matplotlib绘图技巧详解(一)

朱小五

发布于 2020-03-03 15:06:38

9090

发布于 2020-03-03 15:06:38

文章被收录于专栏：凹凸玩数据

↑ 关注 + 星标 ~ 有趣的不像个技术号

每晚九点，我们准时相约

大家好，我是黄同学

我们之前已经讲述了matplotlib的绘图原理，陆续会更新绘图技巧、相关图形绘制。

《matplotlib绘图的核心原理》

01 图形交互性设置

这是jupyter notebook独有的知识。

%matplotlib notebook 弹出可交互的matplotlib窗口
%matplotlib qt5 弹出matplotlib控制台
%matplotlib inline 直接嵌入图表，不需要使用plt.show()

1）测试如下

① %matplotlib notebook和%matplotlib qt5效果一样

% matplotlib notebook

plt.plot([1,2,3,4,5], [2,4,6,8,10], "g-.o")

结果如下：

② %matplotlib inline

% matplotlib inline

plt.plot([1,2,3,4,5], [2,4,6,8,10], "g-.o")

结果如下：

02 中文支持等相关设置

matplotlib默认情况下不支持中文显示，如果需要显示中文，则我们需要做一些额外的设置操作。设置可以分为如下两种：

全局设置：设置一次，对所有的操作有效；
局部设置：在某一次绘图中，设置一次，仅对当前这个绘图有效；
注意：如果局部设置和全局设置都存在，则局部设置生效；

1）中文支持相关设置：全局设置

① 中文字体设置

font.family 字体的名称
sans-serif 西文字体（默认）
SimHei 中文黑体
FangSong 中文仿宋
YouYuan 中文幼圆
STSong 华文宋体
Kaiti 中文楷体
LiSu 中文隶书

代码如下：

mpl.rcParams["font.family"] = "SimHei"

② 字体风格设置

font.style 字体的风格
normal 常规（默认）
italic 斜体
oblique 倾斜

代码如下：

mpl.rcParams["font.style"] = "italic"

③ 字体大小设置(默认是10)

代码如下：

mpl.rcParams["font.size"] = 16

2）中文支持相关设置：局部设置

font = {"family":"Kaiti",
       "style":"oblique",
        "weight":"normal",
        "color":"green",
        "size": 20
       }
plt.title("中文", fontdict=font)

3）演示如下

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

# 中文字体设置
mpl.rcParams["font.family"] = "SimHei"
# 字体大小设置
mpl.rcParams["font.size"] = 16
# 字体风格设置
mpl.rcParams["font.style"] = "italic"

plt.plot([-3, -2], [-1, -5], "r--")
plt.title("我是中文-标题")

结果如下：

结果分析：通过上述设置，我们已经可以正常显示中文。但是可以发现，图中的“-”符号并不能正常显示，这就是下面我们要讲的“-”(负号)特殊符号的相关设置。

03 "-"(负号)特殊符号的相关设置

axes.unicode_minus 是否使用Unicode的负号，在支持中文显示状态下，需要设置为False。

代码如下：

mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

演示如下：

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

# 中文字体设置
mpl.rcParams["font.family"] = "SimHei"
# 字体大小设置
mpl.rcParams["font.size"] = 16
# 字体风格设置
mpl.rcParams["font.style"] = "italic"

# "-"(负号)特殊符号设置
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

plt.plot([-3, -2], [-1, -5], "r--")
plt.title("中文标题")

结果如下：

04 保存图像与读取图象设置

1）保存图像

dpi：每英寸分辨率点数。
facecolor：设置图像的背景色。
bbox_inches：设置为tight，可以紧凑保存图像,删除figure周围的空白部分

操作如下：

plt.plot([1,3,5,7],[4,9,6,8],"r-.o")
plt.savefig("image1.png",dpi=100,facecolor="g",bbox_inches="tight")

结果如下：

2）读取图像

# 导入相关库
from PIL import Image
# 从硬盘读取文件
image = Image.open("image1.png")
# 会使用操作系统的默认图片打开器打开图片
image.show()

未完待续，matplotlib绘图技巧详解更新ing...

本文参与腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。

原始发表：2020-02-22，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

python

matlab

numpy

c++

本文分享自凹凸数据微信公众号，前往查看

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与腾讯云自媒体同步曝光计划，欢迎热爱写作的你一起参与！

登录后参与评论

0 条评论

热度