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Python知道cos值求角度_大白话Python绘图系列Matplotlib篇

1. 目的

大白话说python绘图那些事儿， 用最容易接受的方式来入门Matplotlib绘图。

本篇文章，可预期的收获，使用Python进行常规绘图，比如折线图，直方图，散点图，箱图等。

1.1 关于环境

可以自己搭建，也可以使用我搭建的云端ipython notebook环境。

在微信公共账号回复，ipython， 会返回临时云端学习环境网址和密码。

远程环境大概长这样:

Python知道cos值求角度_大白话Python绘图系列Matplotlib篇

2. Matplotlib

Matplotlib是Python强大的绘图库，详细介绍有兴趣可以参考官网。

2.1 绘图步骤

2.1.1 元素

一张图, 可以理解由一层层元素添加绘制而成，和画画是一样样的。

  • 第一步, 来一张空白画布, 用来绘制图形
  • 第二步, 向画布内添加图形元素
    • 图例
    • 图标标题
    • 坐标轴及属性(坐标刻度, 坐标轴标签等)
  • 添加第一条数据线
  • 添加第二条数据线
  • 设置数据线的显示属性等
Python知道cos值求角度_大白话Python绘图系列Matplotlib篇

2.1.2 一步步绘制

  1. 创建一个空的画布, 没有任何数据 
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(figsize=(10,5))
plt.plot()
plt.show()
Python知道cos值求角度_大白话Python绘图系列Matplotlib篇

2.创建一个空的画布, 绘制一条线

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(figsize=(10,5))
data = np.linspace(0,10,100)
plt.plot(data, np.sin(data))
plt.show()
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3.创建一个空的画布,绘制一条线+添加坐标轴

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(figsize=(10,5))
data = np.linspace(0,10,100)
plt.plot(data, np.sin(data), label="test legend")
plt.xlabel('I am X Axis')
plt.ylabel('I am Y Axis')
plt.title("data desc")
plt.legend()
plt.show()
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4. 创建一个空的画布, 绘制两条线

import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(figsize=(10,5))
data = np.linspace(0,10,100)
# 下图'r-o'是图形颜色和形状的设置
# 有关颜色和形状 运行下面一行看详细帮助有介绍
# help(plt.plot)
plt.plot(data, np.sin(data), 'r-o', label="test legend A")
plt.plot(data, np.cos(data), 'g--', label="test legend B")

# 两个线也可以这样写: plt.plot(x_line1, y_line2, 'r', x_line2, y_line2, 'b')
# 尝试取消下面注释运行(这种方式, 貌似图例不方便分开配置)
# plt.plot(data, np.sin(data), 'r-o', data, np.cos(data), 'g--', label="A")

plt.xlabel('I am X Axis')
plt.ylabel('I am Y Axis')
plt.title("data desc")
plt.legend()
plt.show()
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2.1.3 绘制子图

  • 子图: 即在一个画布中，绘制多个子图
  • 函数: subplot(行数, 列数, 第N个子图)
  • 下面先放一张: 3行2列的6个子图 
import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制子图
fig = plt.figure(figsize=(10,5))
data = np.linspace(0,10,100)

# 注意: 每一个子图是独立的，如是否显示图例，需要单独在子图函数下面增加
plt.subplot(3,2,1)
plt.plot(data, np.sin(data), 'r', label="test legend 1")
plt.legend()

plt.subplot(3,2,2)
plt.plot(data, np.cos(data), 'g', label="test legend 2")
plt.legend()

plt.subplot(3,2,3)
plt.plot(data, np.cos(data), 'c', label="test legend 3")
plt.legend()

plt.subplot(3,2,4)
plt.plot(data, np.cos(data), 'm', label="test legend 4")
plt.legend()

plt.subplot(3,2,5)
plt.plot(data, np.cos(data), 'y', label="test legend 5")
plt.legend()

plt.subplot(3,2,6)
plt.plot(data, np.cos(data), 'k', label="test legend 6")
plt.legend()

# 注意: 每个子图是可以如果重复上面的坐标是会被覆盖掉的， 尝试把下面注释代码取消试试效果
# plt.subplot(3,2,6)
# plt.plot(data, np.cos(data), 'k_', label="test legend 666")
# plt.legend()

# 注意: 每个子图是独立的, 且其划分在下一个子图也可以从新划分行列, 尝试把下面注释代码取消试试效果
# plt.subplot(3,1,3)
# plt.plot(data, np.cos(data), 'k_', label="test legend 888")
# plt.legend()
# plt.show()

plt.show()
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  • 看过上面例子，对subplot(xyz)的理解会更形象，抽象如下图
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2.2 常用图形绘制

  • 下面仅为实例代码，供演示，已省略坐标,图例等属性设置
  • matplotlib可定制化比较强，不过参数设置较多，熟练使用需要花较多时间
  • 如果不是从事专门绘图工作，那么仅了解一些常用属性设置即可
  • 优秀的轮子介绍: 基于matplotlib API封装的第三方python库seaborn，更方便的绘制漂亮的常用图形

