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Python 数据分析三剑客之 Matplotlib（四）：线性图的绘制

發(fā)布時間：2023/12/10 python 27 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了 Python 数据分析三剑客之 Matplotlib（四）：线性图的绘制小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

CSDN 課程推薦：《Python 數(shù)據(jù)分析與挖掘》，講師劉順祥，浙江工商大學(xué)統(tǒng)計學(xué)碩士，數(shù)據(jù)分析師，曾擔(dān)任唯品會大數(shù)據(jù)部擔(dān)任數(shù)據(jù)分析師一職，負(fù)責(zé)支付環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)分析業(yè)務(wù)。曾與聯(lián)想、亨氏、網(wǎng)魚網(wǎng)咖等企業(yè)合作多個企業(yè)級項目。

Matplotlib 系列文章：

Python 數(shù)據(jù)分析三劍客之 Matplotlib（一）：初識 Matplotlib 與其 matplotibrc 配置文件
Python 數(shù)據(jù)分析三劍客之 Matplotlib（二）：文本描述 / 中文支持 / 畫布 / 網(wǎng)格等基本圖像屬性
Python 數(shù)據(jù)分析三劍客之 Matplotlib（三）：圖例 / LaTeX / 刻度 / 子圖 / 補丁等基本圖像屬性
Python 數(shù)據(jù)分析三劍客之 Matplotlib（四）：線性圖的繪制
Python 數(shù)據(jù)分析三劍客之 Matplotlib（五）：散點圖的繪制
Python 數(shù)據(jù)分析三劍客之 Matplotlib（六）：直方圖 / 柱狀圖 / 條形圖的繪制
Python 數(shù)據(jù)分析三劍客之 Matplotlib（七）：餅狀圖的繪制
Python 數(shù)據(jù)分析三劍客之 Matplotlib（八）：等高線 / 等值線圖的繪制
Python 數(shù)據(jù)分析三劍客之 Matplotlib（九）：極區(qū)圖 / 極坐標(biāo)圖 / 雷達圖的繪制
Python 數(shù)據(jù)分析三劍客之 Matplotlib（十）：3D 圖的繪制
Python 數(shù)據(jù)分析三劍客之 Matplotlib（十一）：最熱門最常用的 50 個圖表【譯文】

另有 NumPy、Pandas 系列文章已更新完畢，歡迎關(guān)注：

NumPy 系列文章：https://itrhx.blog.csdn.net/category_9780393.html
Pandas 系列文章：https://itrhx.blog.csdn.net/category_9780397.html

推薦學(xué)習(xí)資料與網(wǎng)站（博主參與部分文檔翻譯）：

NumPy 官方中文網(wǎng)：https://www.numpy.org.cn/
Pandas 官方中文網(wǎng)：https://www.pypandas.cn/
Matplotlib 官方中文網(wǎng)：https://www.matplotlib.org.cn/
NumPy、Matplotlib、Pandas 速查表：https://github.com/TRHX/Python-quick-reference-table

文章目錄

- 【1x00】方法描述
- 【2x00】基本示例
- 【3x00】多條數(shù)據(jù)
- 【4x00】設(shè)置顏色 / 樣式 / 圖例
- 【5x00】設(shè)置刻度
- 【6x00】隱藏畫布邊框
- 【7x00】移動坐標(biāo)軸
- 【8x00】指定位置顯示文本

這里是一段防爬蟲文本，請讀者忽略。本文原創(chuàng)首發(fā)于 CSDN，作者 TRHX。博客首頁：https://itrhx.blog.csdn.net/ 本文鏈接：https://itrhx.blog.csdn.net/article/details/105839855 未經(jīng)授權(quán)，禁止轉(zhuǎn)載！惡意轉(zhuǎn)載，后果自負(fù)！尊重原創(chuàng)，遠(yuǎn)離剽竊！

【1x00】方法描述

matplotlib.pyplot.plot() 函數(shù)可以用于繪制線性圖。

本文用到的其他圖像屬性可參考前面的兩篇文章：

《Python 數(shù)據(jù)分析三劍客之 Matplotlib（二）：文本描述 / 中文支持 / 畫布 / 網(wǎng)格等基本圖像屬性》
《Python 數(shù)據(jù)分析三劍客之 Matplotlib（三）：圖例 / LaTeX / 刻度 / 子圖等基本圖像屬性》

