Python绘图Matplotlib手册

作图函数

1. 使用pip install matplotlib安装绘图库。
2. 作图函数

（1）使用默认参数作图

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
# 生成-π到+π的256个元素的等差数列
X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True) 
C, S = np.cos(X), np.sin(X) # 生成X的正弦余弦函数赋值给C, S
plt.plot(X, C) # 画图
plt.plot(X, S) 
plt.show() # 展示图像

（2）改变颜色和线宽

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True) 
C, S = np.cos(X), np.sin(X) 
plt.figure(figsize=(10, 6), dpi=80) # 设置图标宽:高=10:6,dpi=80
# 设置余弦函数颜色蓝色，线宽2.5，样式为连线
plt.plot(X, C, color="blue", linewidth=2.5, linestyle="-") 
plt.plot(X, S, color="red", linewidth=2.5, linestyle="-") 
plt.show() 

（3）改变坐标轴刻度

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True) 
C, S = np.cos(X), np.sin(X) 
plt.figure(figsize=(10, 6), dpi=80) 
# X坐标轴最小值、最大值设置为原来的1.1倍
plt.xlim(X.min()*1.1, X.max()*1.1)
plt.ylim(C.min()*1.1, C.max()*1.1)
plt.plot(X, C, color="blue", linewidth=2.5, linestyle="-") 
plt.plot(X, S, color="red", linewidth=2.5, linestyle="-") 
plt.show() 

（4）改变坐标轴刻度显示

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True) 
C, S = np.cos(X), np.sin(X) 
plt.figure(figsize=(10, 6), dpi=80) 
plt.xticks([-np.pi, -np.pi/2, 0, np.pi/2, np.pi])  # 显示+-π,+-π/2的刻度
plt.yticks([-1, 0, +1]) # 显示+-1，0的刻度
plt.xlim(X.min()*1.1, X.max()*1.1)
plt.ylim(C.min()*1.1, C.max()*1.1)
plt.plot(X, C, color="blue", linewidth=2.5, linestyle="-") 
plt.plot(X, S, color="red", linewidth=2.5, linestyle="-") 
plt.show() 

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True) 
C, S = np.cos(X), np.sin(X) 
plt.figure(figsize=(10, 6), dpi=80) 
# 显示+-π,+-π/2的刻度，将刻度映射成具体标签
plt.xticks([-np.pi, -np.pi/2, 0, np.pi/2, np.pi], [r'$-\pi$', r'$-\pi/2$', r'$0$', r'$+\pi/2$', r'$+\pi$'])  
# 显示+-1，0的刻度
plt.yticks([-1, 0, +1], [r'$-1$', r'$0$', r'$+1$']) 
plt.xlim(X.min()*1.1, X.max()*1.1)
plt.ylim(C.min()*1.1, C.max()*1.1)
plt.plot(X, C, color="blue", linewidth=2.5, linestyle="-") 
plt.plot(X, S, color="red", linewidth=2.5, linestyle="-") 
plt.show() 

（5）移动坐标轴

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True) 
C, S = np.cos(X), np.sin(X) 
plt.figure(figsize=(10, 6), dpi=80) 
plt.xticks([-np.pi, -np.pi/2, 0, np.pi/2, np.pi], [r'$-\pi$', r'$-\pi/2$', r'$0$', r'$+\pi/2$', r'$+\pi$'])  
plt.yticks([-1, 0, +1], [r'$-1$', r'$0$', r'$+1$']) 
# 移动坐标轴
ax = plt.gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
plt.xlim(X.min()*1.1, X.max()*1.1)
plt.ylim(C.min()*1.1, C.max()*1.1)
plt.plot(X, C, color="blue", linewidth=2.5, linestyle="-") 
plt.plot(X, S, color="red", linewidth=2.5, linestyle="-") 
plt.show() 

（6）增加图例

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True) 
C, S = np.cos(X), np.sin(X) 
plt.figure(figsize=(10, 6), dpi=80) 
plt.xticks([-np.pi, -np.pi/2, 0, np.pi/2, np.pi], [r'$-\pi$', r'$-\pi/2$', r'$0$', r'$+\pi/2$', r'$+\pi$'])  
plt.yticks([-1, 0, +1], [r'$-1$', r'$0$', r'$+1$']) 
ax = plt.gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
plt.xlim(X.min()*1.1, X.max()*1.1)
plt.ylim(C.min()*1.1, C.max()*1.1)
plt.plot(X, C, color="blue", linewidth=2.5, linestyle="-", label="cosine") 
plt.plot(X, S, color="red", linewidth=2.5, linestyle="-", label="sine") 
# 增加图例，plot方法需要指定label
plt.legend(loc='upper left', frameon=False)
plt.show() 

（7）标记特殊点

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256, endpoint=True) 
C, S = np.cos(X), np.sin(X) 
plt.figure(figsize=(10, 6), dpi=80) 
plt.xticks([-np.pi, -np.pi/2, 0, np.pi/2, np.pi], [r'$-\pi$', r'$-\pi/2$', r'$0$', r'$+\pi/2$', r'$+\pi$'])  
plt.yticks([-1, 0, +1], [r'$-1$', r'$0$', r'$+1$']) 
# 设置标记点
t = 2*np.pi/3 
# plot横纵坐标参数都是列表，可以画出面积图，也可以画线
plt.plot([t, t], [0, np.cos(t)], color='blue', linewidth=1.5, linestyle='--')
# 标记出点
plt.scatter([t,], [np.cos(t),], 50, color='blue')
# 添加标注，第一个是标注的内容，第二个是标注的点，第三个是坐标，第四个是注释的位移，
# 第五个是注释坐标，第六个是箭头样式的设置，第七个是连接的样式
plt.annotate(r'$\sin(\frac{2\pi}{3})=\frac{\sqrt{3}}{2}$', 
    xy=(t, np.sin(t)), xycoords='data',
    xytext=(-100, -40), textcoords='offset points',fontsize=16,
    arrowprops=dict(arrowstyle='->', connectionstyle='arc3,rad=.2'))
plt.plot([t, t], [0, np.sin(t)], color='red', linewidth=1.5, linestyle='--')
plt.scatter([t,], [np.sin(t),], 50, color='red')
plt.annotate(r'$\cos(\frac{2\pi}{3})=-\frac{\sqrt{3}}{2}$', 
    xy=(t, np.cos(t)), xycoords='data',
    xytext=(-90, -50), textcoords='offset points',fontsize=16,
    arrowprops=dict(arrowstyle='->', connectionstyle='arc3,rad=.2'))
plt.plot(X, C, color="blue", linewidth=2.5, linestyle="-", label="cosine") 
plt.plot(X, S, color="red", linewidth=2.5, linestyle="-", label="sine") 
# 增加图例，plot方法需要指定label
plt.legend(loc='upper left', frameon=False)
plt.show()

3. 参数详细设置

（1）窗口设置

参数	默认值	描述
num	1	作图窗口的个数
figsize	figure.figsize	宽高，单位英寸
dpi	figure.dpi	分辨率
facecolor	figure.facecolor	背景颜色
edgecolor	figure.edgecolor	框线颜色
frameon	TRUE	是否显示框线

（2）子图绘制

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.subplot(1, 2, 2)

（3）比例绘图

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
plt.axes([0.1, 0.1, .8, .8])
plt.axes([0.2, 0.2, .3, .3])