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Python matplotlib绘制折线图

matplotlib是Python中的一个第三方库。主要用于开发2D图表,以渐进式、交互式的方式实现数据可视化,可以更直观的呈现数据,使数据更具说服力。

一、安装matplotlib

pip install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

二、matplotlib图像简介

matplotlib的图像分为三层,容器层、辅助显示层和图像层。

1. 容器层主要由Canvas、Figure、Axes组成。

Canvas位于图像的最底层,充当画布的作用。

Figure位于Canvas之上,指画布上的一整张图像。

Axes位于Figure之上,指Figure中的单个图表,一个Figure中可以有一个或多个Axes,即一张图像中可以有一个或多个图表。

2. 辅助显示层是单个图表(Axes)中用来提供辅助信息的层。

辅助显示层主要包括Axes外观(facecolor)、边框线(spines)、坐标轴(axis)、坐标轴名称(axis label)、坐标轴刻度(tick)、坐标轴刻度标签(tick label)、网格线(grid)、图例(legend)、标题(title)等内容。

辅助层可使图像显示更加直观,提高可读性。

3. 图像层指Axes内通过plot、scatter、bar、histogram、pie等函数绘制出的图形。

三、matplotlib绘制折线图

# coding=utf-8
import matplotlib.pyplot as plt


plt.figure(figsize=(20, 10), dpi=100)
game = ['1-G1', '1-G2', '1-G3', '1-G4', '1-G5', '2-G1', '2-G2', '2-G3', '2-G4', '2-G5', '3-G1', '3-G2', '3-G3',
        '3-G4', '3-G5', '总决赛-G1', '总决赛-G2', '总决赛-G3', '总决赛-G4', '总决赛-G5', '总决赛-G6']
scores = [23, 10, 38, 30, 36, 20, 28, 36, 16, 29, 15, 26, 30, 26, 38, 34, 33, 25, 28, 40, 28]
plt.plot(game, scores)
plt.show()

运行结果:

figure(): 创建图像并设置图像的大小等属性,返回一张图像,可以传入很多参数,常用参数有两个。figsize参数传入一个元组(width, height),设置图像的大小。dpi传入一个整数值,设置图像的清晰度。

plot(): matplotlib中绘制折线图的函数。可以传入很多参数,一般传入两个列表,分别是折线图中的x值和y值。上面的例子中用了NBA2020年季后赛James的得分数据。

show(): 展示图像。

在上面的图表中,x坐标值中有中文,首次使用matplotlib绘图时中文无法正常显示。要解决中文显示问题,需要下载安装SimHei字体,下载链接:https://www.zitijia.com/i/281258939050380345.html,或直接搜索SimHei然后找一个正确的网站下载。下载完成后,在Windows下直接解压双击安装。安装完成后删除~/.matplotlib中的缓存文件,并创建配置文件matplotlibrc,将matplotlibrc中的内容设置为如下内容。

font.family         : sans-serif
font.sans-serif     : SimHei
axes.unicode_minus  : False

操作命令如下截图,完成后图像中就可以正常显示中文了。

使用上面的代码,已经实现了简单的折线图,但展示的效果很差,所以需要进行优化,使图像展示得更好。

四、matplotlib优化折线图

import matplotlib.pyplot as plt


plt.figure(figsize=(20, 10), dpi=100)
game = ['1-G1', '1-G2', '1-G3', '1-G4', '1-G5', '2-G1', '2-G2', '2-G3', '2-G4', '2-G5', '3-G1', '3-G2', '3-G3',
        '3-G4', '3-G5', '总决赛-G1', '总决赛-G2', '总决赛-G3', '总决赛-G4', '总决赛-G5', '总决赛-G6']
scores = [23, 10, 38, 30, 36, 20, 28, 36, 16, 29, 15, 26, 30, 26, 38, 34, 33, 25, 28, 40, 28]
plt.plot(game, scores, c='red')
plt.scatter(game, scores, c='red')
y_ticks = range(50)
plt.yticks(y_ticks[::5])
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.5)
plt.xlabel("赛程", fontdict={'size': 16})
plt.ylabel("得分", fontdict={'size': 16})
plt.title("NBA2020季后赛詹姆斯得分", fontdict={'size': 20})
plt.show()

运行结果:

在使用plot()函数绘图时,可以通过c='颜色'来设置折线图的颜色。

scatter(): 绘制散点图。折线图是用直线连接相邻的两个点形成的,但是连成折线后点的显示不明显。scatter可以单独对点进行设置,展示得更明显。

yticks(): 用于设置y轴坐标的范围,传入一个可迭代对象(如range()函数)。最开始绘制的折线图中,图像的y轴坐标范围是数据的范围,坐标原点不是0,使用yticks函数可以设置想要的坐标范围。同理xticks可以用于设置x轴坐标的范围。

grid(): 用于设置图表中的网格线,使用linestyle参数设置网格线的样式,常用的样式有下表中的几种,plot()函数中也可以用linestyle参数设置折线图的样式。使用alpha参数设置网格线的透明度。

样式

字符

实线

-

虚线

- -

点划线

-.

