本文作为学习过程中对matplotlib一些常用知识点的整理，方便查找。
强烈推荐ipython
无论你工作在什么项目上，IPython都是值得推荐的。利用ipython --pylab，可以进入PyLab模式，已经导入了matplotlib库与相关软件包（例如Numpy和Scipy)，额可以直接使用相关库的功能。
这样IPython配置为使用你所指定的matplotlib GUI后端（TK/wxPython/PyQt/Mac OS X native/GTK)。对于大部分用户而言，默认的后端就已经够用了。Pylab模式还会向IPython引入一大堆模块和函数以提供一种更接近MATLAB的界面。
参考
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import matplotlib.pyplot as plt labels='frogs','hogs','dogs','logs' sizes=15,20,45,10 colors='yellowgreen','gold','lightskyblue','lightcoral' explode=0,0.1,0,0 plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,colors=colors,autopct='%1.1f%%',shadow=True,startangle=50) plt.axis('equal') plt.show() |
matplotlib图标正常显示中文
为了在图表中能够显示中文和负号等，需要下面一段设置：
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import matplotlib.pyplot as plt 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 |
matplotlib inline和pylab inline
可以使用ipython --pylab打开ipython命名窗口。
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%matplotlib inline #notebook模式下 %pylab inline #ipython模式下 |
这两个命令都可以在绘图时，将图片内嵌在交互窗口，而不是弹出一个图片窗口，但是，有一个缺陷：除非将代码一次执行，否则，无法叠加绘图，因为在这两种模式下，是要有plt出现，图片会立马show出来，因此：
推荐在ipython notebook时使用，这样就能很方便的一次编辑完代码，绘图。
为项目设置matplotlib参数
在代码执行过程中，有两种方式更改参数：
- 使用参数字典(rcParams)
- 调用matplotlib.rc()命令 通过传入关键字元祖，修改参数
如果不想每次使用matplotlib时都在代码部分进行配置，可以修改matplotlib的文件参数。可以用matplot.get_config()命令来找到当前用户的配置文件目录。
配置文件包括以下配置项：
axex: 设置坐标轴边界和表面的颜色、坐标刻度值大小和网格的显示
backend: 设置目标暑促TkAgg和GTKAgg
figure: 控制dpi、边界颜色、图形大小、和子区( subplot)设置
font: 字体集（font family）、字体大小和样式设置
grid: 设置网格颜色和线性
legend: 设置图例和其中的文本的显示
line: 设置线条（颜色、线型、宽度等）和标记
patch: 是填充2D空间的图形对象，如多边形和圆。控制线宽、颜色和抗锯齿设置等。
savefig: 可以对保存的图形进行单独设置。例如，设置渲染的文件的背景为白色。
verbose: 设置matplotlib在执行期间信息输出，如silent、helpful、debug和debug-annoying。
xticks和yticks: 为x,y轴的主刻度和次刻度设置颜色、大小、方向，以及标签大小。
线条相关属性标记设置
用来该表线条的属性
| 线条风格linestyle或ls | 描述 | 线条风格linestyle或ls | 描述 | |
|---|---|---|---|---|
| ‘-‘ | 实线 | ‘:’ | 虚线 | |
| ‘–‘ | 破折线 | ‘None’,’ ‘,” | 什么都不画 | |
| ‘-.’ | 点划线 | |||
线条标记
| 标记maker | 描述 | 标记 | 描述 | |
|---|---|---|---|---|
| ‘o’ | 圆圈 | ‘.’ | 点 | |
| ‘D’ | 菱形 | ‘s’ | 正方形 | |
| ‘h’ | 六边形1 | ‘*’ | 星号 | |
| ‘H’ | 六边形2 | ‘d’ | 小菱形 | |
| ‘_’ | 水平线 | ‘v’ | 一角朝下的三角形 | |
| ‘8’ | 八边形 | ‘ | 一角朝左的三角形 | |
| ‘p’ | 五边形 | ‘>’ | 一角朝右的三角形 | |