基本語法：matplotlib.pyplot.plot(x, y[, fmt, \*\*kwargs])

參數(shù)描述

x	x 軸數(shù)據(jù)，數(shù)組類型或者標(biāo)量，x 值是可選的，默認(rèn)為 range(len(y))，通常為一維數(shù)組
y	y 軸數(shù)據(jù)，數(shù)組類型或者標(biāo)量，通常為一維數(shù)組
fmt	str 類型，格式字符串，由標(biāo)記、線條和顏色部分組成 fmt = '[marker][line][color]'，例如 ro 表示紅色圓圈，三個參數(shù)的取值見后表
**kwargs	可選項，其他 Line2D 屬性，常用屬性見下表

部分常見 Line2D 屬性如下表，完整屬性參見官方文檔。

屬性描述

alpha	線條透明度，float 類型，取值范圍：[0, 1]，默認(rèn)為 1.0，即不透明
antialiased / aa	是否使用抗鋸齒渲染，默認(rèn)為 True
color / c	線條顏色，支持英文顏色名稱及其簡寫、十六進制顏色碼等，更多顏色示例參見官網(wǎng) Color Demo
linestyle / ls	線條樣式：'-' or 'solid', '--' or 'dashed', '-.' or 'dashdot' ':' or 'dotted', 'none' or ' ' or ''
linewidth / lw	線條寬度，float 類型，默認(rèn) 0.8
markeredgecolor / mec	marker 標(biāo)記的邊緣顏色
markeredgewidth / mew	marker 標(biāo)記的邊緣寬度
markerfacecolor / mfc	marker 標(biāo)記的顏色
markerfacecoloralt / mfcalt	marker 標(biāo)記的備用顏色
markersize / ms	marker 標(biāo)記的大小

fmt 中 marker、line、color 三個參數(shù)的取值：

marker：線條標(biāo)記樣式（線條上每個數(shù)據(jù)點的樣式）

字符描述

'.'	點標(biāo)記（point marker）
','	像素點標(biāo)記（pixel marker）
'o'	圓圈標(biāo)記（circle marker）
'v'	下三角標(biāo)記（triangle_down marker）
'^'	上三角標(biāo)記（triangle_up marker）
'<'	左三角標(biāo)記（triangle_left marker）
'>'	右三角標(biāo)記（triangle_right marker）
'1'	下三叉星標(biāo)記（tri_down marker）
'2'	上三叉星標(biāo)記（tri_up marker）
'3'	左三叉星標(biāo)記（tri_left marker）
'4'	右三叉星標(biāo)記（tri_right marker）
's'	正方形標(biāo)記（square marker）
'p'	五角形標(biāo)記（pentagon marker）
'*'	星號標(biāo)記（star marker）
'h'	六邊形標(biāo)記（hexagon1 marker）
'H'	六邊形標(biāo)記（hexagon2 marker）
'+'	加號標(biāo)記（plus marker）
'x'	X 號標(biāo)記（x marker）
'D'	菱形標(biāo)記（diamond marker）
'd'	細(xì)菱形標(biāo)記（thin_diamond marker）
'\|'	垂直線標(biāo)記（vline marker）
'_'	水平線標(biāo)記（hline marker）

line：線條樣式

字符描述

'-'	實線樣式（solid line style）
'--'	虛線樣式（dashed line style）
'-.'	點劃線樣式（dash-dot line style）
':'	點樣式（dotted line style）

color：線條顏色，支持英文顏色名稱及其簡寫、十六進制顏色碼等

字符描述

'b'	藍色（blue）
'g'	綠色（green）
'r'	紅色（red）
'c'	青色（cyan）
'm'	品紅（magenta）
'y'	黃色（yellow）
'k'	黑色（black）
'w'	白色（white）

fmt 舉例：

'b' # 默認(rèn)形狀的藍色標(biāo)記 'or' # 紅圈 '-g' # 綠色實線 '--' # 默認(rèn)顏色的虛線 '^k:' # 黑色三角形標(biāo)記，由虛線連接

