Python 第三方模块之 matplotlib - 绘图库

简介

matplotlib是受MATLAB的启发构建的。MATLAB是数据绘图领域广泛使用的语言和工具。MATLAB语言是面向过程的。利用函数的调用，MATLAB中可以轻松的利用一行命令来绘制直线，然后再用一系列的函数调整结果。

matplotlib有一套完全仿照MATLAB的函数形式的绘图接口，在matplotlib.pyplot模块中。这套函数接口方便MATLAB用户过度到matplotlib包

安装

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pip3 install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

面板和子图

Figure：面板(图)，matplotlib中的所有图像都是位于figure对象中，一个图像只能有一个figure对象。
Subplot：子图，figure对象下创建一个或多个subplot对象(即axes)用于绘制图像。

简单示例

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# -*- coding: utf-8 -*-
 
# 引入库
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.pylab import mpl
from matplotlib.ticker import MultipleLocator
 
# 防止中文乱码
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 中文显示
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 负号显示
 
# 使用numpy产生数据
x = np.arange(-5, 5, 0.1)
y = x*3
z = x**2
 
plt.title('图像1')
plt.xlabel('x')  # x轴名称
plt.ylabel('y')  # y轴名称
plt.xlim(0, 1)  # x轴范围
plt.ylim(0, 1)  # y轴范围
plt.xticks([0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1])  # x轴刻度
plt.yticks([0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1])  # y轴刻度
 
# 绘制曲线
plt.plot(x, y, 'g-.', x, z, 'b--') # 同时绘制两条线
plt.legend(['y = x', 'z = x^2'])   # 绘制图例(就是x轴y轴名称)，该步骤应在绘图后
plt.savefig('1.png', dpi=500)      # 保存图片, dpi为清晰度，数值越高越清晰
plt.show()  # 显示图像，必须加这一句，不然看不到图像

一些参数

配置参数：

参数名 参数说明
axex 设置坐标轴边界和表面的颜色、坐标刻度值大小和网格的显示
figure 控制dpi、边界颜色、图形大小、和子区( subplot)设置
font 字体集（font family)、字体大小和样式设置
grid 设置网格颜色和线性
legend 设置图例和其中的文本的显示
line 设置线条（颜色、线型、宽度等)和标记
patch 是填充2D空间的图形对象，如多边形和圆。控制线宽、颜色和抗锯齿设置等。
savefig 可以对保存的图形进行单独设置。例如，设置渲染的文件的背景为白色。
verbose 设置matplotlib在执行期间信息输出，如silent、helpful、debug和debug-annoying。
xticks、yticks 为x,y轴的主刻度和次刻度设置颜色、大小、方向，以及标签大小。

线条相关属性标记设置

线条风格linestyle或ls 描述
‘-‘ 实线
‘:’ 虚线
‘–’ 破折线
‘None’, ‘ ‘, ‘’ 什么都不画
‘-.’ 点划线

线条标记

标记maker 描述
‘o’ 圆圈
‘.’ 点
‘D’ 菱形
‘s’ 正方形
‘h’ 六边形1
‘*’ 星号
‘H’ 六边形2
‘d’ 小菱形
‘_’ 水平线
‘v’ 一角朝下的三角形
‘8’ 八边形
‘<’ 一角朝左的三角形
‘p’ 五边形
‘>’ 一角朝右的三角形
‘,’ 像素
‘^’ 一角朝上的三角形
‘+’ 加号
‘ ‘ 竖线
‘None’,’’,’ ‘ 无
‘x’ x

颜色

别名 颜色
b 蓝色
g 绿色
r 红色
y 黄色
c 青色
k 黑色
m 洋红色
w 白色

如果这两种颜色不够用，还可以通过两种其他方式来定义颜色值：

  • 1、使用HTML十六进制字符串 color=’#123456’ 使用合法的HTML颜色名字（’red’,’chartreuse’等)。
  • 2、也可以传入一个归一化到[0,1]的RGB元祖。 color=(0.3,0.3,0.4)

一些语法

背景色

通过向如matplotlib.pyplot.axes()或者matplotlib.pyplot.subplot()这样的方法提供一个axisbg参数，可以指定坐标轴的背景色。

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subplot(111,axisbg=(0.1843,0.3098,0.3098))  # 指定背景色
plt.subplot(211,facecolor=(0.1843,0.3098,0.3098))  #将窗口分成2行1列，在第1个作图，并设置背景色

fiure

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fig = plt.figure(num=None, figsize=(a, b), dpi=dpi)
# 参数说明：
    num – 如果此参数没有提供，则一个新的figure对象将被创建，同时增加figure的计数数值，如果有此参数，且存在对应id的figure对象, 如果num的值是字符串，则将窗口标题设置为此字符串。
    figsize – 设置图形的大小，a 为图形的宽， b 为图形的高，单位为英寸
    dpi – 为设置图形每英寸的点数，则此时图形的像素为：**px, py = a*dpi, b*dpi

