python繪圖之坐標軸的超詳細講解
更新時間：2022年08月30日 10:34:12 作者：大風起兮_
在使用matplotlib模塊時畫坐標圖時,往往需要對坐標軸設置很多參數(shù),這些參數(shù)包括橫縱坐標軸范圍、坐標軸刻度大小、坐標軸名稱等,下面這篇文章主要給大家介紹了關于python繪圖之坐標軸的相關資料,需要的朋友可以參考下
1. 2D坐標軸
1.1 繪制簡單的曲線
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x=np.linspace(-1,1,50)#-1到1中畫50個點 y=x**2 plt.plot(x,y,color='green') plt.tick_params(axis='x',colors='blue') plt.tick_params(axis='y',colors='red') plt.show()
作圖：
1.2 坐標軸的刻度線向內(nèi)
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x=np.linspace(-1,1,50)#-1到1中畫50個點 y=x**2 # 下面兩行代碼要放在plt.plot的前面 plt.rcParams['xtick.direction'] = 'in'#將x軸的刻度線方向設置向內(nèi) plt.rcParams['ytick.direction'] = 'in'#將y軸的刻度線方向設置向內(nèi) plt.plot(x,y,color='green') plt.tick_params(axis='x',colors='blue') plt.tick_params(axis='y',colors='red') plt.show()
1.3 將坐標刻度從整0開始
plt.margins(x=0) plt.margins(y=0) #設置坐標軸范圍 #plt.ylim([0,0.8]) #plt.xlim([0,0.75])
1.4 設置刻度柵格
簡單的刻度：
plt.grid()
主刻度和次刻度
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.figure(figsize=(17,3)) ax = plt.gca() ax.xaxis.set_major_locator(plt.MultipleLocator(0.2)) #設置x軸主刻度 ax.xaxis.set_minor_locator(plt.MultipleLocator(0.04)) #設置x軸次刻度 ax.yaxis.set_major_locator(plt.MultipleLocator(0.5)) #設置x軸次刻度 ax.yaxis.set_minor_locator(plt.MultipleLocator(0.1)) #設置x軸次刻度 ax.grid(which='major',axis="both",linewidth=0.75,linestyle='-',color='r') ax.grid(which='minor',axis="both",linewidth=0.25,linestyle='-',color='r') x=np.linspace(0,3*np.pi,50)#-1到1中畫50個點 y=2*np.sin(x) plt.plot(x,y) plt.margins(x=0) plt.margins(y=0) plt.show()
下面的圖形類似于心電圖紙繪制，關于心電圖相關的繪制，具體在使用python繪制心電圖中體現(xiàn)：
1.5 不顯示坐標
只是坐標刻度不可見，兩種方式的效果一樣
# plt.xticks([]) plt.yticks([]) # 或者下面的 # frame.axes.get_xaxis().set_visible(False) # x 軸不可見 frame.axes.get_yaxis().set_visible(False) # y 軸不可見
關閉兩者坐標軸，只有曲線圖形
plt.axis('off')
1.6 坐標值
為坐標設置刻度值, 并且將刻度值旋轉45度
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x=np.linspace(0,2,50)#-1到1中畫50個點 y=x**2 plt.rcParams['xtick.direction'] = 'in'#將x軸的刻度線方向設置向內(nèi) plt.rcParams['ytick.direction'] = 'in'#將y軸的刻度線方向設置向內(nèi) ax = plt.gca() xlabel=[str(val)+'_1' for val in range(100,110)] ax.set_xticklabels(xlabel) plt.xticks(rotation = 45) plt.plot(x,y,color='green') plt.tick_params(axis='x',colors='blue') plt.tick_params(axis='y',colors='red') plt.margins(x=0) plt.margins(y=0) plt.show()
1.7 繪制橫線和豎線
plt.axvline(1) plt.axhline(1.5)
1.8 設置坐標點的顏色
下圖中設置y軸第3個坐標值的顏色為黃色，x軸第6個坐標值顏色為綠色。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x=np.linspace(0,2,50)#-1到1中畫50個點
y=x**2
plt.rcParams['xtick.direction'] = 'in'#將x軸的刻度線方向設置向內(nèi)
plt.rcParams['ytick.direction'] = 'in'#將y軸的刻度線方向設置向內(nèi)
ax = plt.gca()
plt.plot(x,y,color='green')
plt.tick_params(axis='x',colors='blue')
plt.tick_params(axis='y',colors='red')
ax.get_yticklabels()[3].set_color("y")
