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一、初识matplotlib.pyplot

1.绘制图像

2.设置图片大小

3.保存图片文件

4.设置X，Y轴刻度范围

自定义刻度内容

5.添加描述信息（标题、轴标签）

6.设置显示中文（导入字体模块）

7.绘制网格

绘制一个温度随时间变化的折线图实例

二、常见绘图属性设置

1.绘图符号（Makers）

2.线型（Line Styles）

3.颜色缩写（Colors）

4.Windows字体中英文名称对照

面向对象方式绘图

配置对象的属性

绘制多个子图

三、Artist对象

Artist对象进行绘图的流程

设置Artist属性

一些例子

Figure容器

坐标轴刻度设置

# matplotlib提供快速绘图模块pyplot，它模仿了MATLAB的部分功能

import matplotlib.pyplot asplt#导入绘图模块

from matplotlib import pyplot as plt#两种导入方法都可

第一节内容的精简版总结：

绘制折线图（plt.plot）设置图片大小和分辨率（plt.figure）保存图片到本地（plt.savefig）设置xy轴刻度和字符串（xticks、yticks）设置标题、xy轴标签（title、xlable、ylable）设置字体（font_manager.fontProperties,matplotlib.rc）同一张图绘制多线条（plt多次plot）添加图例、绘制网格其他图像类型（散点图plt.scatter，条形图plt.bar，横向plt.barh，直方图plt.hist(bin.width组距、num_bins分多少组、)）

一、初识matplotlib.pyplot

准备好制图数据，传入参数。即可使用plt.plot(参数)、plt.show()一键出图！

import matplotlib.pyplot as plt

x = [......]

y = [......]

plt.plot(x,y,label='图例') #绘图，并且标注图例

plt.show() #显示

plot.legend(prop=my_font) #设置显示图例，括号中意思为显示中文（后面讲解）

1.绘制图像

plt.plot()参数设置：

color=’ ‘ 线条颜色

linestyle=’‘ 线条风格

linewidth=线条粗细

alpha=0.5透明度（对照表见常见绘图属性设置附表）

一个实例：假设一天中每隔两个小时（range(2,26,2)）的气温（℃）分别是[15,13,14.5,17,20,25,26,26,27,22,18,15]

import matplotlib.pyplot as pltx = range(2,26,2)y = [15,13,14.5,17,20,25,26,26,27,22,18,15]# 绘图plt.plot(x,y)# 显示plt.show()

绘制出如下图片：

2.设置图片大小

在绘制图片之前，使用plt.figure函数设置图片大小，其中figsize为元组，分别代表长宽，dpi（Dot Per Inch）为分辨率表示的单位之一。

plt.figure(figsize=(20,8),dpi=150)#图片大小为20*8，每英寸150个像素点

3.保存图片文件

plt.savefig("./t1.png") #将图片保存到本地

引号里为文件路径和文件名（./代表当前路径，png为文件后缀/格式）

4.设置X，Y轴刻度范围

设置x,y轴的范围可以使用多种方法

plt.xticks(x)# 将x里的值作为刻度

plt.xticks(range(2,25)) #传入range数列

plt.yticks(range(min(y),max(y)+1))#传入最小到最大值数列

_xticks_lables = [i/2 for i in range(4,49)] # 生成更复杂的数列

plt.xticks(_xticks_lables[::3]) #取步长作为刻度

自定义刻度内容

_x =list(x) [::3]

_xticks_labels = ["10点{ }分".format(i) for i in _x]

plt.xticks(_x,_xticks_labels)#分别代表刻度范围和刻度内容

5.添加描述信息（标题、轴标签）

plt.title("折线图") #设置标题

plt.xlabel("时间") #设置x轴标注

plt.ylabel("气温") #设置y轴标注

6.设置显示中文（导入字体模块）

from matplotlib import font_manager#导入字体管理模块

my_font = font_manager.FontProperties(fname="C:/WINDOWS/Fonts/STSONG.TTF")

