matplotlib-指南

matplotlib

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Matplotlib 的文档相当完备,并且 Gallery页面 中有上百幅缩略图,打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图,只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下,基本上都能搞定。

初级绘制

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from pylab import *
X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256,endpoint=True)
C,S = np.cos(X), np.sin(X)
plot(X,C)
plot(X,S)
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默认配置

下面的代码中,我们展现了 matplotlib 的默认配置并辅以注释说明,这部分配置包含了有关绘图样式的所有配置。代码中的配置与默认配置完全相同,你可以在交互模式中修改其中的值来观察效果。

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# 导入 matplotlib 的所有内容(nympy 可以用 np 这个名字来使用)
from pylab import *
# 创建一个 8 * 6 点(point)的图,并设置分辨率为 80
figure(figsize=(8,6), dpi=80)
# 创建一个新的 1 * 1 的子图,接下来的图样绘制在其中的第 1 块(也是唯一的一块)
subplot(1,1,1)
X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256,endpoint=True)
C,S = np.cos(X), np.sin(X)
# 绘制余弦曲线,使用蓝色的、连续的、宽度为 1 (像素)的线条
plot(X, C, color="blue", linewidth=1.0, linestyle="-")
# 绘制正弦曲线,使用绿色的、连续的、宽度为 1 (像素)的线条
plot(X, S, color="green", linewidth=1.0, linestyle="-")
# 设置横轴的上下限
xlim(-4.0,4.0)
# 设置横轴记号
xticks(np.linspace(-4,4,9,endpoint=True))
# 设置纵轴的上下限
ylim(-1.0,1.0)
# 设置纵轴记号
yticks(np.linspace(-1,1,5,endpoint=True))
# 以分辨率 72 来保存图片
# savefig("exercice_2.png",dpi=72)
# 在屏幕上显示
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设置图片边界

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xmin ,xmax = X.min(), X.max()
ymin, ymax = Y.min(), Y.max()
dx = (xmax - xmin) * 0.2
dy = (ymax - ymin) * 0.2
xlim(xmin - dx, xmax + dx)
ylim(ymin - dy, ymax + dy)

等价与:

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xlim(1,2*X.min()-0.2*X.max(),1,2*X.max()-0.2*X.min())
ylim(1,2*Y.min()-0.2*Y.max(),1,2*Y.max()-0.2*Y.min() )

设置标记

设置记号的标签

记号现在没问题了,不过标签却不大符合期望。我们可以把 3.142 当做是 π,但毕竟不够精确。当我们设置记号的时候,我们可以同时设置记号的标签。注意这里使用了 LaTeX。

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xticks([-np.pi, -np.pi/2, 0, np.pi/2, np.pi],
[r'$-\pi$', r'$-\pi/2$', r'$0$', r'$+\pi/2$', r'$+\pi$'])
yticks([-1, 0, +1],
[r'$-1$', r'$0$', r'$+1$'])

移动脊柱

坐标轴线和上面的记号连在一起就形成了脊柱(Spines,一条线段上有一系列的凸起,是不是很像脊柱骨啊~),它记录了数据区域的范围。它们可以放在任意位置,不过至今为止,我们都把它放在图的四边。

实际上每幅图有四条脊柱(上下左右),为了将脊柱放在图的中间,我们必须将其中的两条(上和右)设置为无色,然后调整剩下的两条到合适的位置——数据空间的 0 点。

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ax = gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['left'].set_position(('data',0))

添加图例

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plot(X, C, color="blue", linewidth=2.5, linestyle="-", label="cosine")
plot(X, S, color="red", linewidth=2.5, linestyle="-", label="sine")
legend(loc='upper left')

给一些特殊点做标记

我们希望在 2π/3 的位置给两条函数曲线加上一个注释。

  • 我们在对应的函数图像位置上画一个点;
  • 然后,向横轴引一条垂线,以虚线标记;
  • 最后,写上标签。
    scatter([t,],[np.cos(t),], 50, color ='blue')
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scatter(x, y, s=20, c='b', marker='o', cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alpha=None, linewidths=None, verts=None, hold=None, **kwargs)

Make a scatter plot of x vs y, where x and y are sequence like objects of the same lengths.

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annotate(r'$\cos(\frac{2\pi}{3})=-\frac{1}{2}$',
xy=(t, np.cos(t)), xycoords='data',
xytext=(-90, -50), textcoords='offset points', fontsize=16,
arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2"))

图像、子图、坐标轴和记号

子图

你可以用子图来将图样(plot)放在均匀的坐标网格中。用 subplot 函数的时候,你需要指明网格的行列数量,以及你希望将图样放在哪一个网格区域中。此外,gridspec 的功能更强大,你也可以选择它来实现这个功能。

坐标轴

坐标轴和子图功能类似,不过它可以放在图像的任意位置。因此,如果你希望在一副图中绘制一个小图,就可以用这个功能。

记号

plt.fill_between(X, 1, Y+1, color='blue', alpha=.25)

条形图

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bar(X, +Y1, facecolor='#9999ff', edgecolor='white')
bar(X, -Y2, facecolor='#ff9999', edgecolor='white')
for x,y in zip(X,Y1):
text(x+0.4, y+0.05, '%.2f' % y, ha='center', va= 'bottom')

等高线

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from pylab import *
def f(x,y): return (1-x/2+x**5+y**3)*np.exp(-x**2-y**2)
n = 256
x = np.linspace(-3,3,n)
y = np.linspace(-3,3,n)
X,Y = np.meshgrid(x,y)
contourf(X, Y, f(X,Y), 8, alpha=.75, cmap='jet')
C = contour(X, Y, f(X,Y), 8, colors='black', linewidth=.5)
show()