matplotlib 相关
一、matplotlib简介
matplotlib 是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。 它的文档相当完备，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。 在Linux下比较著名的数据图工具还有gnuplot，这个是免费的，Python有一个包可以调用gnuplot，但是语法比较不习惯，而且画图质量不高。 而 Matplotlib则比较强：Matlab的语法、python语言、latex的画图质量（还可以使用内嵌的latex引擎绘制的数学公式）。
https://blog.csdn.net/Notzuonotdied/article/details/77876080
https://blog.csdn.net/ScarlettYellow/article/details/80458797
二、柱状图
plt.bar(X, +Y1, facecolor='#9999ff', edgecolor='white')
三、折线图
1、line chart
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y1, y2 = np.sin(x), np.cos(x)
plt.plot(x, y1)
plt.plot(x, y2)
plt.title('line chart')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.show()
2、图例，在plot的时候指定label，然后调用legend方法可以绘制图例。例如：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y1, y2 = np.sin(x), np.cos(x)
plt.plot(x, y1, label='y = sin(x)')
plt.plot(x, y2, label='y = cos(x)')
plt.legend()
plt.show()
legend方法可接受一个loc关键字参数来设定图例的位置，可取值为数字或字符串：
0: ‘best'
1: ‘upper right'
2: ‘upper left'
3: ‘lower left'
4: ‘lower right'
5: ‘right'
6: ‘center left'
7: ‘center right'
8: ‘lower center'
9: ‘upper center'
10: ‘center'
3、线的样式
颜色 plot方法的关键字参数color(或c)用来设置线的颜色。可取值为：
1、颜色名称或简写 b: blue g: green r: red c: cyan m: magenta y: yellow k: black w: white 2、#rrggbb 3、(r, g, b) 或 (r, g, b, a)，其中 r g b a 取均为[0, 1]之间 4、[0, 1]之间的浮点数的字符串形式，表示灰度值。0表示黑色，1表示白色样式 plot方法的关键字参数linestyle(或ls)用来设置线的样式。可取值为：
-, solid --, dashed -., dashdot :, dotted '', ' ', None粗细 设置plot方法的关键字参数linewidth(或lw)可以改变线的粗细，其值为浮点数。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100) y1, y2 = np.sin(x), np.cos(x) plt.plot(x, y1, c='r', ls='--', lw=3) plt.plot(x, y2, c='#526922', ls='-.') plt.show()marker 以下关键字参数可以用来设置marker的样式：
marker markeredgecolor 或 mec markeredgewidth 或 mew markerfacecolor 或 mfc markerfacecoloralt 或 mfcalt markersize 或 ms 其中marker可取值为： '.': point marker ',': pixel marker 'o': circle marker 'v': triangle_down marker '^': triangle_up marker '<': triangle_left marker '>': triangle_right marker '1': tri_down marker '2': tri_up marker '3': tri_left marker '4': tri_right marker 's': square marker 'p': pentagon marker '*': star marker 'h': hexagon1 marker 'H': hexagon2 marker '+': plus marker 'x': x marker 'D': diamond marker 'd': thin_diamond marker '|': vline marker '_': hline marker例如：
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 10) y1, y2 = np.sin(x), np.cos(x) plt.plot(x, y1, marker='o', mec='r', mfc='w') plt.plot(x, y2, marker='*', ms=10) plt.show()另外，marker关键字参数可以和color以及linestyle这两个关键字参数合并为一个字符串。例如：
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 10) y1, y2 = np.sin(x), np.cos(x) plt.plot(x, y1, 'ro-') plt.plot(x, y2, 'g*:', ms=10) plt.show()
4、创建图表
plt.figure(1)
- left(表示直方图开始位置)
- height(直方图的高度)
- width(直方图宽度)
- yerr(防止直方图触顶)
- color(直方图颜色)
rects =plt.bar(left = (1,2,3),height = (1,2,3),color=('r','g','b'),width = 0.5,align="center",yerr=0.000001)
#x1=[0,2,4]
x1=range(3)
y1=[100,230,60]
#x1=range(0,10)
rects1 =plt.bar(left = x1,height = y1,color=('g'),label=(('no1')),width = 0.5,align="center",yerr=0.000001)
#rects1 =plt.bar(left = (0.2),height = (0.5),color=('g'),label=(('no1')),width = 0.2,align="center",yerr=0.000001)
#rects2 =plt.bar(left = (1),height = (1),color=('r'),label=(('no2')),width = 0.2,align="center",yerr=0.000001)
5、直方图上显示具体数字（自动编号）
def autolabel(rects):
for rect in rects:
height = rect.get_height()
plt.text(rect.get_x()+rect.get_width()/2., 1.03*height, '%s' % float(height))
autolabel(rects1)
#autolabel(rects2)
6、直方图脚注
plt.xticks(x1,('a','b','c'))
plt.title('周平均票房'.decode('utf-8'))
plt.xlabel('电影名称'.decode('utf-8'))
plt.ylabel('票房收入(万元)'.decode('utf-8'))
#图注
plt.legend()
plt.show()
7、实例
# -*- coding: UTF-8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt
x1=range(0,10)
y1=[10,13,5,40,30,60,70,12,55,25]
plt.plot(x1,y1,label='A',linewidth=2,color='r',marker='o',markerfacecolor='yellow',markersize=4)
#plt.plot(x1,y1,label='A',linewidth=3,color='r',marker='o', markerfacecolor='b',markersize=12)
x2=range(0,10)
y2=[5,8,0,30,20,40,50,10,40,15]
plt.plot(x2,y2,label='B',color='black',ls='-.')
x3=range(0,10)
y3=[1,60,10,3,2,40,20,10,40,5]
plt.plot(x3,y3,label='C',color='blue')
plt.xlabel('time')
plt.ylabel('income')
plt.title('my Graph')
plt.legend()
plt.show()