【2x00】基本示例

import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei'] # 設(shè)置顯示中文x = np.arange(-2*np.pi, 2*np.pi, 0.01) y = np.sin(3*x)/x plt.title('線性圖示例') # 設(shè)置標(biāo)題 plt.xlabel('x 軸') # 設(shè)置 x 軸標(biāo)簽 plt.ylabel('y 軸') # 設(shè)置 y 軸標(biāo)簽plt.plot(x, y) plt.show()

【3x00】多條數(shù)據(jù)

繪制多條數(shù)據(jù)，設(shè)置不同數(shù)據(jù)，然后多次調(diào)用 plt.plot() 函數(shù)即可，不同數(shù)據(jù)的線條顏色會不同，系統(tǒng)隨機，可單獨指定不同顏色。

【4x00】設(shè)置顏色 / 樣式 / 圖例

設(shè)置線條顏色樣式等屬性直接在 plot() 函數(shù)里面添加相應(yīng)參數(shù)即可，設(shè)置圖例則需要調(diào)用 legend() 方法。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']x1 = np.arange(-2*np.pi, 2*np.pi, 0.01) y1 = np.sin(3*x1)/x1 y2 = np.sin(2*x1)/x1x3 = np.arange(-2*np.pi, 2*np.pi, 2) y3 = np.array([0, 2, 1.5, 1, 2.4, -0.2, 1.7])plt.title('線性圖自定義樣式示例') plt.xlabel('x 軸') plt.ylabel('y 軸')plt.plot(x1, y1, '--r', label='x1, y1') # 線條樣式為 --，顏色為 r（紅色） plt.plot(x1, y2, color='green', label='x1, y2') # 樣式默認(rèn)，顏色為綠色 plt.plot(x3, y3, marker='o', mfc='r', linestyle=':', label='x3, y3') # 標(biāo)記樣式為 o，顏色為 r（紅色），線條樣式為 : plt.legend(edgecolor='#87A3CC', facecolor='#F5F5F5') # 圖例plt.show()

【5x00】設(shè)置刻度

調(diào)用 xticks() 和 yticks() 函數(shù)可以對坐標(biāo)刻度進行自定義，該函數(shù)接收兩個參數(shù)，第一個參數(shù)表示要顯示的刻度位置，第二個參數(shù)表示在對應(yīng)刻度線上要顯示的標(biāo)簽信息，標(biāo)簽信息支持 LeTeX 數(shù)學(xué)公式，使用時要用美元符號 $ 包圍起來。

【6x00】隱藏畫布邊框

Matplotlib 所繪制的圖表中的每個繪圖元素，例如線條 Line2D、文字 Text、刻度等在內(nèi)存中都有一個對象與之對應(yīng)。

matplotlib.pyplot.gca() 函數(shù)用于獲取當(dāng)前的繪圖區(qū) Axes（Get Current Axes）

matplotlib.pyplot.gcf() 函數(shù)用于獲取當(dāng)前的畫布 Figure（Get Current Figure）

例如：matplotlib.pyplot.plot() 實際上會通過 matplotlib.pyplot.gca() 獲得當(dāng)前的 Axes 對象 ax，然后再調(diào)用 ax.plot() 方法實現(xiàn)真正的繪圖。我們可以通過這種方法來實現(xiàn)畫布邊框的隱藏和坐標(biāo)軸的移動。

【7x00】移動坐標(biāo)軸

import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']x = np.arange(-2*np.pi, 2*np.pi, 0.01) y1 = np.sin(3*x)/x y2 = np.sin(2*x)/x y3 = np.sin(1*x)/x plt.title('線性圖移動坐標(biāo)軸示例') plt.xlabel('x 軸') plt.ylabel('y 軸')plt.plot(x, y1, '--r', label='sin(3*x)/x') plt.plot(x, y2, color='green', linestyle=':', label='sin(2*x)/x') plt.plot(x, y3, label='sin(1*x)/x') plt.legend(edgecolor='#87A3CC', facecolor='#F5F5F5')plt.xticks((-2*np.pi, -np.pi, 0, np.pi, 2*np.pi), (r'$-2\pi$', r'$-\pi$', '$0$', r'$\pi$', r'$2\pi$')) plt.yticks((-1, 0, 1, 2, 3))ax = plt.gca() # 獲取當(dāng)前的畫布, gca = get current axes ax.spines['right'].set_visible(False) # 獲取繪圖區(qū)的軸對象（spines），設(shè)置右邊框不顯示 ax.spines['top'].set_visible(False) # 獲取繪圖區(qū)的軸對象（spines），設(shè)置上邊框不顯示 # ax.spines['right'].set_color('none') # 設(shè)置顏色為 none，效果與上面的一致 # ax.spines['top'].set_color('none')ax.spines['left'].set_position(('data', 0)) # 設(shè)置兩個坐標(biāo)軸在（0, 0）位置相交 ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') # 設(shè)置 x 坐標(biāo)軸標(biāo)簽的位置 ax.yaxis.set_ticks_position('left') # 設(shè)置 y 坐標(biāo)軸標(biāo)簽的位置plt.show()

