前言

matplotlib是Python中的一個第三方庫。主要用于開發(fā)2D圖表，以漸進式、交互式的方式實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化，可以更直觀的呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，使數(shù)據(jù)更具說服力。

一、安裝matplotlib

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

二、matplotlib圖像簡介

matplotlib的圖像分為三層，容器層、輔助顯示層和圖像層。

1. 容器層主要由Canvas、Figure、Axes組成。

Canvas位于圖像的最底層，充當(dāng)畫布的作用。

Figure位于Canvas之上，指畫布上的一整張圖像。

Axes位于Figure之上，指Figure中的單個圖表，一個Figure中可以有一個或多個Axes，即一張圖像中可以有一個或多個圖表。

2. 輔助顯示層是單個圖表(Axes)中用來提供輔助信息的層。

輔助顯示層主要包括Axes外觀(facecolor)、邊框線(spines)、坐標(biāo)軸(axis)、坐標(biāo)軸名稱(axis label)、坐標(biāo)軸刻度(tick)、坐標(biāo)軸刻度標(biāo)簽(tick label)、網(wǎng)格線(grid)、圖例(legend)、標(biāo)題(title)等內(nèi)容。

輔助層可使圖像顯示更加直觀，提高可讀性。

3. 圖像層指Axes內(nèi)通過plot、scatter、bar、histogram、pie等函數(shù)繪制出的圖形。

三、matplotlib繪制折線圖

# 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', '總決賽-G1', '總決賽-G2', '總決賽-G3', '總決賽-G4', '總決賽-G5', '總決賽-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()

運行結(jié)果：

figure(): 創(chuàng)建圖像并設(shè)置圖像的大小等屬性，返回一張圖像，可以傳入很多參數(shù)，常用參數(shù)有兩個。figsize參數(shù)傳入一個元組(width, height)，設(shè)置圖像的大小。dpi傳入一個整數(shù)值，設(shè)置圖像的清晰度。

plot(): matplotlib中繪制折線圖的函數(shù)?？梢詡魅牒芏鄥?shù)，一般傳入兩個列表，分別是折線圖中的x值和y值。上面的例子中用了NBA2020年季后賽James的得分?jǐn)?shù)據(jù)。

show(): 展示圖像。

在上面的圖表中，x坐標(biāo)值中有中文，首次使用matplotlib繪圖時中文無法正常顯示。要解決中文顯示問題，需要下載安裝SimHei字體，下載鏈接：https://www.zitijia.com/i/281258939050380345.html，或直接搜索SimHei然后找一個正確的網(wǎng)站下載。下載完成后，在Windows下直接解壓雙擊安裝。安裝完成后刪除~/.matplotlib中的緩存文件，并創(chuàng)建配置文件matplotlibrc，將matplotlibrc中的內(nèi)容設(shè)置為如下內(nèi)容。

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

操作命令如下截圖，完成后圖像中就可以正常顯示中文了。

使用上面的代碼，已經(jīng)實現(xiàn)了簡單的折線圖，但展示的效果很差，所以需要進行優(yōu)化，使圖像展示得更好。

四、matplotlib優(yōu)化折線圖

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', '總決賽-G1', '總決賽-G2', '總決賽-G3', '總決賽-G4', '總決賽-G5', '總決賽-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("賽程", fontdict={'size': 16})
plt.ylabel("得分", fontdict={'size': 16})
plt.title("NBA2020季后賽詹姆斯得分", fontdict={'size': 20})
plt.show()

運行結(jié)果：

在使用plot()函數(shù)繪圖時，可以通過c='顏色'來設(shè)置折線圖的顏色。

scatter(): 繪制散點圖。折線圖是用直線連接相鄰的兩個點形成的，但是連成折線后點的顯示不明顯。scatter可以單獨對點進行設(shè)置，展示得更明顯。

yticks(): 用于設(shè)置y軸坐標(biāo)的范圍，傳入一個可迭代對象(如range()函數(shù))。最開始繪制的折線圖中，圖像的y軸坐標(biāo)范圍是數(shù)據(jù)的范圍，坐標(biāo)原點不是0，使用yticks函數(shù)可以設(shè)置想要的坐標(biāo)范圍。同理xticks可以用于設(shè)置x軸坐標(biāo)的范圍。

grid(): 用于設(shè)置圖表中的網(wǎng)格線，使用linestyle參數(shù)設(shè)置網(wǎng)格線的樣式，常用的樣式有下表中的幾種，plot()函數(shù)中也可以用linestyle參數(shù)設(shè)置折線圖的樣式。使用alpha參數(shù)設(shè)置網(wǎng)格線的透明度。

