Python和matplotlib如何繪圖

這篇文章主要介紹了Python和matplotlib如何繪圖，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

圖標英文顯示設置：

正常以字符串形式傳進去字串，英文顯示格式不是很美觀，為了讓文字更美觀點，在書寫時以這種格式寫：

r'$string$'

在這里，如果需要特殊數學字符使用 \ 轉義，空格也需要轉義

比如：r'$This\ is\ the\ some\ text.\ \mu\ \sigma_i\ \alpha_t$'

一、figure窗口及坐標軸設置 

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
 
x = np.linspace(-3, 3, 50)
y1 = x*2+1
y2 = x**2
 
#創建一個窗口
plt.figure()
#同一窗口放置多張圖片
l1, = plt.plot(x, y1, label='up')
l2, = plt.plot(x, y2, color="red", linewidth=2.0, line, label='down')
#設置顯示圖例
plt.legend(handles=[l1, l2], labels=['aaa', 'bbb'], loc='best')
 
#設置坐標軸的取值范圍
plt.xlim((-1,2))
plt.ylim((-2,3))
 
#設置坐標軸的提示信息
plt.xlabel("I am x")
plt.ylabel("I am y")
 
#生成新的坐標點
new_ticks = np.linspace(-1, 2, 5) #將-1~2分為5份
#設置顯示出來的坐標單位
plt.xticks(new_ticks)
#人為指定坐標軸顯示的內容
#設置刻度上顯示的內容，但需要人為指定對應順序
plt.yticks([-2, -1.8, -1, 1.22, 3,], [r'$really\ bad$', r'$bad$', r'$normal$',
                            r'$good$', r'$really\ good$'])
 
# gca == "get current axis" 獲取坐標軸
ax = plt.gca()
#圖形的邊框
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
 
#改變坐標軸的位置
#設置用哪個刻度做軸
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
#橫坐標設置為y軸的0
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0)) #outward， axes
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
plt.show()

 二、為特殊點加注解（Annotation）

使用text()會將文本放置在軸域的任意位置。 文本的一個常見用例是標注繪圖的某些特征，而annotate()方法提供輔助函數，使標注變得容易。 annotate用于在圖形上給數據添加文本注解，而且支持帶箭頭的劃線工具，方便我們在合適的位置添加描述信息。在標注中，有兩個要考慮的點：由參數xy表示的標注位置和xytext的文本位置。 這兩個參數都是(x, y)元組。

參數說明：

Axes.annotate(s, xy, *args, **kwargs)

• s：注釋文本的內容

• xy：被注釋的坐標點，二維元組形如(x,y)

• xytext：注釋文本的坐標點，也是二維元組，默認與xy相同

• xycoords：被注釋點的坐標系屬性，允許輸入的值如下

• textcoords ：注釋文本的坐標系屬性，默認與xycoords屬性值相同，也可設為不同的值。除了允許輸入xycoords的屬性值，還允許輸入以下兩種：

• arrowprops：箭頭的樣式，dict（字典）型數據，如果該屬性非空，則會在注釋文本和被注釋點之間畫一個箭頭。如果不設置'arrowstyle' 關鍵字，則允許包含以下關鍵字：

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
 
x = np.linspace(-3, 3, 50)
y1 = x*2+1
plt.figure()
plt.plot(x, y1, label='up')
 
#添加注釋
x0 = 1
y0 = 2*x0 + 1
#使用散點方式，只顯示一個點， blue
plt.scatter(x0, y0, s=50, color='b')
#k--表示 black的 --
plt.plot([x0, x0], [0, y0], 'k--', lw=2.5)
 
ax = plt.gca()
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
 
#設置標注
#method 1
plt.annotate(r'$2x+1=%s$' % str(y0), xy=(x0, y0),
             xycoords='data', xytext=(+30, -30), textcoords='offset points',
             fontsize=16, arrowprops=dict(arrowstyle='->', connectionstyle='arc3, rad=.2'))
plt.text(-3.7, 3, r'$This\ is\ the\ some\ text.\ \mu\ \sigma_i\ \alpha_t$',
            fontdict={'size':16, 'color': 'r'})
 
plt.show()

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