点虚线

:

xlabel(): 用于设置x轴的标签,说明x轴坐标的含义,第一个参数传入需要设置的标签值,后面可以通过其他参数设置显示的效果,如字体大小等。ylabel同理。

title(): 用于设置折线图的标题,说明这张折线图展示的数据。用法同xlabel。

五、matplotlib绘制多条折线图

import matplotlib.pyplot as plt


plt.figure(figsize=(20, 10), dpi=100)
game = ['1-G1', '1-G2', '1-G3', '1-G4', '1-G5', '2-G1', '2-G2', '2-G3', '2-G4', '2-G5', '3-G1', '3-G2', '3-G3',
        '3-G4', '3-G5', '总决赛-G1', '总决赛-G2', '总决赛-G3', '总决赛-G4', '总决赛-G5', '总决赛-G6']
scores = [23, 10, 38, 30, 36, 20, 28, 36, 16, 29, 15, 26, 30, 26, 38, 34, 33, 25, 28, 40, 28]
rebounds = [17, 6, 12, 6, 10, 8, 11, 7, 15, 11, 6, 11, 10, 9, 16, 13, 9, 10, 12, 13, 14]
assists = [16, 7, 8, 10, 10, 7, 9, 5, 9, 7, 12, 4, 11, 8, 10, 9, 9, 8, 8, 7, 10]
plt.plot(game, scores, c='red', label="得分")
plt.plot(game, rebounds, c='green', linestyle='--', label="篮板")
plt.plot(game, assists, c='blue', linestyle='-.', label="助攻")
plt.scatter(game, scores, c='red')
plt.scatter(game, rebounds, c='green')
plt.scatter(game, assists, c='blue')
plt.legend(loc='best')
plt.yticks(range(0, 50, 5))
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.5)
plt.xlabel("赛程", fontdict={'size': 16})
plt.ylabel("数据", fontdict={'size': 16})
plt.title("NBA2020季后赛詹姆斯数据", fontdict={'size': 20})
plt.show()

运行结果:

要在同一张图像中展示多条折线图,多次调用plot()函数就行。每条折线图的颜色、样式等可以分别设置,以便更好地进行区分。

legend(): 展示图例,通过loc参数传入图例在图表中展示的位置,可以传入的值有‘best’, 'upper right', 'upper left', 'lower left', 'lower right', 'right', 'center left', 'center right', 'lower center', 'upper center', 'center',这十一个值分别对应数字0~10,传值时也可以传对应的数字,后面十个值都指定了图例的位置,'best'表示自适应,会自动根据图像的分布在后面的十个值中选择一个,大部分为右上角'upper right'。

为了使用图例,在每次调用plot()函数绘制折线图时,需要使用label参数给折线图添加标签,在图例中展示。有多条折线图时,图例可以用于区分每条折线图表示的含义,如将James的得分和篮板、助攻展示在同一张图中。

六、matplotlib绘制多张折线图

import matplotlib.pyplot as plt


fig, axs = plt.subplots(nrows=1, ncols=3, figsize=(20, 6), dpi=100)
game = ['1-G1', '1-G2', '1-G3', '1-G4', '1-G5', '2-G1', '2-G2', '2-G3', '2-G4', '2-G5', '3-G1', '3-G2', '3-G3',
        '3-G4', '3-G5', '总决赛-G1', '总决赛-G2', '总决赛-G3', '总决赛-G4', '总决赛-G5', '总决赛-G6']
scores = [23, 10, 38, 30, 36, 20, 28, 36, 16, 29, 15, 26, 30, 26, 38, 34, 33, 25, 28, 40, 28]
rebounds = [17, 6, 12, 6, 10, 8, 11, 7, 15, 11, 6, 11, 10, 9, 16, 13, 9, 10, 12, 13, 14]
assists = [16, 7, 8, 10, 10, 7, 9, 5, 9, 7, 12, 4, 11, 8, 10, 9, 9, 8, 8, 7, 10]
y_data = [scores, rebounds, assists]
colors = ['red', 'green', 'blue']
line_style = ['-', '--', '-.']
y_labels = ["得分", "篮板", "助攻"]
for i in range(3):
    axs[i].plot(game, y_data[i], c=colors[i], label=y_labels[i], linestyle=line_style[i])
    axs[i].scatter(game, y_data[i], c=colors[i])
    axs[i].legend(loc='best')
    axs[i].set_yticks(range(0, 50, 5))
    axs[i].grid(True, linestyle='--', alpha=0.5)
    axs[i].set_xlabel("赛程", fontdict={'size': 16})
    axs[i].set_ylabel(y_labels[i], fontdict={'size': 16}, rotation=0)
    axs[i].set_title("NBA2020季后赛詹姆斯{}".format(y_labels[i]), fontdict={'size': 20})
fig.autofmt_xdate()
plt.show()

运行结果:

subplots(): 用于在同一张图像中绘制多张图表,通过nrows, ncols两个参数设置图表的张数和排列方式,figsize和dpi同figure()函数。subplots()函数返回两个参数,一个是图像对象fig,一个是可迭代的图表数组axs(类型为numpy中的数组对象)。

每一张图表中的标签、标题、样式、图例等都需要单独设置,为了避免代码过于冗余,可以使用循环。绘制每一张图表时,从axs中取出每一张图表,再调用plot()函数绘图。在设置坐标轴、标签、标题时,使用'set_'开头的方法进行设置,如设置x轴标签用set_xlabel()。

autofmt_xdate(): x轴坐标值自适应倾斜。因为一张图像中有多张图表,x坐标值靠得很近,可能会因重叠造成展示效果差,使用fig对象的autofmt_xdate()方法可以设置自适应倾斜。

以上就是matplotlib实现折线图的简单介绍,更多设置可以参考官网https://matplotlib.org/tutorials/index.html,并多作尝试。

本文分享自微信公众号 - Python 碎片(python-suipian),作者:binn wong

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2020-11-27

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