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CSDN 课程推荐《Python 数据分析与挖掘》讲师刘顺祥浙江工商大学统计学硕士数据分析师曾担任唯品会大数据部担任数据分析师一职负责支付环节的数据分析业务。曾与联想、亨氏、网鱼网咖等企业合作多个企业级项目。Matplotlib 系列文章
Python 数据分析三剑客之 Matplotlib一初识 Matplotlib 与其 matplotibrc 配置文件Python 数据分析三剑客之 Matplotlib二文本描述 / 中文支持 / 画布 / 网格等基本图像属性Python 数据分析三剑客之 Matplotlib三图例 / LaTeX / 刻度 / 子图 / 补丁等基本图像属性Python 数据分析三剑客之 Matplotlib四线性图的绘制Python 数据分析三剑客之 Matplotlib五散点图的绘制Python 数据分析三剑客之 Matplotlib六直方图 / 柱状图 / 条形图的绘制Python 数据分析三剑客之 Matplotlib七饼状图的绘制Python 数据分析三剑客之 Matplotlib八等高线 / 等值线图的绘制Python 数据分析三剑客之 Matplotlib九极区图 / 极坐标图 / 雷达图的绘制Python 数据分析三剑客之 Matplotlib十3D 图的绘制Python 数据分析三剑客之 Matplotlib十一最热门最常用的 50 个图表【译文】 另有 NumPy、Pandas 系列文章已更新完毕欢迎关注
NumPy 系列文章https://itrhx.blog.csdn.net/category_9780393.htmlPandas 系列文章https://itrhx.blog.csdn.net/category_9780397.html 推荐学习资料与网站博主参与部分文档翻译
NumPy 官方中文网https://www.numpy.org.cn/Pandas 官方中文网https://www.pypandas.cn/Matplotlib 官方中文网https://www.matplotlib.org.cn/NumPy、Matplotlib、Pandas 速查表https://github.com/TRHX/Python-quick-reference-table 文章目录【1x00】添加文本描述【1x01】添加标题matplotlib.pyplot.title()【1x02】为坐标轴添加标签matplotlib.pyplot.xlabel() / ylabel()【1x03】任意位置添加文本matplotlib.pyplot.text()【1x03】任意位置添加文本matplotlib.pyplot.annotate()【2x00】设置中文显示【2x01】常见系统自带文字及其英文名称【2x02】指定全局字体rcParams【2x03】指定单个字体fontproperties【2x04】指定文字路径FontProperties【2x05】文字更多属性rc【3x00】设置画布大小 / 分辨率 / 颜色【4x00】设置网格这里是一段防爬虫文本请读者忽略。
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未经授权禁止转载恶意转载后果自负尊重原创远离剽窃【1x00】添加文本描述
【1x01】添加标题matplotlib.pyplot.title()
matplotlib.pyplot.title() 方法可为图表添加标题。
基本语法matplotlib.pyplot.title(label[, fontdictNone, locNone, padNone])
参数描述labelstr 类型标题文字fontdict字典类型控制标题文本外观可选项默认值为{fontsize: rcParams[axes.titlesize],fontweight : rcParams[axes.titleweight],color : rcParams[axes.titlecolor],verticalalignment: baseline,horizontalalignment: loc}locstr 类型可选项三个可选值center、left、right默认为 rcParams[axes.titlelocation]默认为 centerpadfloat 类型可选项标题距轴顶部的偏移量以磅为单位。如果为 None则默认为 rcParams[axes.titlepad]默认为6.0
应用举例
import matplotlib.pyplot as pltx range(2, 26, 2)
y range(0, 12)
plt.title(This is a title)
plt.plot(x, y)
plt.show()【1x02】为坐标轴添加标签matplotlib.pyplot.xlabel() / ylabel()
matplotlib.pyplot.xlabel()为 x 轴添加标签 matplotlib.pyplot.ylabel()为 y 轴添加标签。
基本语法 matplotlib.pyplot.xlabel(xlabel[, fontdictNone, labelpadNone]) matplotlib.pyplot.ylabel(ylabel[, fontdictNone, labelpadNone])
参数描述xlabel / ylabelstr 类型要添加的文本信息fontdict字典类型控制标题文本外观可选项默认值为{fontsize: rcParams[axes.titlesize],fontweight : rcParams[axes.titleweight],color : rcParams[axes.titlecolor],verticalalignment: baseline,horizontalalignment: loc}labelpadfloat 类型可选项x 轴标签距离 x 轴的距离
应用举例
import matplotlib.pyplot as pltx range(2, 26, 2)
y range(0, 12)
a [5, 10, 15, 20, 25, 30]
