Matplotlib从入门到精通04-文字图例尽眉目

import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.dates as mdates
import datetime
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']   #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False   #用来正常显示负号

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot()
# 分别为figure和ax设置标题，注意两者的位置是不同的
fig.suptitle('bold figure suptitle', fontsize=14, fontweight='bold')
ax.set_title('axes title')
# 设置x和y轴标签
ax.set_xlabel('xlabel')
ax.set_ylabel('ylabel')
# 设置x和y轴显示范围均为0到10
ax.axis([0, 10, 0, 10])
# 在子图上添加文本
ax.text(3, 8, 'boxed italics text in data coords', style='italic',
        bbox={'facecolor': 'red', 'alpha': 0.5, 'pad': 10})
# 在画布上添加文本，一般在子图上添加文本是更常见的操作，这种方法很少用
fig.text(0.4,0.8,'This is text for figure')
ax.plot([2], [1], 'o')
# 添加注解
ax.annotate('annotate', xy=(2, 1), xytext=(3, 4),arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))
plt.show()

Axes.text(x, y, s, fontdict=None, **kwargs)

fig = plt.figure(figsize=(10,3))
axes = fig.subplots(1,2)
# 使用关键字参数修改文本样式
axes[0].text(0.3, 0.8, 'modify by **kwargs', style='italic',
        bbox={'facecolor': 'red', 'alpha': 0.5, 'pad': 10});
# 使用fontdict参数修改文本样式
font = {'bbox':{'facecolor': 'red', 'alpha': 0.5, 'pad': 10}, 'style':'italic'}
axes[1].text(0.3, 0.8, 'modify by fontdict', fontdict=font)
plt.show()

Axes.set_xlabel(xlabel, fontdict=None, labelpad=None, *, loc=None, **kwargs)

# 观察labelpad和loc参数的使用效果
fig = plt.figure(figsize=(10,3))
axes = fig.subplots(1,2)
axes[0].set_xlabel('xlabel',labelpad=20,loc='left')
# loc参数仅能提供粗略的位置调整，如果想要更精确的设置标签的位置，可以使用position参数+horizontalalignment参数来定位
# position由一个元组过程，第一个元素0.2表示x轴标签在x轴的位置，第二个元素对于xlabel其实是无意义的，随便填一个数都可以
# horizontalalignment='left'表示左对齐，这样设置后x轴标签就能精确定位在x=0.2的位置处
axes[1].set_xlabel('xlabel', position=(0.2, 0), horizontalalignment='left');
plt.show()

Axes.set_title(label, fontdict=None, loc=None, pad=None, *, y=None, **kwargs)

fig, ax = plt.subplots(1,2)
fruits = ['apple', 'blueberry', 'cherry', 'orange']
counts = [40, 100, 30, 55]
bar_labels = ['red', 'blue', '_red', 'orange']
bar_colors = ['tab:red', 'tab:blue', 'tab:red', 'tab:orange']
ax[0].bar(fruits, counts, label=bar_labels, color=bar_colors)
ax[0].set_ylabel('fruit supply')
ax[0].set_title('Fruit supply by kind and color')
ax[0].legend(title='Fruit color')
ax[1].set_title('空的title')
plt.show()

Axes.annotate(text, xy, *args, **kwargs)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(3, 3))
x = [1, 3, 5, 7, 9]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
annotations = ["A", "B", "C", "D", "E"]
ax.scatter(x, y, s=20)
for xi, yi, text in zip(x, y, annotations):
    ax.annotate(text,
                xy=(xi, yi), xycoords='data',
                xytext=(1.5, 1.5), textcoords='offset points')
plt.show()

#该block讲述如何在matplotlib里面，修改字体默认属性，完成全局字体的更改。
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimSun']    # 指定默认字体为新宋体。
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False      # 解决保存图像时 负号'-' 显示为方块和报错的问题。
#局部字体的修改方法1
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
plt.plot(x, label='小示例图标签')
# 直接用字体的名字
plt.xlabel('x 轴名称参数-楷体', fontproperties='KaiTi', fontsize=16)         # 设置x轴名称，采用楷体
plt.ylabel('y 轴名称参数-幼园', fontproperties='YouYuan', fontsize=14)         # 设置Y轴名称 采用幼园
plt.title('坐标系的标题-微软雅黑',  fontproperties='Microsoft YaHei', fontsize=20)         # 设置坐标系标题的字体 采用微软雅黑
plt.legend(loc='lower right', prop={"family": 'SimHei'}, fontsize=10) ;   # 小示例图的字体设置 采用黑体
plt.show()

x1 = np.linspace(0.0, 5.0, 100)
y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1)
# 使用axis的set_ticks方法手动设置标签位置的例子，该案例中由于tick设置过大，所以会影响绘图美观，不建议用此方式进行设置tick
fig, axs = plt.subplots(2, 1, figsize=(5, 3), tight_layout=True)
axs[0].plot(x1, y1)
axs[1].plot(x1, y1)
axs[1].xaxis.set_ticks(np.arange(0., 10.1, 2.));
plt.show()

x1 = np.linspace(0.0, 5.0, 100)
y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1)
# 使用axis的set_ticklabels方法手动设置标签格式的例子
fig, axs = plt.subplots(2, 1, figsize=(5, 3), tight_layout=True)
axs[0].plot(x1, y1)
axs[1].plot(x1, y1)
ticks = np.arange(0., 8.1, 2.)
tickla = [f'{tick:1.2f}' for tick in ticks]
axs[1].xaxis.set_ticks(ticks)
axs[1].xaxis.set_ticklabels(tickla)
plt.show()

