❝简单记录一下最简单常用的三种论文插图的python画图代码，以作备忘。
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有很多很牛b的作图教程，我也学不来，就扔给大家自己学吧：
- 如何在论文中画出漂亮的插图？[1]
折线图
代码
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # x轴刻度标签 x_ticks = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'] # x轴范围（0, 1, ..., len(x_ticks)-1） x = np.arange(len(x_ticks)) # 第1条折线数据 y1 = [5, 3, 2, 4, 1, 6] # 第2条折线数据 y2 = [3, 1, 6, 5, 2, 4] # 设置画布大小 plt.figure(figsize=(10, 6)) # 画第1条折线，参数看名字就懂，还可以自定义数据点样式等等。 plt.plot(x, y1, color='#FF0000', label='label1', linewidth=3.0) # 画第2条折线 plt.plot(x, y2, color='#00FF00', label='label2', linewidth=3.0) # 给第1条折线数据点加上数值，前两个参数是坐标，第三个是数值，ha和va分别是水平和垂直位置（数据点相对数值）。 for a, b in zip(x, y1): plt.text(a, b, '%d'%b, ha='center', va= 'bottom', fontsize=18) # 给第2条折线数据点加上数值 for a, b in zip(x, y2): plt.text(a, b, '%d'%b, ha='center', va= 'bottom', fontsize=18) # 画水平横线，参数分别表示在y=3，x=0~len(x)-1处画直线。 plt.hlines(3, 0, len(x)-1, colors = "#000000", linestyles = "dashed") # 添加x轴和y轴刻度标签 plt.xticks([r for r in x], x_ticks, fontsize=18, rotation=20) plt.yticks(fontsize=18) # 添加x轴和y轴标签 plt.xlabel(u'x_label', fontsize=18) plt.ylabel(u'y_label', fontsize=18) # 标题 plt.title(u'Title', fontsize=18) # 图例 plt.legend(fontsize=18) # 保存图片 plt.savefig('./figure.pdf', bbox_inches='tight') # 显示图片 plt.show()
效果
柱状图
代码
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # x轴刻度标签 x_ticks = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'] # 柱的宽度 barWidth = 0.25 # 第1个柱的x轴范围（每个柱子的中点）（0, 1, ..., len(x_ticks)-1） x1 = np.arange(len(x_ticks)) # 第2个柱的x轴范围（每个柱子的中点） x2 = [x + barWidth for x in x1] # 第1个柱数据 y1 = [5, 3, 2, 4, 1, 6] # 第2个柱数据 y2 = [3, 1, 6, 5, 2, 4] # 设置画布大小 plt.figure(figsize=(10, 6)) # 画第1个柱 plt.bar(x1, y1, color='#FF0000', width=barWidth, label='label1') # 画第2个柱 plt.bar(x2, y2, color='#00FF00', width=barWidth, label='label2') # 给第1个柱数据点加上数值，前两个参数是坐标，第三个是数值，ha和va分别是水平和垂直位置（数据点相对数值）。 for a, b in zip(x1, y1): plt.text(a, b, '%d'%b, ha='center', va= 'bottom', fontsize=18) # 给第2个柱数据点加上数值 for a, b in zip(x2, y2): plt.text(a, b, '%d'%b, ha='center', va= 'bottom', fontsize=18) # 画水平横线 plt.hlines(3, 0, len(x_ticks)-1+barWidth, colors = "#000000", linestyles = "dashed") # 添加x轴和y轴刻度标签 plt.xticks([r + barWidth/2 for r in x1], x_ticks, fontsize=18) plt.yticks(fontsize=18) # 添加x轴和y轴标签 plt.xlabel(u'x_label', fontsize=18) plt.ylabel(u'y_label', fontsize=18) # 标题 plt.title(u'Title', fontsize=18) # 图例 plt.legend(fontsize=18) # 保存图片 plt.savefig('./figure.pdf', bbox_inches='tight') # 显示图片 plt.show()
效果
饼图
代码
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置画布大小 plt.figure(figsize=(10, 10)) # 设置每块区域的标签 labels = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] # 设置每块区域离圆心的距离，这里a区域凸出一点点 explode = [0.05, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01] # 设置每块区域的值 values = [1, 5, 2, 4, 3] # 设置每块区域的颜色 colors = ['#F5DEB3', '#87CEFA', '#FFB6C1', '#90EE90', '#D3D3D3'] _, l_text, p_text = plt.pie(values, explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%', colors=colors) # 设置标签字体大小 for t in l_text: t.set_size(18) # 设置数值字体大小 for t in p_text: t.set_size(18) # 标题 plt.title(u'Title', fontsize=18) # 图例 plt.legend(fontsize=18) # 保存图片 plt.savefig('./figure.pdf', bbox_inches='tight') # 显示图片 plt.show()
效果