b [3, 4, 5, 6, 7, 8]plt.title(This is a title)
plt.xlabel(This is x label, fontdict{fontsize: 15, fontweight: bold, color: red}, labelpad15.0)
plt.ylabel(This is y label, fontsize10, fontweightlight, colorblue, labelpad15.0)plt.plot(x, y)
plt.plot(a, b)plt.show()【1x03】任意位置添加文本matplotlib.pyplot.text()
matplotlib.pyplot.text() 方法可以在画布上任意位置添加文本描述。
基本语法matplotlib.pyplot.text(x, y, s[, fontdictNone, withdashdeprecated parameter])
参数描述x, y放置文本的坐标位置sstr 类型要添加的文本信息fontdict字典类型控制标题文本外观可选项默认值为{fontsize: rcParams[axes.titlesize],fontweight : rcParams[axes.titleweight],color : rcParams[axes.titlecolor],verticalalignment: baseline,horizontalalignment: loc}ha注释点在注释文本的左边、右边或中间left、right、centerva注释点在注释文本的上边、下边、中间或基线 top、bottom、center、baselinewithdashbool 类型可选项默认为 False创建一个 TextWithDash 实例而不是一个 Text 实例
应用举例
import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams[lines.marker] o # 设置线条上点的形状
a [5, 10, 15, 20, 25, 30]
b [3, 4, 5, 6, 7, 8]plt.title(This is a title)
plt.xlabel(This is x label)
plt.ylabel(This is y label)plt.text(4, 3.2, text1)
plt.text(9, 4.2, text2)
plt.text(14, 5.2, text3)
plt.text(19, 6.2, text4)
plt.text(24, 7.2, text5)
plt.text(27.5, 7.9, text6)plt.plot(a, b)plt.show()【1x03】任意位置添加文本matplotlib.pyplot.annotate()
matplotlib.pyplot.annotate() 方法可以在指定坐标点添加文本或 LaTeX 描述也可以在其他位置添加描述后使用箭头指向某个坐标点。比 matplotlib.pyplot.text() 更高级。
基本语法matplotlib.pyplot.annotate(text, xy, xytext, xycoords, textcoords, ha, va, arrowprops, \*\*kwargs)
参数描述textstr 类型注释的文本xy被注释的坐标点格式(x, y)xytext注释文本的坐标点格式(x, y)默认与 xy 相同xycoords被注释的坐标点的参考系取值参见表一默认为 ‘data’textcoords注释文本的坐标点的参考系取值参见表二默认为 xycoords 的值ha注释点在注释文本的左边、右边或中间left、right、centerva注释点在注释文本的上边、下边、中间或基线 top、bottom、center、baselinearrowpropsdict 字典类型箭头的样式如果 arrowprops 不包含键 arrowstyle则允许的键参见表三如果 arrowprops 包含键 arrowstyle则允许的键参见表四
表一xycoords 取值类型
取值描述‘figure points’以画布左下角为参考单位为点数‘figure pixels’以画布左下角为参考单位为像素‘figure fraction’以画布左下角为参考单位为百分比‘axes points’以绘图区左下角为参考单位为点数‘axes pixels’以绘图区左下角为参考单位为像素‘axes fraction’以绘图区左下角为参考单位为百分比‘data’使用被注释对象的坐标系即数据的 x, y 轴默认‘polar’使用θr形式的极坐标系
表二textcoords 取值类型
取值描述‘figure points’以画布左下角为参考单位为点数‘figure pixels’以画布左下角为参考单位为像素‘figure fraction’以画布左下角为参考单位为百分比‘axes points’以绘图区左下角为参考单位为点数‘axes pixels’以绘图区左下角为参考单位为像素‘axes fraction’以绘图区左下角为参考单位为百分比‘data’使用被注释对象的坐标系即数据的 x, y 轴‘polar’使用θr形式的极坐标系‘offset points’相对于被注释点的坐标 xy 的偏移量单位是点‘offset pixels’相对于被注释点的坐标 xy 的偏移量单位是像素
表三arrowprops 不包含键 arrowstyle 时的取值
键描述width箭头的宽度以点为单位headwidth箭头底部的宽度以点为单位headlength箭头的长度以点为单位shrink箭头两端收缩占总长的百分比?其他 matplotlib.patches.FancyArrowPatch 中的关键字部分常用关键字参见表五
表四arrowprops 包含键 arrowstyle 时的取值
