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6大类27个方法，完整解读python可视化方法，一下子亮了!

off999 2024-11-15 23:07 18 浏览 0 评论

前言

python包matplotlib API函数（如plot和close）都位于matplotlib.pyplot模块中，其通常的引入约定是:

import matplotlib.pyplot as plt

虽然pandas的绘图函数能够处理许多普通的绘图任务，但如果需要自定义一些高级功能的话就必须学习matplotlib API。

1. Figure和Subplot

Matplotlib的图像都位于figure对象中。

1.1 创建figure

可以用plt.figure创建一个新的figure：

In [197]: fig=plt.figure()

1.2 figsize

plt.figure有一些选项，特别是figsize，它用于确保当图片保存到磁盘时具有一定的大小和纵横比。Matplotlib中的figure还支持一种MATLAB式的编号架构（例如plt.figure(2)）。通过plt.gcf()即可得到当前figure的引用。

1.3 add_subplot

不能通过空figure绘图。必须用add_subplot创建一个或多个subplot才行：

In [199]: ax1=fig.add_subplot(2,2,1)

这条代码的意思是：图像应该是2X2的，且当前选中的是4个subplot中的第一个（编号从1开始）。

In [201]: ax2=fig.add_subplot(2,2,2)

In [202]: ax3=fig.add_subplot(2,2,3)

“k--”是一个线型选项，用于告诉matplotlib绘制黑色虚线图。

上面安歇由fig.add_subplot所返回的对象是AxesSublpot对象。

直接调用它们的实例方法就可以在其他空着的格子里面画图了：

In [220]: _=ax1.hist(randn(100),bins=20,color='k',alpha=0.3)

In [222]: ax2.scatter(np.arange(30),np.arange(30)+3*randn(30))

1.4 plt.subplots

可以在matplotlib的文档中找到各种图表类型。

由于根据特定布局创建图Figure和subplot是一件非常常见的任务，于是便出现了一个更为方便的方法（plt.subplots），它可以创建一个新的figure，并返回一个含有已创建的subplot对象的Numpy数组：

In [227]: fig,axes=plt.subplots(2,3)

In [229]: axes

Out[229]:

array([[<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x000001B2719F3E48>,

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x000001B271A9F7F0>,

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x000001B271B02EF0>],

[<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x000001B271B5F630>,

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x000001B271BC7B70>,

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x000001B271B7C828>]], dtype=object)

可以轻松对axes数组进行索引，就像是一个二维数组一样，例如axes[0,1].

还可以通过sharex和sharey指定subplot应该具有相同的X轴和Y轴。在比较相同范围的数据时，这也是非常使用的，否则，matplotlib会自动缩放各图标的界限。

1.5 pyplot.subplots的选项

1.6 调整subplot周围的间距

默认情况下，matplotlib会在subplot外围留下一定的间距，并在subplot之间留下一定的间距。间距跟图像的高度和宽度有关。因此，如果调整了图像大小（不管是变成还是手工），间距也会自动调整。利用figure的subplots_adjust方法可以轻而易举地修改间距，此外，它也是个顶级函数：

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

wspace和hspace用于控制宽度和高度的百分比，可以用作subplot之间的间距。

举例：

In [1]: import numpy as np

In [2]: from pandas import Series,DataFrame

In [3]: import pandas as pd

In [4]: import matplotlib.pyplot as plt

In [5]: from numpy.random import randn

In [6]: for i in range(2):

...: for j in range(2):

...: axes[i,j].hist(randn(500),bins=50,color='r',alpha=0.5)

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

...:

<matplotlib.figure.Figure at 0x1c033028860>

不难看出，其中的轴标签重叠了。Matplotlib不会检查标签是否重叠，所以对于这种情况，只能自己设定刻度位置和刻度标签。

2. 颜色、标记和线型

Matplotlib的plot函数接受一组X和Y坐标，还可以接受一个表示颜色和线型的字符串缩写。

2.1 颜色（color=’’）

ax.plot(x,y,’g’)