【8x00】指定位置顯示文本

matplotlib.pyplot.annotate() 方法可以在指定坐標(biāo)點添加文本或 LaTeX 描述，也可以在其他位置添加描述后，使用箭頭指向某個坐標(biāo)點。

基本語法：matplotlib.pyplot.annotate(text, xy, xytext, xycoords, textcoords, ha, va, arrowprops, \*\*kwargs)

參數(shù)描述

text	str 類型，注釋的文本
xy	被注釋的坐標(biāo)點，格式：(x, y)
xytext	注釋文本的坐標(biāo)點，格式：(x, y)，默認(rèn)與 xy 相同
xycoords	被注釋的坐標(biāo)點的參考系，取值參見表一，默認(rèn)為 ‘data’
textcoords	注釋文本的坐標(biāo)點的參考系，取值參見表二，默認(rèn)為 xycoords 的值
ha	注釋點在注釋文本的左邊、右邊或中間（left、right、center）
va	注釋點在注釋文本的上邊、下邊、中間或基線（top、bottom、center、baseline）
arrowprops	dict 字典類型，箭頭的樣式如果 arrowprops 不包含鍵 arrowstyle，則允許的鍵參見表三如果 arrowprops 包含鍵 arrowstyle，則允許的鍵參見表四

表一：xycoords 取值類型

取值描述

‘figure points’	以畫布左下角為參考，單位為點數(shù)
‘figure pixels’	以畫布左下角為參考，單位為像素
‘figure fraction’	以畫布左下角為參考，單位為百分比
‘a(chǎn)xes points’	以繪圖區(qū)左下角為參考，單位為點數(shù)
‘a(chǎn)xes pixels’	以繪圖區(qū)左下角為參考，單位為像素
‘a(chǎn)xes fraction’	以繪圖區(qū)左下角為參考，單位為百分比
‘data’	使用被注釋對象的坐標(biāo)系，即數(shù)據(jù)的 x, y 軸（默認(rèn)）
‘polar’	使用（θ，r）形式的極坐標(biāo)系

表二：textcoords 取值類型

取值描述

‘figure points’	以畫布左下角為參考，單位為點數(shù)
‘figure pixels’	以畫布左下角為參考，單位為像素
‘figure fraction’	以畫布左下角為參考，單位為百分比
‘a(chǎn)xes points’	以繪圖區(qū)左下角為參考，單位為點數(shù)
‘a(chǎn)xes pixels’	以繪圖區(qū)左下角為參考，單位為像素
‘a(chǎn)xes fraction’	以繪圖區(qū)左下角為參考，單位為百分比
‘data’	使用被注釋對象的坐標(biāo)系，即數(shù)據(jù)的 x, y 軸
‘polar’	使用（θ，r）形式的極坐標(biāo)系
‘offset points’	相對于被注釋點的坐標(biāo) xy 的偏移量，單位是點
‘offset pixels’	相對于被注釋點的坐標(biāo) xy 的偏移量，單位是像素

表三：arrowprops 不包含鍵 arrowstyle 時的取值

鍵描述

width	箭頭的寬度，以點為單位
headwidth	箭頭底部的寬度，以點為單位
headlength	箭頭的長度，以點為單位
shrink	箭頭兩端收縮占總長的百分比
?	其他 matplotlib.patches.FancyArrowPatch 中的關(guān)鍵字，部分常用關(guān)鍵字參見表五