#定义中文字体属性，文字储存路径可以在C:/WINDOWS/Fonts/找到，这里设置为宋体

plt.xlabel("时间",fontproperties = my_font,fontsize = 18)

#在设置x坐标中文标注，令fontproperties = my_font，fontsize令字体为18号

#plt.title，plt.ylabel，plt.xticks，plt.yticks设置中文标注类似

7.绘制网格

plt.grid(alpha=0.4)

绘制一个温度随时间变化的折线图实例

import matplotlib.pyplot as pltimport random #导入随机生成模块from matplotlib import font_manager#导入字体管理模块my_font = font_manager.FontProperties(fname="C:/WINDOWS/Fonts/STSONG.TTF")#定义中文字体属性，文字储存路径可以在C:/WINDOWS/Fonts/找到，本次设置为宋体x = range(0,120) #x值为0-120y = [random.randint(20,35) for i in range(120)]#y值为120个在20-35之间的随机数plt.figure(figsize=(15,10),dpi = 80) #图片大小为15*10，每英寸80个像素点'''调整x轴刻度'''_xticks_labels = ["10点{}分".format(i) for i in range(60)]_xticks_labels += ["11点{}分".format(i) for i in range(60,120)]plt.xticks(list(x)[::5],_xticks_labels[::5],rotation=45) #rotation旋转度数#取步长5，数字和字符串一一对应，保证数据的长度一样'''设置标注'''plt.title("10点到12点每分钟温度变化图",fontproperties = my_font,fontsize = 24) #设置标题plt.xlabel("时间",fontproperties = my_font,fontsize = 18) #设置x坐标标注，字体为18号plt.ylabel("每分钟对应的温度",fontproperties = my_font,fontsize = 18) #设置y坐标标注plt.plot(x,y) #绘图plt.show() #显示

二、常见绘图属性设置

1.绘图符号（Makers）

2.线型（Line Styles）

3.颜色缩写（Colors）

多种丰富的颜色对照代码参见：RGB颜色值与十六进制颜色码转换工具 ()

4.Windows字体中英文名称对照

面向对象方式绘图

matplotlib是一套面向对象的绘图库，图中的所有部件都是python对象。pyplot是matplotlib仿照MATLAB提供的一套快速绘图API，它并不是matplotlib本体。pyplot虽然用起来简单快捷，但它隐藏了大量的细节，不能使用一些高级功能。pyplot模块内部保存了当前图表和当前子图等信息，可以分别用gcf()和gca()获得这两个对象：

plt.gcf(): "Get current figure"获取当前图表（Figure对象）

plt.gca(): "Get current figure"获取当前子图（Axes对象）

pyplot中的各种绘图函数，实际上是在内部调用gca获取当前Axes对象，然后调用Axes的方法完成绘图的。

import matplotlib.pyplot as plt# 获取当前的Figure和Axes对象plt.figure(figsize=(4,3))fig = plt.gcf()axes = plt.gca()print(fig)print(axes)

配置对象的属性

matplotlib所绘制的图表的每一部分都对应一个对象，有两种方式设置这些对象的属性：

通过对象的set_*()方法设置。

通过pyplot的setp()方法设置。

同样也有两种方法查看对象的属性：

通过对象的get_*()方法查看。

通过pyplot的getp()方法查看。

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np# 获取当前的Figure和Axes对象plt.figure(figsize=(4,3))fig = plt.gcf() ; axes = plt.gca()print(fig); print(axes)x = np.arange(0, 5, 0.1)# 调用plt.plot函数，返回一个Line2D对象列表lines = plt.plot(x, 0.05*x*x); print(lines)# 调用Line2D对象的set系列方法设置属性值# 用set_alpha设置alpha通道，也就是透明度lines[0].set_alpha(0.5) ; plt.show()# plt.plot函数可以接受不定个数的位置参数，这些位置参数两两配对，生成多条曲线。lines = plt.plot(x, np.sin(x), x, np.cos(x), x, np.tanh(x))plt.show()# 使用plt.setp函数同时配置多个对象的属性，这里设置lines列表中所有曲线的颜色和线宽。plt.setp(lines, color='r', linewidth=4.0);plt.show()# 使用getp方法查看所有的属性f = plt.gcf(); plt.getp(f)