#一般绘图时会自动创建刻度，而如果通过上面的例子使用set_ticks创建刻度可能会导致tick的范围与所绘制图形的范围不一致的问题。
#所以在下面的案例中，axs[1]中set_xtick的设置要与数据范围所对应，然后再通过set_xticklabels设置刻度所对应的标签
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig, axs = plt.subplots(2, 1, figsize=(6, 4), tight_layout=True)
x1 = np.linspace(0.0, 6.0, 100)
y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1)
axs[0].plot(x1, y1)
axs[0].set_xticks([0,1,2,3,4,5,6])
axs[1].plot(x1, y1)
axs[1].set_xticks([0,1,2,3,4,5,6])#要将x轴的刻度放在数据范围中的哪些位置
axs[1].set_xticklabels(['zero','one', 'two', 'three', 'four', 'five','six'],#设置刻度对应的标签
                   rotation=30, fontsize='small')#rotation选项设定x刻度标签倾斜30度。
axs[1].xaxis.set_ticks_position('bottom')#set_ticks_position()方法是用来设置刻度所在的位置，常用的参数有bottom、top、both、none
print(axs[1].xaxis.get_ticklines());
plt.show()

# 接收字符串格式的例子
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 5), tight_layout=True)
for n, ax in enumerate(axs.flat):
    ax.plot(x1*10., y1)
formatter = matplotlib.ticker.FormatStrFormatter('%1.1f')
axs[0, 1].xaxis.set_major_formatter(formatter)
formatter = matplotlib.ticker.FormatStrFormatter('-%1.1f')
axs[1, 0].xaxis.set_major_formatter(formatter)
formatter = matplotlib.ticker.FormatStrFormatter('%1.5f')
axs[1, 1].xaxis.set_major_formatter(formatter);
plt.show()

x1 = np.linspace(0.0, 6.0, 100)
y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1)
# 接收函数的例子
def formatoddticks(x, pos):
    """Format odd tick positions."""
    if x % 2:
        return f'{x:1.2f}'
    else:
        return ''
fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 3), tight_layout=True)
ax.plot(x1, y1)
ax.xaxis.set_major_formatter(formatoddticks)
plt.show()

x1 = np.linspace(0.0, 6.0, 100)
y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1)
# 接收各种locator的例子
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 5), tight_layout=True)
for n, ax in enumerate(axs.flat):
    ax.plot(x1*10., y1)
locator = matplotlib.ticker.AutoLocator()
axs[0, 0].xaxis.set_major_locator(locator)
locator = matplotlib.ticker.MaxNLocator(nbins=3)
axs[0, 1].xaxis.set_major_locator(locator)
locator = matplotlib.ticker.MultipleLocator(5)
axs[1, 0].xaxis.set_major_locator(locator)
locator = matplotlib.ticker.FixedLocator([0,7,14,21,28])
axs[1, 1].xaxis.set_major_locator(locator);
plt.show()

x1 = np.linspace(0.0, 6.0, 100)
y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1)
# 特殊的日期型locator和formatter
locator = mdates.DayLocator(bymonthday=[1,15,25])
formatter = mdates.DateFormatter('%b %d')
fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 3), tight_layout=True)
ax.xaxis.set_major_locator(locator)
ax.xaxis.set_major_formatter(formatter)
base = datetime.datetime(2017, 1, 1, 0, 0, 1)
time = [base + datetime.timedelta(days=x) for x in range(len(x1))]
ax.plot(time, y1)
ax.tick_params(axis='x', rotation=70);
plt.show()

fig, ax = plt.subplots()
line_up, = ax.plot([1, 2, 3], label='Line 2')
line_down, = ax.plot([3, 2, 1], label='Line 1')
ax.legend(handles = [line_up, line_down], labels = ['Line Up', 'Line Down']);
plt.show()

fig,axes = plt.subplots(2,4,figsize=(10,4))
for i in range(4):
    axes[0][i].plot([0.5],[0.5])
    axes[0][i].legend(labels='a',loc=i)  # 观察loc参数传入不同值时图例的位置
for i in range(4,8):
    t=i%4
    axes[1][t].plot([0.5],[0.5])
    axes[1][t].legend(labels='a',loc=i)  # 观察loc参数传入不同值时图例的位置
fig.tight_layout()
plt.show()

fig = plt.figure(figsize=(10,3))
axes = fig.subplots(1,3)
for i, ax in enumerate(axes):
    ax.plot([1,2,3],label=f'ax {i}')
axes[0].legend(frameon=False) #去掉图例边框
axes[1].legend(edgecolor='blue') #设置图例边框颜色
axes[2].legend(facecolor='gray'); #设置图例背景颜色,若无边框,参数无效
plt.show()

fig,ax =plt.subplots()
ax.plot([1,2,3],label='label')
ax.legend(title='legend title');
plt.show()