复杂示例

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# -*- coding: utf-8 -*-
 
# 引入库
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.pylab import mpl
from matplotlib.ticker import MultipleLocator
 
# 防止中文乱码
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 中文显示
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 负号显示
 
# 使用numpy产生数据
x = np.arange(-5, 5, 0.1)
y = x*3
z = x**2
 
 
# 创建窗口、子图
# 方法1：先创建窗口，再创建子图。（一定绘制)
# fig = plt.figure(num=1, figsize=(15, 8), dpi=80)  # figsize 图像比例
# ax1 = fig.add_subplot(2, 1, 1)   # 通过fig添加子图，参数：行数，列数，第几个。2行1列第一个
# ax2 = fig.add_subplot(2, 1, 2)   # 通过fig添加子图，参数：行数，列数，第几个。2行1列第二个
# print(fig, ax1, ax2)
 
# 方法2：一次性创建窗口和多个子图。（空白不绘制)
fig, axarr = plt.subplots(2, 2, facecolor='red')  # 开一个新窗口，并添加4个子图，返回子图数组.facecolor设置背景颜色
ax1 = axarr[0,0]  # 通过子图数组获取一个子图
ax2 = axarr[0,1]  # 通过子图数组获取一个子图
print(fig, ax1, ax2)
 
# 方法3：一次性创建窗口和一个子图。（空白不绘制)
# ax1 = plt.subplot(1, 1, 1, facecolor='white')  # 开一个新窗口，创建1个子图。facecolor设置背景颜色
# print(ax1)
 
# 获取对窗口的引用，适用于上面三种方法
# fig = plt.gcf()   # 获得当前figure
# fig = ax1.figure   #获得指定子图所属窗口
 
# fig.subplots_adjust(left=0)    # 设置窗口左内边距为0，即左边留白为0
 
# 设置子图的基本元素
ax1.set_title("python-drawing")  # 设置图体，plt.title
ax1.set_xlabel("X—name")         # 设置x轴名称,plt.xlabel
ax1.set_ylabel('y-name')         # 设置y轴名称,plt.ylabel
plt.axis([-6, 6, -10, 10])       # 设置横纵坐标轴范围，这个在子图中被分解为下面两个函数
ax1.set_xlim(-5, 5)              # 设置横轴范围，会覆盖上面的横坐标,plt.xlim
ax1.set_ylim(-10, 10)            # 设置纵轴范围，会覆盖上面的纵坐标,plt.ylim
 
xmajorLocator = MultipleLocator(2)   # 定义横向主刻度标签的刻度差为2的倍数。就是隔几个刻度才显示一个标签文本
ymajorLocator = MultipleLocator(3)   # 定义纵向主刻度标签的刻度差为3的倍数。就是隔几个刻度才显示一个标签文本
 
ax1.xaxis.set_major_locator(xmajorLocator)  # x轴 应用定义的横向主刻度格式。如果不应用将采用默认刻度格式
ax1.yaxis.set_major_locator(ymajorLocator)  # y轴 应用定义的纵向主刻度格式。如果不应用将采用默认刻度格式
 
ax1.xaxis.grid(True, which='major')      # x坐标轴的网格使用定义的主刻度格式
ax1.yaxis.grid(True, which='major')      # y坐标轴的网格使用定义的主刻度格式
 
ax1.set_xticks([])     # 去除坐标轴刻度
ax1.set_xticks((-5,-3,-1,1,3,5))  # 设置坐标轴刻度
ax1.set_xticklabels(labels=['x1','x2','x3','x4','x5'],rotation=-30,fontsize='small')  # 设置刻度的显示文本，rotation旋转角度，fontsize字体大小
 
plot1=ax1.plot(x, y, marker='o', color='g', label='legend1')   # 点图：marker图标
plot2=ax2.plot(x, y, linestyle='--', alpha=0.5, color='r', label='legend2')   # 线图：linestyle线性，alpha透明度，color颜色，label图例文本
 
ax1.legend(loc='upper left')              # 显示图例,plt.legend()
ax1.text(2.8, 7, r'y=3*x')                # 指定位置显示文字,plt.text()
ax1.annotate('important point', xy=(2, 6), xytext=(3, 1.5),  # 添加标注，参数：注释文本、指向点、文字位置、箭头属性
            arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05),
            )
# 显示网格。which参数的值为major(只绘制大刻度)、minor(只绘制小刻度)、both，默认值为major。axis为'x','y','both'
ax1.grid(b=True, which='major', axis='both', alpha= 0.5, color='skyblue', linestyle='--', linewidth=2)
 