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 获取当前的Figure和Axes对象plt.figure(figsize=(4,3))fig = plt.gcf() ; axes = plt.gca()print(fig); print(axes)x = np.arange(0, 5, 0.1)# 调用plt.plot函数，返回一个Line2D对象列表lines = plt.plot(x, 0.05*x*x); print(lines)# 调用Line2D对象的set系列方法设置属性值# 用set_alpha设置alpha通道，也就是透明度lines[0].set_alpha(0.5) ; plt.show()# plt.plot函数可以接受不定个数的位置参数，这些位置参数两两配对，生成多条曲线。lines = plt.plot(x, np.sin(x), x, np.cos(x), x, np.tanh(x))plt.show()# 使用plt.setp函数同时配置多个对象的属性，这里设置lines列表中所有曲线的颜色和线宽。plt.setp(lines, color='r', linewidth=4.0);plt.show()# 使用getp方法查看所有的属性f = plt.gcf(); plt.getp(f)# 查看某个属性print(plt.getp(lines[0],"color"))# 使用对象的get_*()方法print(lines[0].get_linewidth())# Figure对象的axes属性是一个列表，存储该Figure中的所有Axes对象。# 下面代码查看当前Figure的axes属性，也就是gca获得的当前Axes对象。print(plt.getp(f, 'axes'))print(len(plt.getp(f, 'axes')))print(plt.getp(f, 'axes')[0] is plt.gca())# 用plt.getp()可以继续获取AxesSubplot对象的属性，例如它的lines属性为子图中的Line2D对象列表。# 通过这种方法可以查看对象的属性值，以及各个对象之间的关系。all_lines = plt.getp(plt.gca(), "lines");print(all_lines)plt.close() # 关闭当前图表

绘制多个子图

在matplotlib中，一个Figure对象可以包括多个Axes对象（也就是子图），一个Axes代表一个绘图区域。最简单的多子图绘制方式是使用pyplot的subplot函数。subplot(numRows, numCols, plotNum)接受三个参数：

numRows：子图行数

numCols：子图列数

plotNum：第几个子图（按从左到右，从上到下的顺序编号）

import matplotlib.pyplot as plt# 创建3行2列，共计6个子图。# subplot(323)等价于subplot(3,2,3)。# 子图的编号是从1开始，不是从0开始。fig = plt.figure(figsize=(4,3))for idx,color in enumerate('rgbcyk'):plt.subplot(321+idx, facecolor=color)plt.show()# 如果新创建的子图和之前创建的有重叠区域，则之前的子图会被删除plt.subplot(221)plt.show()plt.close()# 还可以用多个高度或宽度不同的子图相互拼接fig = plt.figure(figsize=(4,3))plt.subplot(221) # 第一行左图plt.subplot(222) # 第一行右图plt.subplot(212) # 第二行整行plt.show()plt.close()

三、Artist对象

简单类型的Artist对象是标准的绘图元件，例如Line2D，Rectangle，Text，AxesImage等

容器类型的Artist对象包含多个Artist对象使他们组织成一个整体例如Axis，Axes，Figure对象

Artist对象进行绘图的流程

创建Figure对象为Figure对象创建一个或多个Axes对象调用Axes对象的方法来创建各种简单的Artist对象

import matplotlib.pyplot as pltfig = plt.figure()# 列表用于描述图片所在的位置以及图片的大小ax = fig.add_axes([0.15, 0.1, 0.7, 0.3])ax.set_xlabel('time')line = ax.plot([1, 2, 3], [1, 2, 1])[0]# ax的lines属性是一个包含所有曲线的列表print(line is ax.lines[0])# 通过get_*获得相应的属性print(ax.get_xaxis().get_label().get_text())plt.show()

