本章節(jié)主要是 Matplotlib 和 NumPy 實(shí)際操作案例講解，matplotlib 通常與 NumPy 一起使用，提供了一種有效的 MatLab 開(kāi)源替代方案，除此之外，它還可以和其他圖形工具包搭配使用。前提是在現(xiàn)在的環(huán)境中已經(jīng)安裝了 Numpy 模塊，Numpy 安裝詳情請(qǐng)參考第79天：數(shù)據(jù)分析之 Numpy 初步
這一節(jié)將從簡(jiǎn)到繁用實(shí)例講解 matplotlib 和 Numpy 結(jié)合使用的知識(shí)點(diǎn)。
使用 Numpy的函數(shù) np.arange() 函數(shù)創(chuàng)建 x 軸上的值。將 y 軸上的對(duì)應(yīng)值存儲(chǔ)在另一個(gè)數(shù)組對(duì)象 y 中。這些值使用 matplotlib 軟件包的 pyplot 子模塊的 plot() 函數(shù)繪制。
實(shí)例如下：
# 導(dǎo)入模塊import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt
# 繪制 x 軸數(shù)據(jù)x = np.arange(2,15)y = 3 * x+6
# 給圖形設(shè)置標(biāo)題plt.title('line chart')# 設(shè)置 x 軸和 y 軸的屬性名plt.xlabel("x axis")plt.ylabel("y axis")
# 繪制圖形plt.plot(x,y)
# 顯示圖形plt.show()以上程序運(yùn)行結(jié)果圖：
注意：作為線性圖的替代，可以通過(guò)向 plot() 函數(shù)添加格式字符串來(lái)顯示離散值，可以使用以下格式化字符,表格如下：
| 字符 | 描述 |
|---|---|
| '-' | 實(shí)線樣式 |
| '--' | 短橫線樣式 |
| '-.' | 點(diǎn)劃線樣式 |
| ':' | 虛線樣式 |
| '.' | 點(diǎn)標(biāo)記 |
| ',' | 像素標(biāo)記 |
| 'o' | 圓標(biāo)記 |
| 'v' | 倒三角標(biāo)記 |
| '^' | 正三角標(biāo)記 |
| '<' | 左三角標(biāo)記 |
| '>' | 右三角標(biāo)記 |
| '1' | 下箭頭標(biāo)記 |
| '2' | 上箭頭標(biāo)記 |
| '3' | 左箭頭標(biāo)記 |
| '4' | 右箭頭標(biāo)記 |
| 's' | 正方形標(biāo)記 |
| 'p' | 五邊形標(biāo)記 |
| '*' | 星形標(biāo)記 |
| 'h' | 六邊形標(biāo)記 1 |
| 'H' | 六邊形標(biāo)記 2 |
| '+' | 加號(hào)標(biāo)記 |
| 'x' | X 標(biāo)記 |
| 'D' | 菱形標(biāo)記 |
| 'd' | 窄菱形標(biāo)記 |
| '|' | 豎直線標(biāo)記 |
| '_' | 水平線標(biāo)記 |
圖形顯示顏色縮寫(xiě)簡(jiǎn)寫(xiě)表格如下：
| 字符 | 顏色 |
|---|---|
| 'b' | 藍(lán)色 |
| 'g' | 綠色 |
| 'r' | 紅色 |
| 'c' | 青/綠色 |
| 'm' | 品紅色 |
| 'y' | 黃色 |
| 'k' | 黑色 |
| 'w' | 白色 |
| 'o' | 橙色 |
使用以上兩個(gè)表格表示的簡(jiǎn)化符號(hào)畫(huà)一個(gè)綠色散點(diǎn)圖，散點(diǎn)使用 'o'表示，，具體實(shí)例如下：
# 導(dǎo)入模塊import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(2, 15)y = 2 * x + 6plt.title("scatter chart")plt.xlabel("x axis")plt.ylabel("y axis")
# 設(shè)置圖形樣式和顏色plt.plot(x, y, "oc")plt.show()以上程序運(yùn)行結(jié)果為：
例如繪制一個(gè)倒三角圖形：
# 導(dǎo)入模塊import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(2, 15)y = 2 * x + 6plt.title("triangle_scatter chart")plt.xlabel("x axis")plt.ylabel("y axis")
# 設(shè)置圖形樣式和顏色plt.plot(x, y, "^c")plt.show()顯示結(jié)果如下：
正弦波形圖的繪制需要用到 Numpy 的數(shù)學(xué)函數(shù) sin() 和 cos(),詳細(xì)的數(shù)學(xué)函數(shù)使用請(qǐng)參考 NumPy 系列文章：第 84 天：NumPy 數(shù)學(xué)函數(shù)
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt
# 計(jì)算正弦曲線上點(diǎn)的 x 和 y 坐標(biāo)print(np.pi)
# 繪制 x 軸，從 0 開(kāi)始，x = np.arange(0, 3 * np.pi, 0.1)y = np.sin(x)
# 設(shè)置標(biāo)題plt.title("sine wave form")
# 繪制圖形點(diǎn)plt.plot(x, y, 'y')plt.show()顯示結(jié)果：
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt
