1. 添加标题-title
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 显示中文 plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False %matplotlib inline x=np.arange(0,10) plt.title('这是一个示例标题') plt.plot(x,x*x) plt.show()
输出： 
2. 添加文字-text
设置坐标和文字即可
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 显示中文 plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False %matplotlib inline x=np.arange(-10,11,1) y=x*x plt.plot(x,y) plt.title('这是一个示例标题') # 添加文字 plt.text(-2.5,30,'function y=x*x') plt.show()
输出： 
3. 添加注释-annotate
- xy：为备注的坐标点
- xytext：备注文字的坐标(默认为xy的位置)
- arrowprops：在xy和xytext之间绘制一个箭头
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 显示中文 plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False %matplotlib inline x=np.arange(-10,11,1) y=x*x plt.title('这是一个示例标题') plt.plot(x,y) # 添加注释 plt.annotate('这是一个示例注释',xy=(0,1),xytext=(-2,22),arrowprops={'headwidth':10,'facecolor':'r'}) plt.show()
输出： 
4. 设置坐标轴名称-xlabel/ylabel
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 显示中文 plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False %matplotlib inline x=np.arange(1,20) plt.xlabel('示例x轴') plt.ylabel('示例y轴') plt.plot(x,x*x) plt.show()
输出： 
5. 添加图例-legend
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 显示中文 plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False %matplotlib inline plt.plot(x,x) plt.plot(x,x*2) plt.plot(x,x*3) plt.plot(x,x*4) # 直接传入legend plt.legend(['生活','颜值','工作','金钱']) plt.show()
输出： 
6. 调整颜色-color
传颜色参数，支持以下几种方式
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline x=np.arange(1,5) #颜色的几种方式 plt.plot(x,color='g') plt.plot(x+1,color='0.5') plt.plot(x+2,color='#FF00FF') plt.plot(x+3,color=(0.1,0.2,0.3)) plt.show()
输出： 
7. 切换线条样式-marker
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline x=np.arange(1,5) plt.plot(x,marker='o') plt.plot(x+1,marker='>') plt.plot(x+2,marker='s') plt.show()
输出： 
8. 显示数学公式-mathtext
格式如下： 作为开始和结束符，如\omega $，中间的将解析出公式中的符号
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.title('chenqionghe') plt.xlim([1,8]) plt.ylim([1,5]) plt.text(2,4,r'$ \alpha \beta \pi \lambda \omega $',size=25) plt.text(4,4,r'$ \sin(0)=\cos(\frac{\pi}{2}) $',size=25) plt.text(2,2,r'$ \lim_{x \rightarrow y} \frac{1}{x^3} $',size=25) plt.text(4,2,r'$ \sqrt[4]{x}=\sqrt{y} $',size=25) plt.show()
输出： 
9. 显示网格-grid
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline x='a','b','c','d' y=[15,30,45,10] plt.grid() # 也可以设置颜色、线条宽度、线条样式 # plt.grid(color='g',linewidth='1',linestyle='-.') plt.plot(x,y) plt.show()
输出： 
10. 调整坐标轴刻度-locator_params
同时调整x轴和y轴：plt.locator_params(nbins=20) 只调整x轴：plt.locator_params(‘'x',nbins=20) 只调整y轴：plt.locator_params(‘'y',nbins=20)
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline x=np.arange(0,30,1) plt.plot(x,x) # x轴和y轴分别显示20个 plt.locator_params(nbins=20) plt.show()
输出： 
11. 调整坐标轴范围-axis/xlim/ylim
- axis：[0,5,0,10]，x从0到5，y从0到10
- xlim：对应参数有xmin和xmax，分别能调整最大值最小值
- ylim：同xlim用法
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline x=np.arange(0,30,1) plt.plot(x,x*x) #显示坐标轴，plt.axis(),4个数字分别代表x轴和y轴的最小坐标，最大坐标 #调整x为10到25 plt.xlim(xmin=10,xmax=25) plt.plot(x,x*x) plt.show()
输出： 
12. 调整日期自适应-autofmt_xdate
有时候显示日期会重叠在一起，非常不友好，调用plt.gcf().autofmt_xdate()，将自动调整角度
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline x=pd.date_range('2020/01/01',periods=30) y=np.arange(0,30,1) plt.plot(x,y) plt.gcf().autofmt_xdate() plt.show()
输出： 
13. 添加双坐标轴-twinx
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline x=np.arange(1,20) y1=x*x y2=np.log(x) plt.plot(x,y1) # 添加一个坐标轴，默认0到1 plt.twinx() plt.plot(x,y2,'r') plt.show()
输出： 
14. 填充区域-fill/fill_beween
fill填充函数区域
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 显示中文 plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False %matplotlib inline x=np.linspace(0,5*np.pi,1000) y1=np.sin(x) y2=np.sin(2*x) plt.plot(x,y1) plt.plot(x,y2) # 填充 plt.fill(x,y1,'g') plt.fill(x,y2,'r') plt.title('这是一个示例标题') plt.show()
输出： 
fill_beween填充函数交叉区域
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 显示中文 plt.rcParams['font.sans-serif'] = [u'SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False %matplotlib inline plt.title('这是一个示例标题') x=np.linspace(0,5*np.pi,1000) y1=np.sin(x) y2=np.sin(2*x) plt.plot(x,y1) plt.plot(x,y2) # 填充 plt.fill_between(x,y1,y2,where=y1>y2,interpolate=True) plt.show()
输出： 
15. 画一个填充好的形状-matplotlib.patche
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.patches as mptaches %matplotlib inline xy1=np.array([0.2,0.2]) xy2=np.array([0.2,0.8]) xy3=np.array([0.8,0.2]) xy4=np.array([0.8,0.8]) fig,ax=plt.subplots() #圆形,指定坐标和半径 circle=mptaches.Circle(xy1,0.15) ax.add_patch(circle) #长方形 rect=mptaches.Rectangle(xy2,0.2,0.1,color='r') ax.add_patch(rect) #多边形 polygon=mptaches.RegularPolygon(xy3,6,0.1,color='g') ax.add_patch(polygon) # 椭圆 ellipse=mptaches.Ellipse(xy4,0.4,0.2,color='c') ax.add_patch(ellipse) ax.axis('equal') plt.show()
输出： 
16. 切换样式-plt.style.use
matplotlib支持多种样式，可以通过plt.style.use切换样式，例如：plt.style.use('ggplot')输入 plt.style.available 可以查看所有的样式:
import matplotlib.pyplot as plt plt.style.available
输出： 
示例代码，ggplot样式：
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.patches as mptaches %matplotlib inline plt.style.use('ggplot') # 新建4个子图 fig,axes=plt.subplots(2,2) ax1,ax2,ax3,ax4=axes.ravel() # 第一个图 x,y=np.random.normal(size=(2,100)) ax1.plot(x,y,'o') # 第二个图 x=np.arange(0,10) y=np.arange(0,10) colors=plt.rcParams['axes.prop_cycle'] length=np.linspace(0,10,len(colors)) for s in length: ax2.plot(x,y+s,'-') # 第三个图 x=np.arange(5) y1,y2,y3=np.random.randint(1,25,size=(3,5)) width=0.25 ax3.bar(x,y1,width) ax3.bar(x+width,y2,width) ax3.bar(x+2*width,y3,width) # 第四个图 for i,color in enumerate(colors): xy=np.random.normal(size=2) ax4.add_patch(plt.Circle(xy,radius=0.3,color=color['color'])) ax4.axis('equal') plt.show()
输出： 
