matplot绘图指南

matplot绘图主要的对象有pyplot，figure，axes三种对象。分别对应画布总体对象，画布和轴。

concept

• Figure Figure对象可以包含一个或者多个Axes
• Axes 每个Axes对象都是一个拥有自己坐标系统的绘图区域
• Axis Axis为坐标轴，
• patches

pyplot

pyplot是matplot的基本绘图对象，pyplot是有状态的，因此，每次对pyplot的设置，都会被记录到它的状态中。

折线图

折线图一般使用plt.plot()函数进行绘制。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

if __name__ == '__main__':
    x = np.arange(0, 5, 0.2)  # 输入数据
    line = plt.plot(x, x, 'r--', x, x**2, 'bs', x, x**3, 'g^')  # 在同一个图中画三条curve
    plt.title("plot tutor")   # 图的描述
    plt.axis([0, 5, 0, 20])  # x轴和y轴的范围
    plt.xlabel("order of numbers")  # x轴的描述
    plt.ylabel("numbers")  # y轴的描述
    plt.show()
    pass

直方图

直方图可以使用plt.hist() 进行画图，代码及效果如下：

def plot_hist():
    mu, sigma = 100, 15
    x = mu + sigma * np.random.randn(10000)

    # the histogram of the data
    n, bins, patches = plt.hist(x, 50, normed=1, facecolor='b', alpha=0.75)

    plt.xlabel('Smart')
    plt.ylabel('Probability')
    plt.title('Histogram of IQ')
    plt.text(60, .025, r'$\mu=100, \ \sigma=15$') # 信息标注
    plt.axis([40, 160, 0, 0.03])
    plt.grid(True)  # 是否显示网格
    plt.annotate('max y', xy=(100, 0.025), xytext=(120, 0.028),
                 arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05),)

对应的参数如下：

1. x : (n,) 数组
2. bins : integer or array_like, 箱数
3. range : tuple, optional,(x.min(), x.max()) default: None 最大最小值
4. normed : boolean, optional, default: False 符合正态分布
5. weights : array_like, shape (n, ), optional, 权重，与x数组相同
6. cumulative : boolean, optional, default 是否累加
7. bottom : array_like, scalar, or None, default: None，默认为0，底部为0
8. histtype : [‘bar’ | ‘barstacked’ | ‘step’ | ‘stepfilled’], 直方图的类型
   1.‘bar’ 条状图
   1. ‘barstacked’
   2. step 波浪状图
   3. stepfilled 填充的波浪状图

1. align : [‘left’ | ‘mid’ | ‘right’], optional, default: ‘mid’ 对齐
   1. ‘left’: 与数字左对齐.
   2. ‘mid’: 中间对齐.
   3. ‘right’: 右对齐.
2. orientation : [‘horizontal’ | ‘vertical’], optional，默认垂直
3. rwidth : scalar, optional, default: None 默认计算bar的宽度
4. log : boolean, optional, default log形式
5. color : color or array_like of colors, optional, default: None 颜色
6. label : string, optional, default: 每个桶打上label？
7. stacked : boolean, optional, default 多维数据使用

折线的属性

setp方法用于设置折线的属性，当然也可以直接在plt.plot中设置折现的属性。

plt.plot(x, y, linewidth=2.0)
# or

lines = plt.plot(x1, y1, x2, y2)  #返回绘制的两条折现，也可以使用line1，line2对序列进行解包
# use keyword args
plt.setp(lines, color='r', linewidth=2.0)  #设置折线的宽度

样式

matplot中自带了图标的样式，常用的图标样式例如R风格为”ggplot”,调用图表的风格可以使用如下代码：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('ggplot')

查看已有的风格：

print plt.style.available

可以在matplot中的风格路径下，自定义自己的画图风格（命名+.mplstyle)：

~/.matplotlib/stylelib/presentation.mplstyle

内部可定义如下分割：

axes.titlesize : 24
axes.labelsize : 20
lines.linewidth : 3
lines.markersize : 10
xtick.labelsize : 16
ytick.labelsize : 16

最后当然可以同时使用多个主题，但如果键值冲突的话，后引用的会覆盖前面的。

plt.style.use(['dark_background', 'presentation'])

线条

关于线条方面的设置，可以查看matplot线条帮助文档

颜色

在涉及文字的地方均可以设置字体和对应的颜色，颜色的key为color，其中颜色可以指定为如下几种形式

• 灰度等级
• • 0.75 (0~1.0)
• 纯色
  • b : blue
  • g : green
  • r : red
• 16进制颜色：
  • #eeefff