上述颜色为绿色。常用的颜色都有一个缩写词，要使用其他任意颜色则可以通过指定其RGB值的形式使用（例如：‘#cecece’）。

2.2 线型（linestyle=’’）

ax.plot(x,y,linestyle=’--’,color=’g’)

完整的linestyle列表请参见plot的文档。

2.3 标记（marker=’’）

线型图还可以加上一些标记（marker），以强调实际的数据点。由于Matplotlib创建的是连续的线型图（点与点之间插值），因此有时可能不太容易看出真实数据点的位置。标记也可以放到格式字符串中，但标记类型和线型必须放在颜色后面，如下图：

In [41]: plt.plot(randn(30).cumsum(),'ko--')

还可以将其写成更为明确的形式：

In [43]: plt.plot(randn(30).cumsum(),color='g',linestyle='dashed',marker='o')

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

In [44]: data=randn(30).cumsum()

In [45]: plt.plot(data,'k--',label='Default')

In [46]: plt.plot(data,'k--',drawstyle='steps-post',label='steps-post')

3. 刻度、标签和图例

对于大多数的图表装饰项，其主要实现方式有二：使用过程型的pyplot接口（MATLAB用户非常熟悉）以及更为面向对象的原生的matplotlib API。

Pyplot接口的设计目的就是交互式使用，含有诸如xlim、xticks和xticklabels之类的方法。它们分别控制图表的范围、刻度位置、刻度标签等。其使用方法有以下两种：

n 调用时不带参数，则返回当前的参数值。例如，plt.xlim()返回当前的X轴绘图范围。

n 调用时带参数，则设置参数值。因此，plt.xlim([0,10])会将X轴的范围设置为0到10。

所有这些方法都是对当前或最近创建的AxesSubplot起作用的。它们各自对应subplot对象上的两个方法，以xlim为例，就是ax.get_xlim和ax.set_xlim。本书作者更喜欢使用subplot的实例方法（因为他喜欢明确的事情，而且处理多个subplot时这样也更清楚一些）。

3.1 设置标题、轴标签、刻度以及刻度标签

创建一个简单的图像并绘制一段随机漫步：

In [48]: fig=plt.figure()

In [49]: ax=fig.add_subplot(1,1,1)

要修改X轴的刻度，最简单的方法是使用set_xticks和set_xticklabels。

@刻度：set_xticks

该方法告诉matplotlib要将刻度放在数据范围中的哪个位置，默认情况下，这些位置也就是刻度标签。但可以通过set_xticklabels将任何其他的值用作标签：

In [51]: ax.set_xticks([0,250,500,750,1000])

@ 标签：set_xticklabels

In [53]: labels=ax.set_xticklabels(['one','two','three','four','five'],rotation=30,fontsize='small')

最后，再用set_xlabel为X轴设置一个名称，并用set_title设置一个标题：

@标题：set_title

In [56]: ax.set_title('my first matplotlib plot')

@ X轴名称：set_xlabel

In [59]: ax.set_xlabel('stages')

Y轴的修改方式与此类似，只需将上述代码中的x替换为y即可。

3.2 添加图例

图例（legend）是另一种用于标识图表元素的重要工具。添加图例的方式有二。最简单的是在添加subplot的时候传入label参数：

In [61]: fig=plt.figure()

In [62]: ax=fig.add_subplot(1,1,1)

In [63]: ax.plot(randn(1000).cumsum(),'k',label='one')

In [65]: ax.plot(randn(1000).cumsum(),'k--',label='two')

In [67]: ax.plot(randn(1000).cumsum(),'k.',label='three')

在此之后，可以调用ax.legend()或plt.legend()来自动创建图例：

@ 图例：ax.legend()

In [69]: ax.legend(loc='best')

