1、Matplotlib介紹

Matplotlib是一個用于繪制數(shù)據(jù)可視化圖形的Python庫，支持繪制各種靜態(tài)，動態(tài)，交互式的圖表。它是數(shù)據(jù)科學和機器學習領域最流行的可視化庫之一，因其簡單易用和高度可定制性而備受歡迎。

Matplotlib可以繪制的圖表類型包括折線圖，散點圖，直方圖，餅圖，等高線圖，3D圖等等。它還提供了豐富的繪圖功能，可以添加注釋、圖例、文本、網(wǎng)格線等元素，支持自定義顏色、字體、樣式等屬性，同時也可以與其他Python庫和工具，如NumPy、Pandas、Seaborn等進行結(jié)合使用。

Matplotlib最初由John D. Hunter在2003年創(chuàng)建，是一個開源項目，目前由社區(qū)共同維護和開發(fā)。它已被廣泛應用于科學研究、數(shù)據(jù)分析、工程設計、教育教學等領域。

2、實驗環(huán)境

Python 3.9

Anaconda

Jupyter Notebook

3、Matplotlib Pyplot操作

Matplotlib是Python中最流行的繪圖庫之一，可以用于創(chuàng)建各種類型的靜態(tài)和動態(tài)圖表。Matplotlib庫由多個子庫組成，其中pyplot子庫是最常用的子庫之一，它提供了類似于MATLAB的繪圖界面，使得使用Matplotlib進行數(shù)據(jù)可視化變得更加簡單。

3.1導入模塊

在使用Pyplot之前，我們需要導入matplotlib庫和pyplot模塊：

import matplotlib.pyplot as plt

通常習慣將pyplot模塊重命名為plt，以便更簡潔地調(diào)用。

3.2繪制圖

繪制圖是Pyplot的一個常見功能。以下是繪制圖常見函數(shù)：

• plot()：用于繪制線圖和散點圖
• scatter()：用于繪制散點圖
• bar()：用于繪制垂直條形圖和水平條形圖
• hist()：用于繪制直方圖
• pie()：用于繪制餅圖
• imshow()：用于繪制圖像
• subplots()：用于創(chuàng)建子圖

繪制折線圖，可以通過傳遞兩個參數(shù)——x軸和y軸數(shù)據(jù)來繪制一個簡單的折線圖：

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 8, 6, 4, 2]
plt.plot(x, y)
plt.show()

3.3添加標題和標簽并解決亂碼問題

Pyplot還支持在圖表中添加標題和標簽，以提高可讀性和易用性。

例如：

plt.plot(x, y)
plt.title('折線圖示例')
plt.xlabel('X軸')
plt.ylabel('Y軸')
plt.show()

發(fā)現(xiàn)添加標題和標簽的時候，圖表出現(xiàn)了亂碼。

對于這種情況，可以使用以下兩種方式解決：

• 1、更改Matplotlib默認字體 可以使用matplotlib.rcParams來更改Matplotlib的默認字體。

plt.plot(x, y)
matplotlib.rcParams['font.family'] = 'SimHei'  # 將字體設置為中文黑體
plt.title('折線圖示例')
plt.xlabel('X軸')
plt.ylabel('Y軸')
plt.show()

• 2、指定字體 另一種方法是在繪圖時直接指定字體。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as fm
my_font = fm.FontProperties(fname='C:/Windows/Fonts/SimHei.ttf')  # 加載中文字體
plt.plot([1, 2, 3, 4])
plt.title('示例', fontproperties=my_font)
plt.show()

3.4繪制多個子圖

使用Pyplot，我們可以將多個子圖組合在一起，形成一個復雜的圖表。 我們可以通過plt.subplots()函數(shù)來創(chuàng)建一個包含多個子圖的圖表：

fig, axs = plt.subplots(2, 2)
axs[0, 0].plot(x, y)
axs[0, 0].set_title('子圖1')
axs[0, 1].scatter(x, y)
axs[0, 1].set_title('子圖2')
axs[1, 0].bar(x, y)
axs[1, 0].set_title('子圖3')
axs[1, 1].pie(y)
axs[1, 1].set_title('子圖4')
plt.show()

我們使用plt.subplots()函數(shù)創(chuàng)建了一個2x2的子圖網(wǎng)格，然后在每個子圖上繪制了不同類型的圖表，如折線圖、散點圖、柱狀圖和餅圖。我們可以使用axs變量來引用每個子圖，并使用set_title()函數(shù)來添加標題。

3.5保存圖表

使用Matplotlib Pyplot繪制完圖表后，我們可以使用plt.savefig()函數(shù)來保存圖表為文件。該函數(shù)的參數(shù)可以指定保存的文件名和格式。

plt.plot(x, y)
plt.title('折線圖示例')
plt.xlabel('X軸')
plt.ylabel('Y軸')
plt.savefig('C:\\Users\\XWJ\\Desktop\\daima\\line_chart.png')

我們將折線圖保存為名為line_chart.png的PNG文件。在調(diào)用plt.savefig()函數(shù)時，必須在調(diào)用plt.show()函數(shù)之前調(diào)用，否則圖表將不會被保存。

默認情況下，plt.savefig()函數(shù)將保存整個圖表，包括邊框和標簽。如果想要僅保存繪制的圖表內(nèi)容，可以在調(diào)用plt.savefig()函數(shù)之前調(diào)用plt.tight_layout()函數(shù)，它將自動調(diào)整子圖間的間距和位置，使其最大化圖表的可視面積。

plt.plot(x, y)
plt.title('折線圖示例')
plt.xlabel('X軸')
plt.ylabel('Y軸')
plt.tight_layout()
plt.savefig('C:\\Users\\XWJ\\Desktop\\daima\\line_chart.png')

到此這篇關于Python中Matplotlib的簡單使用的文章就介紹到這了,更多相關Matplotlib的簡單使用內(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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