设置Artist属性

get_* 和 set_* 函数进行读写fig.set_alpha(0.5*fig.get_alpha())

一些例子

import matplotlib.pyplot as pltfig = plt.figure()# 设置背景色fig.patch.set_color('g')# 必须更新界面才会有效果fig.canvas.draw()plt.show()# artist对象的所有属性都可以通过相应的get_*()和set_*()进行读写# 例如设置下面图像的透明度line = plt.plot([1, 2, 3, 2, 1], lw=4)[0]line.set_alpha(0.5)line.set(alpha=0.5, zorder=1)# fig.canvas.draw()# 输出Artist对象的所有属性名以及与之对应的值print(fig.patch)plt.show()

import matplotlib.pyplot as pltfig = plt.figure()fig.subplots_adjust(top=0.8)ax1 = fig.add_subplot(211)ax1.set_ylabel('volts')ax1.set_title('a sine wave')t = np.arange(0.0, 1.0, 0.01)s = np.sin(2*np.pi*t)line, = ax1.plot(t, s, color='blue', lw=2)# Fixing random state for reproducibilitynp.random.seed(19680801)ax2 = fig.add_axes([0.15, 0.1, 0.7, 0.3])n, bins, patches = ax2.hist(np.random.randn(1000), 50,facecolor='yellow', edgecolor='orange')ax2.set_xlabel('time (s)')plt.show()

Figure容器

最上层的Artist对象是Figure，包含组成图表的所有元素

Figure可以包涵多个Axes（多个图表），创建主要有三种方法：

axes = fig.add_axes([left, bottom, width, height])fig, axes = plt.subplots(行数, 列数)axes = fig.add_subplot(行数, 列数, 序号)

import matplotlib.pyplot as plt# 下面请看一个多Figure，多Axes，互相灵活切换的例子。plt.figure(1) # 创建图表1plt.figure(2) # 创建图表2ax1 = plt.subplot(121) # 在图表2中创建子图1ax2 = plt.subplot(122) # 在图表2中创建子图2x = np.linspace(0, 3, 100)for i in range(5):plt.figure(1) # 切换到图表1plt.plot(x, np.exp(i*x/3))plt.sca(ax1) # 选择图表2的子图1plt.plot(x, np.sin(i*x))plt.sca(ax2) # 选择图表2的子图2plt.plot(x, np.cos(i*x))ax2.plot(x, np.tanh(i*x)) # 也可以通过ax2的plot方法直接绘图plt.show()plt.close() # 打开了两个Figure对象，因此要执行plt.close()两次plt.close()# 还可以使用subplots函数，一次生成多个子图，并返回Figure对象和Axes对象数组。# 注意subplot和subplots两个函数差一个s，前者是逐个生成子图，后者是批量生成。fig, axes = plt.subplots(2, 3, figsize=(4,3))[a,b,c],[d,e,f] = axesprint(axes.shape)print(b)plt.show()plt.close()

Axes容器

图像的区域，有数据空间(标记为内部蓝色框)图形可以包含多个 Axes，轴对象只能包含一个图形Axes 包含两个(或三个)Axis对象，负责数据限制每个轴都有一个标题(通过set_title()设置)、一个x标签(通过set_xLabel()设置)和一个通过set_yLabel()设置的y标签集。

subplot2grid函数进行更复杂的布局。subplot2grid(shape, loc, rowspan=1, colspan=1, **kwargs)

shape为表示表格形状的元组（行数，列数）loc为子图左上角所在的坐标元组（行，列）rowspan和colspan分别为子图所占据的行数和列数

import matplotlib.pyplot as pltfig = plt.figure(figsize=(6,6))ax1 = plt.subplot2grid((3,3),(0,0),colspan=2)ax2 = plt.subplot2grid((3,3),(0,2),rowspan=2)ax3 = plt.subplot2grid((3,3),(1,0),rowspan=2)ax4 = plt.subplot2grid((3,3),(2,1),colspan=2)ax5 = plt.subplot2grid((3,3),(1,1))plt.show()plt.close()