ax.get_xticklabels()[6].set_color("g")
plt.show()
1.9 雙坐標
代碼如下：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
t = np.arange(0.01, 10.0, 0.01)
data1 = np.exp(t)
data2 = np.sin(2 * np.pi * t)
fig, ax1 = plt.subplots()
color = 'tab:red'
ax1.set_xlabel('time (s)')
ax1.set_ylabel('exp', color=color)
ax1.plot(t, data1, color=color)
ax1.tick_params(axis='y', labelcolor=color)
ax2 = ax1.twinx() # instantiate a second axes that shares the same x-axis
color = 'tab:blue'
ax2.set_ylabel('sin', color=color) # we already handled the x-label with ax1
ax2.plot(t, data2, color=color)
ax2.tick_params(axis='y', labelcolor=color)
fig.tight_layout() # otherwise the right y-label is slightly clipped
plt.show()
2. 3D坐標軸
2.1 繪制3D散點圖
關鍵代碼ax.scatter(xs, ys, zs, c=c, marker=m),輸入數(shù)據(jù)xs,ys,zs是相同長度的一維數(shù)據(jù)。c是顏色，marker是散點類型。
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def randrange(n, vmin, vmax):
return (vmax - vmin)*np.random.rand(n) + vmin
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
n = 100
for c, m, zlow, zhigh in [('r', '*', -10, 20), ('b', 'o', -30, -10)]:
xs = randrange(n, 23, 32)
ys = randrange(n, 0, 100)
zs = randrange(n, zlow, zhigh)
ax.scatter(xs, ys, zs, c=c, marker=m)
ax.set_xlabel('X Label')
ax.set_ylabel('Y Label')
ax.set_zlabel('Z Label')
plt.show()
2.2 繪制3D曲面圖
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig=plt.figure(num=1,figsize=(8,6))
ax = Axes3D(fig)
X = np.arange(-4, 4, 0.25)
Y = np.arange(-4, 4, 0.25)
X, Y = np.meshgrid(X, Y)
R = np.sqrt(X ** 2 + Y ** 2)
# height value
Z = np.cos(R)
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=plt.get_cmap('rainbow'),edgecolors='white')
ax.contourf(X, Y, Z, zdir='z', offset=-2, cmap=plt.get_cmap('rainbow'))#投影等高線,改變zdir='x', offset=-4實現(xiàn)投影到不同坐標軸
ax.set_zlim(-2, 2)
ax.tick_params(axis='x',colors='g')
ax.tick_params(axis='y',colors='g')
ax.tick_params(axis='z',colors='g')
plt.show()
2.3 繪制3D柱形圖
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from matplotlib import cm
X=np.arange(0, 9, step=1)#X軸的坐標
Y=np.arange(0, 10, step=1)#Y軸的坐標
arr = [[np.random.randint(1,50) for i in range(9)] for i in range(10)]
Z = np.array(arr)
xx, yy=np.meshgrid(X, Y)#網(wǎng)格化坐標
X, Y=xx.ravel(), yy.ravel()#矩陣扁平化
bottom=np.zeros_like(X)#設置柱狀圖的底端位值
Z=Z.ravel()#扁平化矩陣
width=height=0.8#每一個柱子的長和寬
#繪圖設置
fig=plt.figure()
ax=fig.gca(projection='3d')#三維坐標軸
ax.bar3d(X, Y, bottom, width, height, Z, shade=True,color='lightgreen')#
#坐標軸設置
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.set_zlabel('Z')
plt.show()
引用
[2]python繪制三維圖
[4]Python + matplotlib更改縱橫坐標刻度顏色
[5]Python繪圖總結(Matplotlib篇)之坐標軸及刻度
總結
到此這篇關于python繪圖之坐標軸的文章就介紹到這了,更多相關python繪圖坐標軸內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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