# 計(jì)算正弦曲線上點(diǎn)的 x 和 y 坐標(biāo)print(np.pi)
# 繪制 x 軸，從 0 開(kāi)始，x = np.arange(0, 4 * np.pi, 0.1)y = np.cos(x)
# 設(shè)置標(biāo)題plt.title("cosine wave form")
# 繪制圖形點(diǎn)plt.plot(x, y, 'm')plt.show()
在一張圖中顯示出正弦函數(shù)和余弦函數(shù)，這里需要使用 subplot 來(lái)建立網(wǎng)格圖，一幅圖中使用兩個(gè)網(wǎng)格，兩個(gè)網(wǎng)格中分別展示正弦函數(shù)和余弦函數(shù)；subplot 函數(shù)使用說(shuō)明如下：
matplotlib 中, 一個(gè) Figure 對(duì)象可以包含多個(gè)子圖(Axes), 可以使用 subplot() 快速繪制, 調(diào)用形式如下 :
subplot(numRows, numCols, plotNum)參數(shù)說(shuō)明：
網(wǎng)格編號(hào)圖如下：
假如 numRows ＝ 2, numCols ＝ 3, 那整個(gè)繪制圖表樣式為 2X3 的圖片區(qū)域, 用坐標(biāo)表示為
(1, 1), (1, 2), (1, 3)(2, 1), (2, 2), (2, 3)再當(dāng) plotNum ＝ 3 時(shí), 表示的坐標(biāo)為(1, 3), 即第一行第三列的子圖 如果 numRows, numCols 和 plotNum 這三個(gè)數(shù)都小于 10 的話, 可以把它們縮寫(xiě)為一個(gè)整數(shù), 例如 subplot(323) 和 subplot(3,2,3) 是相同的。
subplot 在 plotNum 指定的區(qū)域中創(chuàng)建一個(gè)軸對(duì)象， 如果新創(chuàng)建的軸和之前創(chuàng)建的軸重疊的話，之前的軸將被刪除。
例1：上述網(wǎng)格編號(hào)圖代碼如下
import matplotlib.pyplot as plt
plt.subplot(2,2,1)plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.text(0.5,0.5, 'subplot(2,2,1)',ha='center',va='center',size=20,alpha=.5)
plt.subplot(2,2,2)plt.xticks([]),plt.yticks([])plt.text(0.5,0.5, 'subplot(2,2,2)',ha='center',va='center',size=20,alpha=.5)
plt.subplot(2,2,3)plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.text(0.5,0.5, 'subplot(2,2,3)',ha='center',va='center',size=20,alpha=.5)
plt.subplot(2,2,4)plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.text(0.5,0.5, 'subplot(2,2,4)',ha='center',va='center',size=20,alpha=.5)
plt.show()例4:
import matplotlib.pyplot as plt
plt.subplot(211) # 第一行的左圖plt.subplot(212) # 第一行的右圖
plt.show()還可以表示為：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.subplot(2,1,1)#設(shè)置 x 和 y 軸上的值plt.xticks([]), plt.yticks([]) # 表示無(wú)顯示值plt.text(0.5,0.5, 'subplot(2,1,1)',ha='center',va='center',size=24,alpha=.5)
plt.subplot(2,1,2)plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.text(0.5,0.5, 'subplot(2,1,2)',ha='center',va='center',size=24,alpha=.5)
plt.show()結(jié)果顯示：
網(wǎng)格圖1：
網(wǎng)格圖2:
所以正余弦函數(shù)波形圖可以表示為：
# 計(jì)算正弦和余弦曲線上的點(diǎn)的 x 和 y 坐標(biāo)x = np.arange(0, 3 * np.pi, 0.1)y_sin = np.sin(x)y_cos = np.cos(x)
# 建立 subplot 網(wǎng)格，高為 2，寬為 1# 激活第一個(gè) subplotplt.subplot(2, 1, 1)# 繪制第一個(gè)圖像plt.plot(x, y_sin)plt.title('Sine')
# 將第二個(gè) subplot 激活，并繪制第二個(gè)圖像plt.subplot(2, 1, 2)plt.plot(x, y_cos)plt.title('Cosine')
# 展示圖像plt.show()最后圖形展示：
直方圖也稱條形圖，pyplot 子模塊提供 bar() 函數(shù)來(lái)生成條形圖，下面的實(shí)例是一個(gè)使用 bar() 函數(shù)生成的一個(gè)簡(jiǎn)單的柱狀圖.