axes1 = plt.axes([.2, .3, .1, .1], facecolor='y')  # 在当前窗口添加一个子图，rect=[左, 下, 宽, 高]，是使用的绝对布局，不和以存在窗口挤占空间
axes1.plot(x, y)  # 在子图上画图
plt.savefig('aa.png', dpi=400, bbox_inches='tight')   # savefig保存图片，dpi分辨率，bbox_inches子图周边白色空间的大小
plt.show()  # 打开窗口，对于方法1创建在窗口一定绘制，对于方法2方法3创建的窗口，若坐标系全部空白，则不绘制

plot时可以设置的属性包括如下：

属性 值类型
alpha 浮点值
animated [True / False]
antialiased or aa [True / False]
clip_box matplotlib.transform.Bbox 实例
clip_on [True / False]
clip_path Path 实例， Transform，以及Patch实例
color or c 任何 matplotlib 颜色
contains 命中测试函数
dash_capstyle [‘butt’ / ‘round’ / ‘projecting’]
dash_joinstyle [‘miter’ / ‘round’ / ‘bevel’]
dashes 以点为单位的连接/断开墨水序列
data (np.array xdata, np.array ydata)
figure matplotlib.figure.Figure 实例
label 任何字符串
linestyle or ls [ ‘-‘ / ‘–’ / ‘-.’ / ‘:’ / ‘steps’ / …]
linewidth or lw 以点为单位的浮点值
lod [True / False]
marker [ ‘+’ / ‘,’ / ‘.’ / ‘1’ / ‘2’ / ‘3’ / ‘4’ ]
markeredgecolor or mec 任何 matplotlib 颜色
markeredgewidth or mew 以点为单位的浮点值
markerfacecolor or mfc 任何 matplotlib 颜色
markersize or ms 浮点值
markevery [ None / 整数值 / (startind, stride) ]
picker 用于交互式线条选择
pickradius 线条的拾取选择半径
solid_capstyle [‘butt’ / ‘round’ / ‘projecting’]
solid_joinstyle [‘miter’ / ‘round’ / ‘bevel’]
transform matplotlib.transforms.Transform 实例
visible [True / False]
xdata np.array
ydata np.array
zorder 任何数值

一个窗口多个图

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#一个窗口，多个图，多条数据
sub1=plt.subplot(211,facecolor=(0.1843,0.3098,0.3098))  #将窗口分成2行1列，在第1个作图，并设置背景色
sub2=plt.subplot(212)   #将窗口分成2行1列，在第2个作图
sub1.plot(x,y)          #绘制子图
sub2.plot(x,y)          #绘制子图
 
axes1 = plt.axes([.2, .3, .1, .1], facecolor='y')  #添加一个子坐标系，rect=[左, 下, 宽, 高]
plt.plot(x,y)           #绘制子坐标系，
axes2 = plt.axes([0.7, .2, .1, .1], facecolor='y')  #添加一个子坐标系，rect=[左, 下, 宽, 高]
plt.plot(x,y)
plt.show()

极坐标

属性设置同点图、线图中

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fig = plt.figure(3)                          # 新开一个窗口
ax1 = fig.add_subplot(1,2,1,polar=True)      # 启动一个极坐标子图
theta=np.arange(0,2*np.pi,0.02)              # 角度数列值
ax1.plot(theta,2*np.ones_like(theta),lw=2)   # 画图，参数：角度，半径，lw线宽
ax1.plot(theta,theta/6,linestyle='--',lw=2)  # 画图，参数：角度，半径，linestyle样式，lw线宽
 
ax2 = fig.add_subplot(1,2,2,polar=True)      # 启动一个极坐标子图
ax2.plot(theta,np.cos(5*theta),linestyle='--',lw=2)
ax2.plot(theta,2*np.cos(4*theta),lw=2)
 
ax2.set_rgrids(np.arange(0.2,2,0.2),angle=45)   # 距离网格轴，轴线刻度和显示位置
ax2.set_thetagrids([0,45,90])                   # 角度网格轴，范围0-360度
 
plt.show()

柱形图

属性设置同点图、线图中

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plt.figure(4)
x_index = np.arange(5)   # 柱的索引
x_data = ('A', 'B', 'C', 'D', 'E')
y1_data = (20, 35, 30, 35, 27)
y2_data = (25, 32, 34, 20, 25)
bar_width = 0.35   # 定义一个数字代表每个独立柱的宽度
 
rects1 = plt.bar(x_index, y1_data, width=bar_width,alpha=0.4, color='b',label='legend1')            # 参数：左偏移、高度、柱宽、透明度、颜色、图例
rects2 = plt.bar(x_index + bar_width, y2_data, width=bar_width,alpha=0.5,color='r',label='legend2') # 参数：左偏移、高度、柱宽、透明度、颜色、图例
# 关于左偏移，不用关心每根柱的中心不中心，因为只要把刻度线设置在柱的中间就可以了
plt.xticks(x_index + bar_width/2, x_data)  # x轴刻度线
plt.legend()  # 显示图例
plt.tight_layout()  # 自动控制图像外部边缘，此方法不能够很好的控制图像间的间隔
plt.show()