• RGB三元组颜色：

  • （0.0, 0.0, 0.0）

    plt.xlabel(u"输入变量", fontsize=14, color='blue')  # x轴的描述
    

透明度

透明度可以用key为alpha的字段指定，其值范围为0~1

信息标注

信息标注，可以实现图中填写各种各样的文字信息，信息标注可以引入latex中的数学表达式，功能非常强大。标注函数中的kwargs对应的配置可参考附录中的信息

标注x轴 xlabel()

函数原型为matplotlib.pyplot.xlabel(s, args, *kwargs)，
对应的参数有如下：

• ‘fontsize’ : ‘small’,
• ‘verticalalignment’ : ‘top’,
• ‘horizontalalignment’ : ‘center’

标注y轴 ylabel()

函数原型为matplotlib.pyplot.ylabel(s, args, *kwargs)

• ‘fontsize’ : ‘small’,
• ‘verticalalignment’ : ‘center’,
• ‘horizontalalignment’ : ‘right’,
• ‘rotation’=’vertical’ :

标题 title()

函数原型为matplotlib.pyplot.title(s, args, *kwargs)

• s : str
• fontdict : dict
  • ‘fontsize’
  • “fontweight’ : rcParams[‘axes.titleweight’],
  • ‘verticalalignment’: ‘baseline’,
  • ‘horizontalalignment’: loc
• loc : {‘center’, ‘left’, ‘right’}

大标题 suptitle()

函数原型为matplotlib.pyplot.suptitle(args, *kwargs)，几个默认参数如下：

• x : 0.5
• y : 0.98
• horizontalalignment : ‘center’
• verticalalignment : ‘top’

例：

fig.suptitle('bold figure suptitle', fontsize=14, fontweight='bold')

标注箭头 annotate()

annotate可以在图中标注一部分关键的点，并以箭头的方式指出。函数原型为matplotlib.pyplot.annotate(args, *kwargs)，几个默认参数如下：

s : 标注文字
xy : (x, y) 指向的点坐标
xytext : (x, y) 文字的坐标点

xycoords : 点坐标的类型？ default: “data” Examples: “figure points”, “figure pixels”, “figure fraction”, “axes points”,

textcoords : 文字坐标点的类型，Examples: “figure points”, “figure pixels”, “figure fraction”, “axes points”.

arrowprops : line2D，箭头线条的类型，常用方法：

arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05)

详细可参考文档

例：

ax.annotate('annotate', xy=(2, 1), xytext=(3, 4),
        arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))

标注任意位置text()

matplotlib.pyplot.text(x, y, s, fontdict=None, withdash=False, **kwargs)用于标注任意一个位置，参数意义如下：

• x,y: 标注的坐标位置
• s: 标注内容
• fontdict： 字体内容，一般定义在matplot中rcParams配置文件中
  • fontsize
  • fontweight
  • verticalalignment：垂直对齐 “baseline”,”center”
  • horizontalalignment: 水平对齐 “loc”, “center”
• withdash: 是否使用虚线框
• **kwargs：
  • fontsize

text可以被一个矩形包裹，使用方法如下：

ax.text(3, 8, 'boxed italics text in data coords', style='italic',
   bbox={'facecolor':'red', 'alpha':0.5, 'pad':10})

所有的图最后可以展示如下：

饼图

饼图可以使用plt.pie制作。运行下面代码可以得到一个饼图，饼图的

def plot_pie():
    # The slices will be ordered and plotted counter-clockwise.
    labels = 'Frogs', 'Hogs', 'Dogs', 'Logs'
    sizes = [15, 30, 45, 10]
    colors = ['yellowgreen', 'gold', 'lightskyblue', 'lightcoral']

    plt.pie(sizes, labels=labels, colors=colors,
            autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=90)
    # 长宽比例相等，这样形成的图就是一个正圆
    plt.axis('equal')
    plt.suptitle(u"xx大厦", fontsize=14)

    plt.show()

pie的相关参数如下：

1. explode: 默认各个扇形不分离，若数组中的数大于0，则表示偏离
2. colors: 每个色块的颜色
3. labels: 每个色块的标签
4. autopct: [ None | format string | format function ]，每个色块的数值，可以是函数，也可以是格式化字符串。字符串使用%字符串格式，格式化字符串有些类似C语言的格式化字符串
5. pctdistance: scalar，20%对应的距离色块中心的距离，默认为0.6
6. labeldistance: scalar
7. The radial distance at which the pie labels are drawn
8. shadow: [ False | True ]，是否有阴影
9. startangle: [ None | Offset angle ] 色块的旋转
10. radius: [ None | scalar ] 饼图的半径，默认为1
11. counterclock: [ False | True ] 饼图显示比例的顺序
12. wedgeprops: [ None | dict of key value pairs ]
    1. wedgeprops = { ‘linewidth’ : 3 } 用于设置wedge对象
13. textprops: [ None | dict of key value pairs ] 文字对象

subplot

subplot是用于在绘图版上绘制多张图标的函数。
subplot, numrows(行数), numcols(列数），fignum（图数），

plt.figure(1)
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(t1, f(t1), 'bo', t2, f(t2), 'k')

plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(t2, np.cos(2*np.pi*t2), 'r--')
plt.show()

