官方網站: https://matplotlib.org/

Matplotlib 提供了一個套面向繪圖對象編程的 API 接口，能夠很輕松地實現各種圖像的繪制，并且它可以配合 Python GUI
工具（如 PyQt、Tkinter 等）在應用程序中嵌入圖形。同時 Matplotlib 也支持以腳本的形式嵌入到 IPython
shell、Jupyter 筆記本、web 應用服務器中使用。

現在的公共的圖像展示技術已經很豐滿了
以下展示一項某國作者的作品。

了解更多信息：《華盛頓郵報》

一。安裝包

python install-pip.py #安裝pip
pip install matplotlib #安裝可視化庫

Installing collected packages: typing-extensions, six, pyparsing,
pillow, numpy, fonttools, cycler, python-dateutil, packaging,
kiwisolver, matplotlib

二。簡單應用

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt# 準備 X 軸的數據x = np.linspace(0, 10, 10) # 默認（start,end,num=10, endpoint=True, retstep=False, dtype=None） # 其中start 和 end 為等差 5*5 , 10*10. x = np.linspace(0, 10, 10)# 準備 y 軸的數據 y = x**2# # 獲取折線圖 plt.plot(x, y) #手繪版展示圖風格 #plt.xkcd()# # 顯示折線圖 # 如果開頭加上魔法方法 %matplotlib inline # 就可以省略plt.show() plt.show()# 在上面的代碼中我們使用到了 NumPy 和 matplotlib.pyplot 庫。 # 其中 NumPy 是一個數學運算的庫 它會在我們安裝 Matplotlib 時安裝。 # 而 pyplot 是 Matplotlib 的子庫，繪圖的操作主要都在里面。

上面的圖表過于單調，你無法從里面獲取準確的信息，因此需要我們豐富一下圖表。
繪制折線圖并豐富信息
添加標題、x 軸、y 軸信息

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0, 10, 10) y = x**2plt.plot(x, y)# 添加標題 plt.title("y = x^2")# 添加 x 軸的信息 plt.xlabel("x_time")# 添加 y 軸的信息 plt.ylabel("y_actions")# 保存圖片 plt.savefig('G:/pit/1.jpg')# 展示 plt.show()

matplotlib.pyplot() 參數詳解 plot(x,y) #使用默認的線條樣式和顏色 plot(x,y,‘bo’)
#plot x,y用藍色圓圈標記
#其中 b 是顏色 、 o 是形式
#形態集 ’-‘ 實線 、 ’–‘ 虛線 、 ’-.’ 點線 、 ‘：’ 點虛線 、 ‘o’ 圓形 、 ‘_’ 下劃線 、
#形態附加的屬性很多不一介紹了： < 、> 、1、 2 、3 、4 、s 、 p 、 * 、h 、 H 、 + 、 x 、 D 、d
#顏色集 ‘b’ 藍色 、 ‘g’ 綠色 、 ‘r’ 紅色 、 ‘c’ 青色 、 ‘m’ 品紅 、 ‘y’ 黃色 、 ‘k’ 黑色 、 ’w‘ 白色

import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(0, 10, 10) y = x**2 y2 = xprint(plt.style.available) # 可以查看所有的背景圖片 # outs: ['Solarize_Light2', '_classic_test_patch', '_mpl-gallery', '_mpl-gallery-nogrid', 'bmh', 'classic', 'dark_background', 'fast', 'fivethirtyeight', 'ggplot', 'grayscale', 'seaborn', 'seaborn-bright', 'seaborn-colorblind', 'seaborn-dark', 'seaborn-dark-palette', 'seaborn-darkgrid', 'seaborn-deep', 'seaborn-muted', 'seaborn-notebook', 'seaborn-paper', 'seaborn-pastel', 'seaborn-poster', 'seaborn-talk', 'seaborn-ticks', 'seaborn-white', 'seaborn-whitegrid', 'tableau-colorblind10'] # 使用背景 plt.style.use('seaborn-whitegrid')# 生成圖表 plt.plot(x, y,'b+')# 展示圖標 plt.show() import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt# 準備 X 軸的數據x = np.linspace(0, 10, 10) x = np.linspace(-10, 10, num=100)b = np.arange(5)print(b) # [0,1,2,3,4] . plt 支持列表對應進行生成圖片plt.plot(b, b * 2.0, 'g--') # plt.plot(b, b * 1.0, 'g--', b, b * 1.5, 'rx-', b, b * 2.0, 'bo-') # 也支持生成多線plt.show()

加標記點

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np# x = np.array([1,3,4,5,8,9,6,1,3,4,5,2,4]) # x 可以是列表，也可以是經過 np.array 加工為 線性數據結構。 x = [1,3,4,5,8,9,6,1,3,4,5,2,4]plt.plot(x, marker = 'o') # markersize = 10 #可以設置點的大小 ，點的顏色，markerfacecolor = 'r' plt.show()

marker 可以定義的符號如下： "." m00 點 "," m01 像素點 "o" m02 實心圓 "v" m03 下三角 "^" m04 上三角 "<" m05 左三角 ">" m06 右三角 "1" m07 下三叉 "2" m08 上三叉 "3" m09 左三叉 "4" m10 右三叉 "8" m11 八角形 "s" m12 正方形 "p" m13 五邊形 "P" m23 加號（填充） "*" m14 星號 "h" m15 六邊形 1 "H" m16 六邊形 2 "+" m17 加號 "x" m18 乘號 x "X" m24 乘號 x (填充) "D" m19 菱形 "d" m20 瘦菱形 "|" m21 豎線 "_" m22 橫線 0 (TICKLEFT) m25 左橫線 1 (TICKRIGHT) m26 右橫線 2 (TICKUP) m27 上豎線 3 (TICKDOWN) m28 下豎線 4 (CARETLEFT) m29 左箭頭 5 (CARETRIGHT) m30 右箭頭 6 (CARETUP) m31 上箭頭 7 (CARETDOWN) m32 下箭頭 8 (CARETLEFTBASE) m33 左箭頭 (中間點為基準) 9 (CARETRIGHTBASE) m34 右箭頭 (中間點為基準) 10 (CARETUPBASE) m35 上箭頭 (中間點為基準) 11 (CARETDOWNBASE) m36 下箭頭 (中間點為基準) "None", " " or "" 沒有任何標記 '$...$' m37 渲染指定的字符。例如 "$f$" 以字母 f 為標記。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【星海出品】数据可视化之Matplotlib入门（一）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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