取值描述-None-head_length0.4,head_width0.2-[widthB1.0,lengthB0.2,angleBNone]-widthA1.0, lengthA0.2, angleANone]-[widthA1.0, lengthA0.2, angleANone, widthB1.0, lengthB0.2, angleBNone|-|widthA1.0,widthB1.0-|head_length0.4,head_width0.2-head_length0.4,head_width0.2-head_length0.4,head_width0.2|-head_length0.4,head_width0.2|-|head_length0.4,head_width0.2fancyhead_length0.4,head_width0.4,tail_width0.4simplehead_length0.5,head_width0.5,tail_width0.2wedgetail_width0.3,shrink_factor0.5
表五matplotlib.patches.FancyArrowPatch 常用的键
键描述arrowstyle箭头样式取值参见表四connectionstyle连接方式默认为 arc3有以下五种取值angleangleA90, angleB0, rad0.0angle3angleA90, angleB0arcangleA0, angleB0, armANone, armBNone, rad0.0arc3rad0.0bararmA0.0, armB0.0, fraction0.3, angleNoneangle 为箭头旋转的角度rad 为弧度relpos箭头起始点相对注释文本的位置默认为 (0.5, 0.5)即文本的中心00表示左下角11表示右上角patchA箭头起点处的图形默认为文本的边框patchB箭头终点处的图形默认为空shrinkA箭头起点的缩进点数默认为2shrinkB箭头终点的缩进点数默认为2其他键值参见官方文档 matplotlib.patches.PathPatch
connectionstyle 样式举例 应用举例
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltx np.arange(-2*np.pi, 2*np.pi, 0.01)
y np.sin(1*x)/x
plt.title(This is a title)
plt.xlabel(This is x label)
plt.ylabel(This is y label)plt.plot(x, y)plt.annotate(r$\lim_{x\to 0}\frac{\sin(x)}{x}1$, # 插入 LaTeX 表达式xy[0, 1], # 被标记的坐标xycoordsdata, # 被标记的坐标的参考系xytext[50, -40], # 注释文本的坐标textcoordsoffset points, # 注释文本的坐标的参考系fontsize16, # 字体大小arrowpropsdict(arrowstyle-, connectionstylearc3, rad.2)) # 箭头样式plt.show()这里是一段防爬虫文本请读者忽略。
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【2x01】常见系统自带文字及其英文名称
Windows 系统中常见自带字体
字体英文名称黑体SimHei宋体SimSun新宋体NSimSun仿宋FangSong仿宋_GB2312FangSong_GB2312楷体_GB2312KaiTi_GB2312楷体KaiTi微软正黑Microsoft JhengHei微软雅黑Microsoft YaHei细明体MingLiU标楷体DFKai-SB新细明体PMingLiU
装有 office 后新添加的字体
字体英文名称隶书LiSu幼圆YouYuan华文细黑STXihei华文楷体STKaiti华文宋体STSong华文中宋STZhongsong华文仿宋STFangsong方正舒体FZShuTi方正姚体FZYaoti华文彩云STCaiyun华文琥珀STHupo华文隶书STLiti华文行楷STXingkai华文新魏STXinwei
Mac OS 系统中常见自带字体
字体英文名称华文细黑STHeiti Light / STXihei华文黑体STHeiti华文楷体STKaiti华文宋体STSong华文仿宋STFangsong丽黑 ProLiHei Pro Medium丽宋 ProLiSong Pro Light标楷体BiauKai苹果丽中黑Apple LiGothic Medium苹果丽细宋Apple LiSung Light
【2x02】指定全局字体rcParams
通过 rcParams[font.sans-serif] 可以配置全局字体。
优点只需设置一次即可显示所有中文缺点污染全局无法对单个中文设置字体。
应用举例
import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams[font.sans-serif] [Microsoft YaHei] # 配置全局字体为微软雅黑
plt.rcParams[axes.unicode_minus] False # 部分字体负号会显示乱码可添加此参数进行配置
a [-15, -10, -5, 20, 25, 30]
b [-5, -4, -3, 6, 7, 8]plt.title(这是中文标题)
plt.xlabel(这是 x 轴标签)
plt.ylabel(这是 y 轴标签)plt.plot(a, b)
plt.show()【2x03】指定单个字体fontproperties
fontproperties 参数可以加在要设置中文的地方
优点不污染全局缺点中文太多了挨个设置比较繁琐。
应用举例
import matplotlib.pyplot as plta [-15, -10, -5, 20, 25, 30]
b [-5, -4, -3, 6, 7, 8]plt.title(这是中文标题, fontpropertiesMicrosoft JhengHei) # 微软正黑
plt.xlabel(这是 x 轴标签, fontpropertiesSTLiti) # 华文隶书
plt.ylabel(这是 y 轴标签, fontpropertiesMicrosoft YaHei) # 微软雅黑plt.plot(a, b)
