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這期內容當中小編將會給大家帶來有關如何設置Matplotlib繪圖屬性,文章內容豐富且以專業的角度為大家分析和敘述,閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。
(1)、導入庫
import matplotlib.pyplot as plt import numpy
(2)、figure對象和subplot簡單運用
#figure對象 fig = plt.figure() #figure是圖象對象 ax1 = fig.add_subplot(2,2,1) #創建一個2*2的子圖,放在第一個位置 ax2 = fig.add_subplot(2,2,2) #創建一個2*2的子圖,放在第二個位置 ax3 = fig.add_subplot(2,2,3) #創建一個2*2的子圖,放在第三個位置 from numpy.random import randn plt.plot(randn(50).cumsum(),'k--') #'k--'告訴python要畫出黑色的虛線 ax1.hist(randn(100),bins=20,color='k',alpha=0.3)
(3)、調整subplot周圍的間距
#調整subplot周圍的間距 fig,axes = plt.subplots(2,2,sharex=True,sharey=True) #直接生成fiure對象和Axes實例(數組) for i in range(2): for j in range(2): axes[i, j ].hist(numpy.random.randn(500),bins = 50,color='k',alpha=0.5) #遍歷創建圖 plt.subplots_adjust(left=None,bottom=None,right=None,top=None,wspace=0,hspace=0) #用于調整subplot周圍的間距
(4)、顏色、標記和線型
#顏色、標記和線型 plt.figure() ##linestyle設置線型,color設置顏色,marker設置設置連接點 plt.plot(numpy.random.randn(30).cumsum(),linestyle='--',color='g',marker='o')
(5)、設置標題、軸標簽,刻度以及刻度標簽
#設置標題、軸標簽,刻度以及刻度標簽 fig = plt.figure() #創建figure對象 ax = fig.add_subplot(1,1,1) #獲得Axes對象 ax.plot(numpy.random.randn(1000).cumsum()) #生成隨機數 ax.set_xticks([0,250,500,750,1000]) #設置x軸刻度 ax.set_yticks([-20,-10,0,10,20]) #設置y軸刻度 ax.set_title('My first matplotlib plot') #設置標題 ax.set_xlabel('Xtages') #設置x軸標簽 ax.set_ylabel('Ytages') #設置y軸標簽
(6)、添加圖例
#添加圖例 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1,1,1) ax.plot(numpy.random.randn(1000).cumsum(),'k',label='one') #label標簽用于添加圖例 ax.plot(numpy.random.randn(1000).cumsum(),'k',label='two') ax.plot(numpy.random.randn(1000).cumsum(),'k',label='three') ax.legend(loc='best') #loc選項可以選擇圖例的位置
(7)、添加注釋
#添加注釋 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1,1,1) ax.plot(numpy.random.randn(1000).cumsum(),'k',label='one') #label標簽用于添加圖例 plt.annotate("Important value", (55,20), xycoords='data', #添加注釋的方法 xytext=(5, 38), arrowprops=dict(arrowstyle='->'))
(8)、繪制常用圖形
#繪制常用圖形 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1,1,1) rect = plt.Rectangle((0.2,0.75),0.4,0.15,color='k',alpha=0.3) #長方形 circ = plt.Circle((0.7,0.2),0.15,color='b',alpha=0.3) #橢圓形 ax.add_patch(rect) #添加到圖版中 ax.add_patch(circ)
(9)、圖表的導出
#圖表的保存 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1,1,1) rect = plt.Rectangle((0.2,0.75),0.4,0.15,color='k',alpha=0.3) #長方形 ax.add_patch(rect) #添加到圖版中 fig.savefig('figpath.png',dpi = 400,bbox_inches='tight') #dpi可以控制圖象的分辨率,bbox_inches可以剪除圖表的空白部分
上述就是小編為大家分享的如何設置Matplotlib繪圖屬性了,如果剛好有類似的疑惑,不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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