利用matplotlib進行數據可視化

matplotlib是python中的一個畫圖庫,繼承了matlib(從名字上也看得出來)的優點和語法,所以對于熟悉matlib的用戶來說是十分友好的。

pylab和pyplot

關于pylab和pyplot,人們做過不少的討論。這兩個??橛心男┎煌??pylab??楦鷐atplotlib一起安裝,而pyplot則是matplotlib的內部???。兩者的導入方法有所不同,可選擇其中一種進行導入。

from pylab import *
#或
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

pylab在同一命名空間整合了pyplot和Numpy的功能,因此無需再單獨導入Numpy。更進一步來說,導入pylab后,pyplot和Numpy的函數就可以直接調用,而不用再指定其所屬??椋占洌?,從而使得matplotlib開發環境更像是Matlab。

plot(x,y)
array([1,2,3,4])
#而不用指定??槊?plt.plot()
np.array([1,2,3,4])

大多情況下,我們更樂意使用pyplot???。

線狀圖

這里我使用jupyter來進行演示

ipython qtconsole --matplotlib inline

用matplotlib生成這個圖表很簡單,一行代碼就能搞定

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

1.png

如圖所示,生成了一個Line2D對象。該對象為一條直線,它表示圖表中各數據點的線性延伸趨勢。我們可以看出,列表中的數據直接被作為y軸的值展示了出來,x周是從0開始的,所以我們要看一個數據的折線圖,只用輸入一個list即可。

但我們可以看出這個圖可能還很簡陋,比如有如下幾個問題:

  • y軸顯示為啥是0.5為步長間隔,我想以1為步長間隔
  • 我想控制x軸展示的值,而不是從0開始
  • 圖太小了,能否控制大小
  • x軸和y軸字太小了,能否控制大小
  • 給x軸和y軸命個名吧
  • 沒有網格看不清
  • 沒有圖例
  • 給線狀圖標上點
  • 我想保存圖片到本地
  • 怎么畫子圖呢

接下來我們就一個一個解決。

1.設置x軸和y軸步長間隔

控制x軸,y軸顯示的值,有兩個參數

  • xticks(ticks, [labels], **kwargs)

  • yticks(ticks, [labels], **kwargs)

    • ticks:控制顯示的位置,也就是顯示那幾個值,這幾個值必須在y值數據的范圍內,這里也就是[1,4]這個范圍。
    • [labels]:控制顯示在對應位置的值,可以是數也可以是字符。
y = [1,2,3,4]
step = 1
plt.yticks([i for i in y if i%step == 0]) 
plt.plot(y)

2.png

2.x軸展示的值

這里展示了坐標軸顯示字符的情況。

注意第五行,我改成了[1,2,3,3.5,4],所以顯示出來就多了個3.5。

y = [1,2,3,4]
scale_ls = range(4)
index_ls = ["富強","民主","文明","和諧"]
plt.xticks(scale_ls,index_ls)
plt.yticks([1,2,3,3.5,4])
plt.plot(y)

Snipaste_2018-10-10_13-17-55.png

3.控制圖表大小

控制圖表的大小要用到的幾個方法

  • rcParams:這個參數是用來設置一些配置參數的,比如這里我就用到了大小和dpi
    • figure.figsize:控制大小,參數為一個二元組(x,y),即長、寬
    • figure.dpi:控制dpi
plt.rcParams['figure.figsize'] = (10,5)
plt.rcParams['figure.dpi'] = 200
y = [1,2,3,4]
scale_ls = range(4)
index_ls = ["富強","民主","文明","和諧"]
plt.xticks(scale_ls,index_ls)
plt.yticks([1,2,3,3.5,4])
plt.plot(y)

這里可以看出更大更清晰了

3.png

4.調節x軸和y軸字體大小

這里控制字體大小用到的也是xticksyticks,只不過使用到了fontsize參數。

plt.rcParams['figure.figsize'] = (10,5)
plt.rcParams['figure.dpi'] = 200
y = [1,2,3,4]
scale_ls = range(4)
index_ls = ["富強","民主","文明","和諧"]
plt.xticks(scale_ls,index_ls,fontsize=20)
plt.yticks([1,2,3,3.5,4],fontsize=20)
plt.plot(y)