Loc告诉matplotlib要将图例放在哪。如果不是吹毛求疵的话，“best”是不错的选择，因为它会选择最不碍事的位置。要从图例中去除一个或多个元素，不传入label或传入label=’_nolegend_’即可。

4. 注解以及在Subplot上绘图

除标准的图表对象之外，可能还希望绘制一些自定义的注解（比如文本、箭头或其他图形等）。

注解可以通过text、arrow和annotate等函数进行添加。Text可以将文本绘制在图表的指定坐标（x,y），还可以加上一些自定义格式：

ax.text(x,y,’Hello world’,family=’monospace’,fontsize=10)

In [72]: from datetime import datetime

In [74]: fig=plt.figure()

In [76]: ax=fig.add_subplot(1,1,1)

In [79]: data=pd.read_csv('G:\LPTPython\spx.csv',index_col=0,parse_dates=True)

In [81]: spx=data['SPX']

In [84]: spx.plot(ax=ax,style='k-')

In [86]: crisis_data=[(datetime(2007,10,11),'Peak of bull market'),(datetime(2008,3,12),'Beat Stearns Fails'),(datetime(2008,9,15),'Lehman Bankruptcy')]

In [88]: for date,label in crisis_data:

...:ax.annotate(label,xy=(date,spx.asof(date)+50),xytext=(date,spx.asof(date)+200),arrowprops=dict(facecolor='black'),horizontalalignment='left',verticalalignment='top')

In [91]: ax.set_xlim(['1/1/2007','1/1/2011'])

In [93]: ax.set_ylim([600,1800])

In [95]: ax.set_title('Important dates in 2008-2009 financial crisis')

In [97]: ax.legend()

更多有关注释的示例，访问matplotlib的在线示例库。

5. 将图表保存到文件

5.1 plt.savefig()

利用plt.savefig可以将当钱图标保存到文件。该方法相当于Figure对象的实例方法savefig。

In [108]: fig.savefig('new.pdf')

5.2 获取文件位置

In [104]: import os

In [109]: os.path.abspath('new.pdf')

Out[109]: 'C:\\Users\\lpt20\\new.pdf'

文件类型是通过文件扩展名判断出来的。在发布图片时最常用到两个重要的选项是dpi和bbox_inches。

5.3 分辨率：dpi

功能：控制“每英寸点数”分辨率

In [110]: fig.savefig('figpath.png',dpi=400)

5.4 剪除空白部分：bbox_inches=’’

功能：可以剪除当前图表周围的空白部分

要得到一张带有最小白边且分辨率为400DPI的PNG图片，如下：

In [110]: fig.savefig('figpath.png',dpi=400,bbox_inches='tight')

5.5 savefig写入任何文件型对象

savefig并非一定要写入磁盘，也可以写入任何文件型的对象，比如StringIO：

from io import StringIO

buffer=StringIO()

plt.savefig(buffer)

plot_data=buffer.getvalue()

6. 图形参数

柱状图：matplotlib.pyplot.hist

matplotlib.pyplot.hist(x, bins=None, range=None, density=None, weights=None, cumulative=False, bottom=None, histtype=’bar’, align=’mid’, orientation=’vertical’, rwidth=None, log=False, color=None, label=None, stacked=False, normed=None, hold=None, data=None, **kwargs)

bins：整数或序列或“自动”，可选。

如果给定一个整数，则计算并返回bin + 1 bin的边，这与numpy.直方图()一致。

如果bin是一个序列，则给出bin的边，包括第一个bin的左边边和最后一个bin的右边边。在本例中，返回的箱子未经过修改。

除了最后一个(最右边的)垃圾桶，其他的都半开着。换句话说，如果箱子是：

[1, 2, 3, 4]

然后第一个bin是[1,2)(包括1，但不包括2)，第二个bin是[2,3)，但是最后一个bin是[3,4]，其中包括4。

如果容器是一个序列，则支持不等距的容器。

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