直方图

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fig,(ax0,ax1) = plt.subplots(nrows=2,figsize=(9,6))  # 在窗口上添加2个子图
sigma = 1   # 标准差
mean = 0    # 均值
x=mean+sigma*np.random.randn(10000)  # 正态分布随机数
ax0.hist(x,bins=40,normed=False,histtype='bar',facecolor='yellowgreen',alpha=0.75)  # normed是否归一化，histtype直方图类型，facecolor颜色，alpha透明度
ax1.hist(x,bins=20,normed=1,histtype='bar',facecolor='pink',alpha=0.75,cumulative=True,rwidth=0.8) # bins柱子的个数,cumulative是否计算累加分布，rwidth柱子宽度
plt.show()  # 所有窗口运行

散点图

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fig = plt.figure(6)          #添加一个窗口
ax =fig.add_subplot(1,1,1)   #在窗口上添加一个子图
x=np.random.random(100)      #产生随机数组
y=np.random.random(100)      #产生随机数组
ax.scatter(x,y,s=x*1000,c='y',marker=(5,1),alpha=0.5,lw=2,facecolors='none')  #x横坐标，y纵坐标，s图像大小，c颜色，marker图片，lw图像边框宽度
plt.show()  #所有窗口运行

三维图

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fig = plt.figure(5)
ax=fig.add_subplot(1,1,1,projection='3d')     #绘制三维图
 
x,y=np.mgrid[-2:2:20j,-2:2:20j]  #获取x轴数据，y轴数据
z=x*np.exp(-x**2-y**2)   #获取z轴数据
 
ax.plot_surface(x,y,z,rstride=2,cstride=1,cmap=plt.cm.coolwarm,alpha=0.8)  #绘制三维图表面
ax.set_xlabel('x-name')     #x轴名称
ax.set_ylabel('y-name')     #y轴名称
ax.set_zlabel('z-name')     #z轴名称
 
plt.show()

画矩形、多边形、圆形和椭圆

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fig = plt.figure(8)   #创建一个窗口
ax=fig.add_subplot(1,1,1)   #添加一个子图
rect1 = plt.Rectangle((0.1,0.2),0.2,0.3,color='r')  #创建一个矩形，参数：(x,y),width,height
circ1 = plt.Circle((0.7,0.2),0.15,color='r',alpha=0.3)  #创建一个椭圆，参数：中心点，半径，默认这个圆形会跟随窗口大小进行长宽压缩
pgon1 = plt.Polygon([[0.45,0.45],[0.65,0.6],[0.2,0.6]])  #创建一个多边形，参数：每个顶点坐标
 
ax.add_patch(rect1)  #将形状添加到子图上
ax.add_patch(circ1)  #将形状添加到子图上
ax.add_patch(pgon1)  #将形状添加到子图上
 
fig.canvas.draw()  #子图绘制
plt.show()

读取图片显示

imshow()接收一张图像，只是画出该图，并不会立刻显示出来。

imshow后还可以进行其他draw操作，比如scatter散点等，所有画完后使用plt.show()才能进行结果的显示。

plt.show() 之前必须要有 imshow(), 否则 plt.show() 将是空的图像

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from matplotlib import pyplot as plt
from skimage import io


im = io.imread(imPath)
plt.imshow(im)
plt.show()

https://www.jianshu.com/p/9a70ad7fab15
https://blog.csdn.net/jpc20144055069/article/details/104706409

清理

figure 的重复利用能大大节约时间，但是 matplotlib 维护的 figure 有数量上限（RuntimeWarning: More than 20 figures have been opened.）。

并且，不断的创建新的 figure 实例，很容易造成内存泄漏，而应合理的复用，能大大的提高运行速度。

此外，在某些情况下，不清理 figure 将有可能造成在第一幅中 plot 的线再次出现在第二幅图中。

清理方式包括：

  • plt.cla() # 清除axes，即当前 figure 中的活动的axes，但其他axes保持不变。
  • plt.clf() # 清除当前 figure 的所有axes，但是不关闭这个 window，所以能继续复用于其他的 plot。
  • plt.close() # 关闭 window，如果没有指定，则指当前 window。
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fig = plt.gcf()  # 获取当前figure
plt.close(fig)  # 关闭传入的 figure 对象

plt.close('all')  # 关闭所有 figure windows
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Python 第三方模块之 matplotlib - 绘图库
https://flepeng.github.io/021-Python-31-Python-第三方模块-Python-第三方模块之-matplotlib-绘图库/
作者
Lepeng
发布于
2021年4月27日
许可协议