坐标轴上的刻度线、刻度文本、坐标网格及坐标轴标题等

set_major_* set_minor_*

get_major_* get_minor_*

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# plt.figure creates a matplotlib.figure.Figure instancefig = plt.figure()rect = fig.patch # a rectangle instancerect.set_facecolor('yellow')ax1 = fig.add_axes([0.1, 0.3, 1,1])rect = ax1.patchrect.set_facecolor('orange')for label in ax1.xaxis.get_ticklabels():# label is a Text instancelabel.set_color('red')label.set_rotation(45)label.set_fontsize(16)for line in ax1.yaxis.get_ticklines():# line is a Line2D instanceline.set_color('green')line.set_markersize(5)line.set_markeredgewidth(3)plt.show()

坐标轴刻度设置

matplotlib会按照用户所绘制的图的数据范围自动计算，但有的时候也需要我们自定义。

我们有时候希望将坐标轴的文字改为我们希望的样子，比如特殊符号，年月日等。

# 修改坐标轴刻度的例子# 配置X轴的刻度线的位置和文本，并开启副刻度线# 导入fractions包，处理分数import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom fractions import Fraction# 导入ticker，刻度定义和文本格式化都在ticker中定义from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FuncFormatter x = np.arange(0, 4*np.pi, 0.01)fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,4))plt.plot(x, np.sin(x), x, np.cos(x))# 定义pi_formatter, 用于计算刻度文本# 将数值x转换为字符串，字符串中使用Latex表示数学公式。def pi_formatter(x, pos): frac = Fraction(int(np.round(x / (np.pi/4))), 4)d, n = frac.denominator, frac.numeratorif frac == 0:return "0"elif frac == 1:return "$\pi$"elif d == 1:return r"${%d} \pi$" % nelif n == 1:return r"$\frac{\pi}{%d}$" % dreturn r"$\frac{%d \pi}{%d}$" % (n, d)# 设置两个坐标轴的范围plt.ylim(-1.5,1.5)plt.xlim(0, np.max(x))# 设置图的底边距plt.subplots_adjust(bottom = 0.15)plt.grid() #开启网格# 主刻度为pi/4# 用MultipleLocator以指定数值的整数倍放置刻度线ax.xaxis.set_major_locator( MultipleLocator(np.pi/4) )# 主刻度文本用pi_formatter函数计算# 使用指定的函数计算刻度文本，这里使用我们刚刚编写的pi_formatter函数ax.xaxis.set_major_formatter( FuncFormatter( pi_formatter ) ) # 副刻度为pi/20ax.xaxis.set_minor_locator( MultipleLocator(np.pi/20) )# 设置刻度文本的大小for tick in ax.xaxis.get_major_ticks():tick.label1.set_fontsize(16)plt.show()plt.close()

import datetime import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 准备数据x = np.arange(0,10,0.01)y = np.sin(x)# 将数据转换为datetime对象列表date_list = []date_start = datetime.datetime(2000,1,1,0,0,0)delta = datetime.timedelta(days=1)for i in range(len(x)):date_list.append(date_start + i*delta)# 绘图，将date_list作为x轴数据，当作参数传递fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,4))plt.plot(date_list, y)# 设定标题plt.title('datetime example')plt.ylabel('data')plt.xlabel('Date')plt.show()plt.close()

如果数据中本来就有时间日期信息，可以使用strptime和strftime直接转换。

使用strptime函数将字符串转换为time，使用strftime将time转换为字符串。

python中的时间日期格式化符号：