')
# 添加文字
plt.text(-2.5,30,'function y=x*x'




    
)
plt.show()

具体实现效果：

3. 添加注释-annotate

我们实用 annotate() 接口可以在图中增加注释说明。其中：

• xy 参数：备注的坐标点

• xytext 参数：备注文字的坐标(默认为xy的位置)

• arrowprops 参数：在 xy 和 xytext 之间绘制一个箭头。
  

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
%matplotlib inline
x=np.arange(-10,11,1)
y=x*x
plt.title('这是一个示例标题')
plt.plot(x,y)
# 添加注释
plt.annotate('这是一个示例注释',xy=(0,1),xytext=(-2,22),arrowprops={'headwidth':10,'facecolor':'r'})
plt.show()

具体实现效果：

4. 设置坐标轴名称-xlabel/ylabel

二维坐标图形中，需要在横轴和竖轴注明名称以及数量单位。设置坐标轴名称使用的 接口是 xlabel() 和 ylable()。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
%matplotlib inline
x=np.arange(1,20)
plt.xlabel('示例x轴')
plt.ylabel('示例y轴')
plt.plot(x,x*x)
plt.show()

具体实现效果：

5. 添加图例-legend

当线条过多时，我们设置不同颜色来区分不同线条。因此，需要对不同颜色线条做下标注，我们实用 legend() 接口来实现。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
%matplotlib inline
plt.plot(x,x)
plt.plot(x,x*2)
plt.plot(x,x*3)
plt.plot(x,x*4)
# 直接传入legend
plt.legend(['生活','颜值','工作','金钱'])
plt.show()

具体实现效果：

6. 调整颜色-color

传颜色参数，使用 plot() 中的 color 属性来设置，color 支持以下几种方式。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
x=np.arange(1,5)
#颜色的几种方式
plt.plot(x,color='g')
plt.plot(x+1,color='0.5')
plt.plot(x+2,color='#FF00FF')
plt.plot(x+3,color=(0.1,0.2,0.3))
plt.show()

具体实现效果：

7. 切换线条样式-marker

如果想改变线条的样式，我们可以使用修改 plot() 绘图接口中 mark 参数，具体实现效果：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
x=np.arange(1,5)
plt.plot(x,marker='o')
plt.plot(x+1,marker='>')
plt.plot(x+2,marker='s')
plt.show()

具体实现效果 ：

其中 marker 支持的类型：

• ‘.’：点(point marker)

• ‘,’：像素点(pixel marker)

• ‘o’：圆形(circle marker)

• ‘v’：朝下三角形(triangle_down marker)

• ‘^’：朝上三角形(triangle_up marker)

• ‘

• ‘>’：朝右三角形(triangle_right marker)

• ‘1’：(tri_down marker)

• ‘2’：(tri_up marker)

• ‘3’：(tri_left marker)

• ‘4’：(tri_right marker)

• ‘s’：正方形(square marker)

• ‘p’：五边星(pentagon marker)

• ‘*’：星型(star marker)

• ‘h’：1号六角形(hexagon1 marker)

• ‘H’：2号六角形(hexagon2 marker)

• ‘+’：+号标记(plus marker)

• ‘x’：x号标记(x marker)

• ‘D’：菱形(diamond marker)

• ‘d’：小型菱形(thin_diamond marker)

• ‘|’：垂直线形(vline marker)

• ‘_’：水平线形(hline marker)

具体各个效果类型如下：

8. 显示数学公式-mathtext

格式如下：作为开始和结束符，如$，中间的将解析出公式中的符号。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.title('chenqionghe')
plt.xlim([1,8])
plt.ylim([1,5])
plt.text(2,4,r'$ \alpha \beta \pi \lambda \omega $',size=25)
plt.text(4,4,r'$ \sin(0)=\cos(\frac{\pi}{2}) $',size=25)
plt.text(2,2,r'$ \lim_{x \rightarrow y} \frac{1}{x^3} $',size=25)
plt.text(4,2,r'$ \sqrt[4]{x}=\sqrt{y} $',size=25)
plt.show()

具体实现效果：

9. 显示网格-grid

grid() 接口可以用来设置背景图为网格。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
x='a','b','c','d'
y=[15,30,45,10




    
]
plt.grid()
# 也可以设置颜色、线条宽度、线条样式
# plt.grid(color='g',linewidth='1',linestyle='-.')
plt.plot(x,y)
plt.show()

具体实现效果：

10. 调整坐标轴刻度-locator_params

坐标图的刻度我们可以使用 locator_params 接口来调整显示颗粒。

同时调整 x 轴和 y 轴：plt.locator_params(nbins=20)

只调整 x 轴：plt.locator_params(‘'x',nbins=20)

只调整 y 轴：plt.locator_params(‘'y',nbins=20)

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
x=np.arange(0,30,1)
plt.plot(x,x)
# x轴和y轴分别显示20个
plt.locator_params(nbins=20)
plt.show()

具体实现效果：

11. 调整坐标轴范围-axis/xlim/ylim

axis：[0,5,0,10]，x从0到5，y从0到10

xlim：对应参数有xmin和xmax，分别能调整最大值最小值

ylim：同x lim用法

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
x=np.arange(0,30,1)
plt.plot(x,x*x)
#显示坐标轴，plt.axis(),4个数字分别代表x轴和y轴的最小坐标，最大坐标
#调整x为10到25
plt.xlim(xmin=10,xmax=25)
plt.plot(x,x*x)
plt.show()

具体实现效果：

12. 调整日期自适应-autofmt_xdate

有时候显示日期会重叠在一起，非常不友好，调用plt.gcf().autofmt_xdate()，将自动调整角度。

import




    
 numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
x=pd.date_range('2020/01/01',periods=30)
y=np.arange(0,30,1)
plt.plot(x,y)
plt.gcf().autofmt_xdate()
plt.show()

具体实现效果：

13. 添加双坐标轴-twinx

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
x=np.arange(1,20)
y1=x*x
y2=np.log(x)
plt.plot(x,y1)
# 添加一个坐标轴，默认0到1
plt.twinx()
plt.plot(x,y2,'r')
plt.show()

具体实现效果：

14. 填充区域-fill/fill_beween

fill 填充函数区域

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
%matplotlib inline
x=np.linspace(0,5*np.pi,1000)
y1=np.sin(x)
y2=np.sin(2*x)
plt.plot(x,y1)
plt.plot(x,y2)
# 填充
plt.fill(x,y1,'g')
plt.fill(x,y2,'r')
plt.title('这是一个示例标题')
plt.show()

具体实现效果：

fill_beween填充函数交叉区域

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
%matplotlib inline
plt.title('这是一个示例标题'