樣式字符實線- 虛線- - 點劃線-.點虛線: 

xlabel(): 用于設(shè)置x軸的標(biāo)簽，說明x軸坐標(biāo)的含義，第一個參數(shù)傳入需要設(shè)置的標(biāo)簽值，后面可以通過其他參數(shù)設(shè)置顯示的效果，如字體大小等。ylabel同理。

title(): 用于設(shè)置折線圖的標(biāo)題，說明這張折線圖展示的數(shù)據(jù)。用法同xlabel。

五、matplotlib繪制多條折線圖

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', '總決賽-G1', '總決賽-G2', '總決賽-G3', '總決賽-G4', '總決賽-G5', '總決賽-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="籃板")
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("賽程", fontdict={'size': 16})
plt.ylabel("數(shù)據(jù)", fontdict={'size': 16})
plt.title("NBA2020季后賽詹姆斯數(shù)據(jù)", fontdict={'size': 20})
plt.show()

運行結(jié)果：

要在同一張圖像中展示多條折線圖，多次調(diào)用plot()函數(shù)就行。每條折線圖的顏色、樣式等可以分別設(shè)置，以便更好地進行區(qū)分。

legend(): 展示圖例，通過loc參數(shù)傳入圖例在圖表中展示的位置，可以傳入的值有‘best', 'upper right', 'upper left', 'lower left', 'lower right', 'right', 'center left', 'center right', 'lower center', 'upper center', 'center'，這十一個值分別對應(yīng)數(shù)字0~10，傳值時也可以傳對應(yīng)的數(shù)字，后面十個值都指定了圖例的位置，'best'表示自適應(yīng)，會自動根據(jù)圖像的分布在后面的十個值中選擇一個，大部分為右上角'upper right'。

為了使用圖例，在每次調(diào)用plot()函數(shù)繪制折線圖時，需要使用label參數(shù)給折線圖添加標(biāo)簽，在圖例中展示。有多條折線圖時，圖例可以用于區(qū)分每條折線圖表示的含義，如將James的得分和籃板、助攻展示在同一張圖中。

六、matplotlib繪制多張折線圖

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', '總決賽-G1', '總決賽-G2', '總決賽-G3', '總決賽-G4', '總決賽-G5', '總決賽-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", "籃板", "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("賽程", fontdict={'size': 16})
 axs[i].set_ylabel(y_labels[i], fontdict={'size': 16}, rotation=0)
 axs[i].set_title("NBA2020季后賽詹姆斯{}".format(y_labels[i]), fontdict={'size': 20})
fig.autofmt_xdate()
plt.show()

運行結(jié)果：

subplots(): 用于在同一張圖像中繪制多張圖表，通過nrows, ncols兩個參數(shù)設(shè)置圖表的張數(shù)和排列方式，figsize和dpi同figure()函數(shù)。subplots()函數(shù)返回兩個參數(shù)，一個是圖像對象fig，一個是可迭代的圖表數(shù)組axs(類型為numpy中的數(shù)組對象)。

每一張圖表中的標(biāo)簽、標(biāo)題、樣式、圖例等都需要單獨設(shè)置，為了避免代碼過于冗余，可以使用循環(huán)。繪制每一張圖表時，從axs中取出每一張圖表，再調(diào)用plot()函數(shù)繪圖。在設(shè)置坐標(biāo)軸、標(biāo)簽、標(biāo)題時，使用'set_'開頭的方法進行設(shè)置，如設(shè)置x軸標(biāo)簽用set_xlabel()。

autofmt_xdate(): x軸坐標(biāo)值自適應(yīng)傾斜。因為一張圖像中有多張圖表，x坐標(biāo)值靠得很近，可能會因重疊造成展示效果差，使用fig對象的autofmt_xdate()方法可以設(shè)置自適應(yīng)傾斜。

以上就是matplotlib實現(xiàn)折線圖的簡單介紹，更多設(shè)置可以參考官網(wǎng)https://matplotlib.org/tutorials/index.html，并多作嘗試。

總結(jié)

到此這篇關(guān)于Python利用matplotlib繪制折線圖的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python matplotlib繪制折線圖內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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