Python数据分析笔记#9.1.2 颜色、标记和线型

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绘图和可视化

Plotting and Visualization

• 9.1 => matplotlib

-------> figure and subplot

-------> 调整subplot周围的间距

-------> 颜色、标记和线型

• 9.2 => pandas和seaborn绘图

调整subplot周围的间距

默认情况下，matplotlib会在subplot外围留下一定的边距，并在subplot之间留下一定的间距，并且通过GUIwindow调整图像大小时，间距也会自动调整。

我们可以使用Figure的subplots_adjust方法修改间距，格式是这个样子的：

subplots_adjust(left=None, bottom=None, right=None, top=None, wspace=None, hspace=None)

wspace和hspace控制宽度和高度的百分比，也就是subplots之间的间距。

下面是一个subplot间距缩到0的例子：

fig, axes = plt.subplots(2, 2, sharex=True, sharey=True)
for i in range(2):
    for j in range(2):
        axes[i,j].hist(np.random.randn(500), bins=50, color='orange')      

plt.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0)

颜色、标记和线型

plot函数接受一组X和Y坐标，还可以传入一个表示颜色和线型的字符串缩写。

比如下面是绘制绿色虚线的代码，'g--'中‘g'代表green，’--‘代表虚线

plt.figure()
plt.plot(np.arange(10), 7*np.arange(10)-25, 'g--')

更完整的代码是下面这样的，效果和上面一样的:

plt.plot(np.arange(10), 7*np.arange(10)-25, linestyle='--', color='g')

我们还可以在线图使用标记强调数据点，这样可以更清楚的看出真实数据点的位置：

plt.figure()
plt.plot(np.random.randn(30).cumsum(), 'go--')

上面的代码等价于下面这段代码：

plt.figure()
plt.plot(np.random.randn(30).cumsum(), color='green', linestyle='--', marker='o')

另外在线型图中，非实际数据点默认是按照线性方式插值的。可以通过drawstyle选项修改：

plt.figure()
data = np.random.randn(30).cumsum()
plt.plot(data, 'b--', label='Default')
plt.plot(data, 'y-', drawstyle='steps-post',label='steps' )
plt.legend(loc='best')

plt.plot中可以传入的参数有很多，下面这张表中都是可以控制的参数：

颜色color有：'r'或'red' -> 红色，'b'或'blue' -> 蓝色，'y'或'yellow' -> 黄色，'g'或'green' -> 绿色，'k'或'black' -> 黑色...

marker的话有：'d'->diamond钻石，'o'-> 圆圈，'s' -> 方形， 'v' -> 倒三角，'^' -> 正三角...

......

记是不可能全记的，也没必要记，忘了网上查就行了。

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