Snipaste_2018-10-10_13-46-03.png

5.給x軸和y軸加上名字

使用

  • xlabel(str,fontsize=int )
  • ylabel(str,fontsize=int )
plt.rcParams['figure.figsize'] = (10,5)
plt.rcParams['figure.dpi'] = 200
y = [1,2,3,4]
scale_ls = range(4)
index_ls = ["富強","民主","文明","和諧"]
plt.xticks(scale_ls,index_ls,fontsize=20)
plt.yticks([1,2,3,3.5,4],fontsize=20)
plt.xlabel("核心價值觀", fontsize=20)
plt.ylabel("順序", fontsize=20)
plt.plot(y)

Snipaste_2018-10-10_13-50-42.png

6.加上網格

  • plt.grid(True),加上橫縱兩種網格。
  • plt.grid(True,axis="x"),加上x軸網格。
plt.rcParams['figure.figsize'] = (10,5)
plt.rcParams['figure.dpi'] = 200
y = [1,2,3,4]
scale_ls = range(4)
index_ls = ["富強","民主","文明","和諧"]
plt.xticks(scale_ls,index_ls,fontsize=20)
plt.yticks([1,2,3,3.5,4],fontsize=20)
plt.xlabel("核心價值觀", fontsize=20)
plt.ylabel("順序", fontsize=20)
plt.grid(True,axis="both")
plt.plot(y)

Snipaste_2018-10-10_14-01-54.png

7.加上圖例

使用legend方法,里面有這么幾個參數

  • handles:代表使用的是那幾個曲線的對象
  • labels:代表對應的圖例文字
  • loc:放置的位置
  • prop:額外參數,例如size,控制圖例大小
t = np.arange(0, 2.5, 0.01)
y1 = map(math.sin, math.pi*t)
y2 = map(math.cos, math.pi*t)
l1, = plt.plot(list(y1))
l2, = plt.plot(list(y2))
plt.legend(handles = [l1, l2], labels = ['Sin', 'Cos'], loc = 'best', prop={'size': 20})

Snipaste_2018-10-10_14-13-29.png

8.給線狀圖標點

只用在plot加入參數marker 即可

t = np.arange(0, 2.5, 0.1)
y1 = map(math.sin, math.pi*t)
y2 = map(math.cos, math.pi*t)
l1, = plt.plot(list(y1), marker = "o")
l2, = plt.plot(list(y2), marker = "*")
plt.legend(handles = [l1, l2], labels = ['Sin', 'Cos'], loc = 'best', prop={'size': 20})

Snipaste_2018-10-10_14-19-11.png

9.保存圖片到本地

只用在最后使用savefig 方法

plt.savefig('test.png',dpi=400)

10.畫子圖

這里使用到了subplot方法

他有三個參數,分別為

  • 幾行
  • 幾列
  • 第幾個

舉個栗子

  1. subplot(2,2,1) 2行2列(即子圖排列為田字格形狀)第一個
  2. subplot(2,1,2) 2行1列(即子圖排列為縱向兩個圖形狀)第二個
t = np.arange(0, 2.5, 0.1)
y1 = map(math.sin, math.pi*t)
y2 = map(math.cos, math.pi*t)

plt.subplot(2, 1, 1)
plt.title("Sin", fontsize=20)
l1, = plt.plot(list(y1), marker = "o")

plt.subplot(2, 1, 2)
plt.title("Cos", fontsize=20)
l2, = plt.plot(list(y2), marker = "*")

這里我還使用到了title方法,給對應圖表加上了標題。

Snipaste_2018-10-10_14-27-58.png

posted @ 2020-03-03 10:28  harrylyx  閱讀(...)  評論(...編輯  收藏