實(shí)例如下：
import matplotlib.pyplot as plt
# 設(shè)置 x 的 x 軸和 y 軸數(shù)值x = [5,8,10]y = [12,16,6]
# 設(shè)置 x2 的 x 軸和 y 軸數(shù)值x2 = [6,9,11]y2 = [6,15,7]
# 使用 bar() 函數(shù)設(shè)置條形圖的顏色和對(duì)齊方式plt.bar(x, y,color='y', align='center')plt.bar(x2, y2, color='c', align='center')
# 設(shè)置標(biāo)題plt.title('Bar chart')# 設(shè)置 x 軸和 y 軸的屬性名plt.ylabel('Y axis')plt.xlabel('X axis')
# 展示圖形plt.show()程序運(yùn)行結(jié)果為：
Matplotlib 結(jié)合 NumPy 使用：
這時(shí)候需要用到 NumPy 中的直方統(tǒng)計(jì)函圖：histogram
histogram(a,bins=10,range=None,weights=None,density=False);參數(shù)說(shuō)明：
a 是待統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的數(shù)組；bins指定統(tǒng)計(jì)的區(qū)間個(gè)數(shù)；range是一個(gè)長(zhǎng)度為2的元組，表示統(tǒng)計(jì)范圍的最小值和最大值，默認(rèn)值 None，表示范圍由數(shù)據(jù)的范圍決定weights為數(shù)組的每個(gè)元素指定了權(quán)值,histogram()會(huì)對(duì)區(qū)間中數(shù)組所對(duì)應(yīng)的權(quán)值進(jìn)行求和density為 True 時(shí)，返回每個(gè)區(qū)間的概率密度；為 False，返回每個(gè)區(qū)間中元素的個(gè)數(shù)函數(shù)說(shuō)明：
numpy.histogram() 函數(shù)是數(shù)據(jù)的頻率分布的圖形表示。水平尺寸相等的矩形對(duì)應(yīng)于類間隔，稱為 bin，變量 height 對(duì)應(yīng)于頻率。numpy.histogram() 函數(shù)將輸入數(shù)組和 bin 作為兩個(gè)參數(shù)。bin 數(shù)組中的連續(xù)元素用作每個(gè) bin 的邊界。例如：
import numpy as np
# 賦值數(shù)組 aa = np.array([22, 87, 5, 43, 56, 73, 55, 54, 11, 20, 51, 5, 79, 31, 27])
# 調(diào)用函數(shù)np.histogram(a, bins=[0, 20, 40, 60, 80, 100])hist, bins = np.histogram(a, bins=[0, 20, 40, 60, 80, 100])
# 輸出值print(hist)print(bins)輸出結(jié)果為：
[3 4 5 2 1][ 0 20 40 60 80 100]plt()函數(shù)使用：
Matplotlib 可以將直方圖的數(shù)字表示轉(zhuǎn)換為圖形。pyplot 子模塊的 plt() 函數(shù)將包含數(shù)據(jù)和 bin 數(shù)組的數(shù)組作為參數(shù)，并轉(zhuǎn)換為直方圖，例如：
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt
# 賦值數(shù)組 aa = np.array([22, 87, 43, 56, 73, 55, 11, 20, 51, 5, 79, 27,100])
# plt() 函數(shù)將數(shù)據(jù)變?yōu)橹狈綀Dplt.hist(a, bins=[0,20,40,60,80,100])plt.title("histogram")# 顯示圖形plt.show()顯示結(jié)果：
例1：一個(gè)簡(jiǎn)單的曲線圖
畫(huà)出一個(gè)簡(jiǎn)單的曲線圖，如下所示：
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np
n = 256X = np.linspace(-np.pi,np.pi,n,endpoint=True)Y = np.sin(2*X)
plt.plot (X, Y+1, color='blue', alpha=1.00)plt.plot (X, Y-1, color='blue', alpha=1.00)
plt.title('curve_chart1')plt.show()結(jié)果展示為：
例2：升級(jí)版的曲線圖
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt
n = 256X = np.linspace(-np.pi,np.pi,n,endpoint=True)Y = np.sin(2*X)
plt.plot (X, Y+1, color='blue', alpha=1.00)plt.fill_between(X, 1, Y+1, color='blue', alpha=.25)
plt.plot (X, Y-1, color='blue', alpha=1.00)
# 設(shè)置線條顏色和填充顏色區(qū)域plt.fill_between(X, -1, Y-1, (Y-1) > -1, color='blue', alpha=.25)plt.fill_between(X, -1, Y-1, (Y-1) < -1, color='red', alpha=.25)
plt.title('curve_chart2')plt.show()結(jié)果展示為：
本章節(jié)是 Matplotlib 結(jié)合 NumPy 使用的畫(huà)圖方法，主要介紹了折線圖、正余弦波形圖、方形圖、曲線圖的基本畫(huà)法，同時(shí)也詳細(xì)講述了子圖 subplot的基本使用方法，希望以上知識(shí)點(diǎn)能對(duì)學(xué)習(xí)這一模塊的伙伴們提供更好支撐，若有任何問(wèn)題歡迎在交流群中進(jìn)行交流 :)
https://www.runoob.com/numpy/numpy-matplotlib.html
https://www.runoob.com/w3cnote/matplotlib-tutorial.html
https://matplotlib.org/tutorials/introductory/usage.html#sphx-glr-tutorials-introductory-usage-py
文中示例代碼：https://github.com/JustDoPython/python-100-day
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