附录

字体知识

• 在字体排印学里，衬线指的是字母结构笔画之外的装饰性笔画。有衬线的字体叫衬线体(serif);没有衬线的字体，则叫做无衬线体(sans-serif)，无衬字体往往拥有相同的曲率，笔直的线条，锐利的转角。

中文支持

1. 修改matplotlibrc配置文件，在文件中找到如下两行，添加微软雅黑并去掉二者面前的注释

   #font.family         : sans-serif
   #font.sans-serif      : Microsoft Yahei,Bitstream Vera Sans, Lucida Grande, Verdana, Geneva, Lucid, Arial, Helvetica, Avant Garde, sans-serif
   

2. win10上没有自带ttf格式字体文件，可以到微软官网上下载

3. 把下载的字体放到\Python27\Lib\site-packages\matplotlib\mpl-data\fonts\ttf中
4. 删除.matplotlib\下的两个字体缓存文件，运行matplot程序后会自动刷新缓存

5. 重新运行自己的程序如下图，有中文的地方需要使用u’中文’标识为unicode：

   import matplotlib.pyplot as plt
   import numpy as np
   

if __name__ == '__main__':
    x = np.arange(0, 5, 0.2)  # 输入数据
    line = plt.plot(x, x, 'r--', x, x**2, 'bs', x, x**3, 'g^')  # 在同一个图中画三条curve
    plt.title(r"plot tutor$\sigma_i=15$")   # 图的描述
    plt.axis([0, 5, 0, 20])  # x轴和y轴的范围
    plt.xlim(0, 5)  # x轴的范围
    plt.ylim(0, 20)  # y轴的范围
    plt.xlabel(u"输入变量", fontsize=14, color='blue')  # x轴的描述
    plt.ylabel(u"输出变量", fontsize=14, color='blue')  # y轴的描述
    plt.legend(u"x = 小时, y = 个数")
    plt.show()

text可用配置(kwargs)

• alpha 0.0~1.0 透明度，越小越透明
• animated [True | False]
• axes an Axes instance
• backgroundcolor 背景色
• bbox 矩形框
• clip_box a matplotlib.transforms.Bbox instance
• clip_on [True | False]
• clip_path [ (Path, Transform) | Patch | None ]
• color 字体颜色
• contains a callable function
• family 字体
• figure figure实例对象
• fontproperties or font_properties a matplotlib.font_manager.FontProperties instance
• gid an id string
• horizontalalignment or ha [ ‘center’ | ‘right’ | ‘left’ ] 水平对齐
• label string or anything printable with ‘%s’ conversion.
• linespacing 几倍行距float
• lod [True | False]
• multialignment [‘left’ | ‘right’ | ‘center’ ] 对齐
• path_effects unknown
• picker [None|float|boolean|callable]
• position (x,y)位置
• rasterized [True | False | None]
• rotation [ 旋转角度 | ‘vertical’ | ‘horizontal’ ]
• rotation_mode unknown
• size or fontsize [size in points | ‘xx-small’ | ‘x-small’ | ‘small’ | ‘medium’ | ‘large’ | ‘x-large’ | ‘xx-large’ ]字体大小
• sketch_params unknown
• snap unknown
• stretch or fontstretch [a numeric value in range 0-1000 | ‘ultra-condensed’ | ‘extra-condensed’ | ‘condensed’ | ‘semi-condensed’ | ‘normal’ | ‘semi-expanded’ | ‘expanded’ | ‘extra-expanded’ | ‘ultra-expanded’ ]
• style or fontstyle [ ‘normal’ | ‘italic’ | ‘oblique’]
• text string or anything printable with ‘%s’ conversion.
• transform Transform instance
• url a url string
• variant or fontvariant [ ‘normal’ | ‘small-caps’ ]
• verticalalignment or va or ma [ ‘center’ | ‘top’ | ‘bottom’ | ‘baseline’ ]
• visible [True | False] 是否可见
• weight or fontweight [a numeric value in range 0-1000 | ‘ultralight’ | ‘light’ | ‘normal’ | ‘regular’ | ‘book’ | ‘medium’ | ‘roman’ | ‘semibold’ | ‘demibold’ | ‘demi’ | ‘bold’ | ‘heavy’ | ‘extra bold’ | ‘black’ ]
• x float 位置
• y float 位置
• zorder 所在层序号