plt.show()【2x04】指定文字路径FontProperties
matplotlib 中 font_manager 模块的 FontProperties 方法可以通过指定文字路径来使用本地文字在 Windows 中文字路径一般是 C:\Windows\Fonts\文字名称可以通过其属性来获取部分用户自己安装的字体可能包含多个类型可打开字体合集后通过其属性来获取。 import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontPropertiesfont FontProperties(fnamerC:\Windows\Fonts\STXINGKA.TTF, size14)
a [-15, -10, -5, 20, 25, 30]
b [-5, -4, -3, 6, 7, 8]plt.title(这是中文标题, fontpropertiesfont)
plt.xlabel(这是 x 轴标签, fontpropertiesfont)
plt.ylabel(这是 y 轴标签, fontpropertiesfont)plt.plot(a, b)
plt.show()【2x05】文字更多属性rc
rc 参数支持文字的更多属性设置如字体粗细、大小等这种方法同样将影响全局。
官方参考https://matplotlib.org/api/matplotlib_configuration_api.html?highlightrc#matplotlib.rc
应用举例
import matplotlib.pyplot as pltfont {family: SimHei,weight: bold,size: 10}
plt.rc(font, **font) # 设置字体的更多属性
plt.rc(axes, unicode_minusFalse) # 显示负号a [-15, -10, -5, 20, 25, 30]
b [-5, -4, -3, 6, 7, 8]plt.title(这是中文标题)
plt.xlabel(这是 x 轴标签)
plt.ylabel(这是 y 轴标签)plt.plot(a, b)
plt.show()【3x00】设置画布大小 / 分辨率 / 颜色
matplotlib.pyplot.figure() 可以设置画布的大小、图片分辨率、颜色等。
基本语法matplotlib.pyplot.figure(figsizeNone, dpiNone, facecolorNone, edgecolorNone, frameonTrue, \*\*kwargs)
参数描述figsize(float, float) 的格式代表宽度和高度单位为英寸默认为 rcParams[figure.figsize] [6.4, 4.8]即640 x 480dpi图像分辨率默认为 rcParams[figure.figsize] 100facecolor图像背景颜色默认为 rcParams[figure.edgecolor] ‘white’edgecolor图像边缘颜色默认为 rcParams[’figure.edgecolor’] ‘white’frameon是否启用图框
应用举例
import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams[font.sans-serif] [Microsoft YaHei]
x range(2, 26, 2)
y range(0, 12)plt.figure(figsize(6.5, 5), dpi120, facecolor#BBFFFF)
plt.plot(x, y)plt.show()【4x00】设置网格
matplotlib.pyplot.grid() 方法可以为图表设置网格显示。
基本语法matplotlib.pyplot.grid([bNone, whichmajor, axisboth, \*\*kwargs])
参数属性bbool 值可选项是否显示网格值为 None 或 True 则显示False 不显示which可选项在主/次刻度显示网格线major主大刻度minor次小刻度both两者同时显示axis可选项在横/竖轴显示网格线xx 轴yy 轴both两者同时显示**kwargs其他 Line2D 属性常见 Line2D 属性见下表
Line2D 属性用法grid(colorr, linestyle-, linewidth2)部分常见 Line2D 属性如下
属性描述alpha网格透明度float 类型取值范围[0, 1]默认为 1.0即不透明antialiased / aa是否使用抗锯齿渲染默认为 Truecolor / c网格颜色支持英文颜色名称及其简写、十六进制颜色码等更多颜色示例参见官网 Color Demolinestyle / ls网格线条样式- or solid, -- or dashed, -. or dashdot : or dotted, none or or linewidth / lw网格线条宽度float 类型默认 0.8
应用举例
import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams[font.sans-serif] [Microsoft YaHei]a [-15, -10, -5, 20, 25, 30]
b [-5, -4, -3, 6, 7, 8]plt.title(这是中文标题)
plt.xlabel(这是 x 轴标签)
plt.ylabel(这是 y 轴标签)
plt.grid(axisx, colorred, linestyle-., linewidth2)
plt.plot(a, b)
plt.show()这里是一段防爬虫文本请读者忽略。
本文原创首发于 CSDN作者 TRHX。
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本文链接https://itrhx.blog.csdn.net/article/details/105828049
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