| ‘,’ | 像素 | ‘^’ | 一角朝上的三角形 | |
| ‘+’ | 加号 | ‘ | ‘ | 竖线 |
| ‘None’,”,’ ‘ | 无 | ‘x’ | X | |
颜色
可以通过调用matplotlib.pyplot.colors()得到matplotlib支持的所有颜色。
| 别名 | 颜色 | 别名 | 颜色 | |
|---|---|---|---|---|
| b | 蓝色 | g | 绿色 | |
| r | 红色 | y | 黄色 | |
| c | 青色 | k | 黑色 | |
| m | 洋红色 | w | 白色 | |
如果这两种颜色不够用，还可以通过两种其他方式来定义颜色值：
- 使用HTML十六进制字符串
color='eeefff'使用合法的HTML颜色名字（’red’,’chartreuse’等）。 - 也可以传入一个归一化到[0,1]的RGB元祖。
color=(0.3,0.3,0.4)
很多方法可以介绍颜色参数，如title()。
plt.tilte('Title in a custom color',color='#123456'）
背景色
通过向如matplotlib.pyplot.axes()或者matplotlib.pyplot.subplot()这样的方法提供一个axisbg参数，可以指定坐标这的背景色。
subplot(111,axisbg=(0.1843,0.3098,0.3098)
基础
如果你向plot()指令提供了一维的数组或列表，那么matplotlib将默认它是一系列的y值，并自动为你生成x的值。默认的x向量从0开始并且具有和y同样的长度，因此x的数据是[0,1,2,3].
图片来自:绘图: matplotlib核心剖析
确定坐标范围
- plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax])
上面例子里的axis()命令给定了坐标范围。 - xlim(xmin, xmax)和ylim(ymin, ymax)来调整x,y坐标范围
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%matplotlib inline import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from pylab import * x = np.arange(-5.0, 5.0, 0.02) y1 = np.sin(x) plt.figure(1) plt.subplot(211) plt.plot(x, y1) plt.subplot(212) #设置x轴范围 xlim(-2.5, 2.5) #设置y轴范围 ylim(-1, 1) plt.plot(x, y1) |
叠加图
用一条指令画多条不同格式的线。
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # evenly sampled time at 200ms intervals t = np.arange(0., 5., 0.2) # red dashes, blue squares and green triangles plt.plot(t, t, 'r--', t, t**v">t, t, 'r--', t, t**库的功能。
这样IPython配置为使用你所指定的matplotlib GUI后端（TK/wxPython/PyQt/Mac OS X native/GTK)。对于大部分用户而言，默认的后端就已经够用了。Pylab模式还会向IPython引入一大堆模块和函数以提供一种更接近MATLAB的界面。 参考
matplotlib图标正常显示中文为了在图表中能够显示中文和负号等，需要下面一段设置：
matplotlib inline和pylab inline可以使用
这两个命令都可以在绘图时，将图片内嵌在交互窗口，而不是弹出一个图片窗口，但是，有一个缺陷：除非将代码一次执行，否则，无法叠加绘图，因为在这两种模式下，是要有 推荐在ipython notebook时使用，这样就能很方便的一次编辑完代码，绘图。 为项目设置matplotlib参数在代码执行过程中，有两种方式更改参数：
如果不想每次使用matplotlib时都在代码部分进行配置，可以修改matplotlib的文件参数。可以用 配置文件包括以下配置项：
线条相关属性标记设置用来该表线条的属性
线条标记
颜色可以通过调用
如果这两种颜色不够用，还可以通过两种其他方式来定义颜色值：
很多方法可以介绍颜色参数，如title()。 背景色通过向如
基础如果你向plot()指令提供了一维的数组或列表，那么matplotlib将默认它是一系列的y值，并自动为你生成x的值。默认的x向量从0开始并且具有和y同样的长度，因此x的数据是[0,1,2,3].
图片来自:绘图: matplotlib核心剖析 确定坐标范围
叠加图用一条指令画多条不同格式的线。
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