表四：arrowprops 包含鍵 arrowstyle 時的取值

取值描述

'-'	None
'->'	head_length=0.4,head_width=0.2
'-['	widthB=1.0,lengthB=0.2,angleB=None
']-'	widthA=1.0, lengthA=0.2, angleA=None
]-[	widthA=1.0, lengthA=0.2, angleA=None, widthB=1.0, lengthB=0.2, angleB=None
'\|-\|'	widthA=1.0,widthB=1.0
'-\|>'	head_length=0.4,head_width=0.2
'<-'	head_length=0.4,head_width=0.2
'<->'	head_length=0.4,head_width=0.2
'<\|-'	head_length=0.4,head_width=0.2
'<\|-\|>'	head_length=0.4,head_width=0.2
'fancy'	head_length=0.4,head_width=0.4,tail_width=0.4
'simple'	head_length=0.5,head_width=0.5,tail_width=0.2
'wedge'	tail_width=0.3,shrink_factor=0.5

表五：matplotlib.patches.FancyArrowPatch 常用的鍵

鍵描述

arrowstyle	箭頭樣式，取值參見表四
connectionstyle	連接方式，默認(rèn)為 arc3，有以下五種取值： angle：angleA=90, angleB=0, rad=0.0 angle3：angleA=90, angleB=0 arc：angleA=0, angleB=0, armA=None, armB=None, rad=0.0 arc3：rad=0.0 bar：armA=0.0, armB=0.0, fraction=0.3, angle=None angle 為箭頭旋轉(zhuǎn)的角度，rad 為弧度
relpos	箭頭起始點相對注釋文本的位置，默認(rèn)為 (0.5, 0.5)，即文本的中心（0，0）表示左下角，（1，1）表示右上角
patchA	箭頭起點處的圖形，默認(rèn)為文本的邊框
patchB	箭頭終點處的圖形，默認(rèn)為空
shrinkA	箭頭起點的縮進點數(shù)，默認(rèn)為2
shrinkB	箭頭終點的縮進點數(shù)，默認(rèn)為2
？	其他鍵值，參見官方文檔 matplotlib.patches.PathPatch

connectionstyle 樣式舉例

應(yīng)用舉例：

import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']x = np.arange(-2*np.pi, 2*np.pi, 0.01) y1 = np.sin(3*x)/x y2 = np.sin(2*x)/x y3 = np.sin(1*x)/x plt.title('線性圖顯示文本注釋示例') plt.xlabel('x 軸') plt.ylabel('y 軸')plt.plot(x, y1, '--r', label='sin(3*x)/x') plt.plot(x, y2, color='green', linestyle=':', label='sin(2*x)/x') plt.plot(x, y3, label='sin(1*x)/x') plt.legend(edgecolor='#87A3CC', facecolor='#F5F5F5')plt.xticks((-2*np.pi, -np.pi, 0, np.pi, 2*np.pi), (r'$-2\pi$', r'$-\pi$', '$0$', r'$\pi$', r'$2\pi$')) plt.yticks((-1, 0, 1, 2, 3))ax = plt.gca() # 獲取當(dāng)前的畫布, gca = get current axes ax.spines['right'].set_visible(False) # 獲取繪圖區(qū)的軸對象（spines），設(shè)置右邊框不顯示 ax.spines['top'].set_visible(False) # 獲取繪圖區(qū)的軸對象（spines），設(shè)置上邊框不顯示 # ax.spines['right'].set_color('none') # 設(shè)置顏色為 none，效果與上面的一致 # ax.spines['top'].set_color('none')ax.spines['left'].set_position(('data', 0)) # 設(shè)置兩個坐標(biāo)軸在（0, 0）位置相交 ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') # 設(shè)置 x 坐標(biāo)軸標(biāo)簽的位置 ax.yaxis.set_ticks_position('left') # 設(shè)置 y 坐標(biāo)軸標(biāo)簽的位置plt.annotate(r'$\lim_{x\to 0}\frac{\sin(x)}{x}=1$', # 插入 LaTeX 表達式xy=[0, 1], # 被標(biāo)記的坐標(biāo)xycoords='data', # 被標(biāo)記的坐標(biāo)的參考系xytext=[30, 30], # 注釋文本的坐標(biāo)textcoords='offset points', # 注釋文本的坐標(biāo)的參考系fontsize=16, # 字體大小arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3, rad=.2")) # 箭頭樣式plt.show()

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Python 数据分析三剑客之 Matplotlib（四）：线性图的绘制的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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