  • 散点图 

import numpy as np;
import matplotlib.pyplot as plt
data = np.linspace(0,10,100)
# s表示散点大小, alpha设置透明度
plt.scatter(data, np.random.randn(100), s = 50, color = 'r', alpha = 0.25)
plt.scatter(data, np.random.randn(100), s = 50, color = 'b', alpha = 0.25)

# 额外增加一个点, 突出以下:)
plt.scatter(5, 1.5, s = 1500, color = 'y', alpha = 0.8)
plt.show()
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  • 直方图 

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.random.randn(1000)
plt.hist(x, 50)
plt.show()
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  • 条形图 

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data = np.linspace(1,10,10)
for d in data:
    plt.bar(d, d*10, color = '#539caf', align = 'center', label=d*10)
    # 下面是用来设置数字标签, 需要指定标签的坐标, 有效数字, 大小
    plt.text(d, d*10+0.05, '%.1f' % d, ha='center', va= 'bottom',fontsize=20)
plt.show()
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  • 箱图

要看懂箱图，需要知道一些背景知识。当你花两分钟了解后，你会惊叹，箱图太实用啦！

第一, QR: 标准差, 数据集超过3倍标准差为异常数据

第二, 切比雪夫定理: 任意一个数据集中，位于其平均数m个标准差范围内的比例(或部分)总是至少为1－1/m2，其中m为大于1的任意正数。对于m=2，m=3和m=5有如下结果

  1. 所有数据中，至少有3/4的数据位于平均数2个标准差范围内
  2. 所有数据中，至少有8/9的数据位于平均数3个标准差范围内
  3. 所有数据中，至少有24/25的数据位于平均数5个标准差范围内
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data
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2.3 高阶布局

使用场景不多, 一般默认布局够用

  • 坐标轴刻度格式化 
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker

# Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(100*np.random.rand(20))

formatter = ticker.FormatStrFormatter('$%1.2f')
ax.yaxis.set_major_formatter(formatter)

for tick in ax.yaxis.get_major_ticks():
    tick.label1On = True  # 左边坐标轴
    tick.label2On = True  # 右边坐标轴
    tick.label2.set_color('green')

plt.show()
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  • 拼图模式 
import matplotlib.pyplot as plt
ax1 = plt.subplot2grid((3, 3), (0, 0), colspan=3) # 生成3x3的格子，第一行，1个子图，宽度占满3格
ax2 = plt.subplot2grid((3, 3), (1, 0), colspan=2) # 第二行，第一个子图，宽度占2格
ax3 = plt.subplot2grid((3, 3), (1, 2), rowspan=2) # 第二行，第二个子图，宽度默认占1格，高度占2格
ax4 = plt.subplot2grid((3, 3), (2, 0))
ax5 = plt.subplot2grid((3, 3), (2, 1))
plt.tight_layout() # 加上后，就不会产生便签重叠
plt.show()
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  • 多个子图的标签: 不重叠 
plt.rcParams['savefig.facecolor'] = "0.8"   

def example_plot(ax, fontsize=12):
     ax.plot([1, 2])
     ax.locator_params(nbins=10)
     ax.set_xlabel('x-label', fontsize=fontsize)
     ax.set_ylabel('y-label', fontsize=fontsize)
     ax.set_title('Title', fontsize=fontsize)


fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)
example_plot(ax1)
example_plot(ax2)
example_plot(ax3)
example_plot(ax4)
plt.tight_layout() # 加上后，就不会产生便签重叠
# plt.tight_layout(pad=0.4, w_pad=0.5, h_pad=1.0)
plt.show()
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  • 多图空间布局 
fig = plt.figure()

import matplotlib.gridspec as gridspec
def example_plot(ax, fontsize=12):
     ax.plot([1, 2])
     ax.locator_params(nbins=10)
     ax.set_xlabel('x-label', fontsize=fontsize)
     ax.set_ylabel('y-label', fontsize=fontsize)
     ax.set_title('Title', fontsize=fontsize)


gs1 = gridspec.GridSpec(2, 1)
ax1 = fig.add_subplot(gs1[0])
ax2 = fig.add_subplot(gs1[1])
# ax3 = fig.add_subplot(gs1[2])

example_plot(ax1)
example_plot(ax2)
# example_plot(ax3)

# gs1在画布的位置，由rect定义, 两个点确定一个矩形， 即定义画布的左半边，归gs1显示
# 点1 (0,0) : 左上角位置
# 点2 (0.5,1) : 底部中间位置
gs1.tight_layout(fig, rect=[0, 0, 0.5, 1])  

gs2 = gridspec.GridSpec(3, 1)

for ss in gs2:
    ax = fig.add_subplot(ss)
    example_plot(ax)
    ax.set_title("")
    ax.set_xlabel("")

ax.set_xlabel("x-label", fontsize=12)

# gs2在画布的位置，由rect定义, 两个点确定一个矩形， 即定义画布的左半边，归gs2显示
gs2.tight_layout(fig, rect=[0.5, 0, 1, 1], h_pad=0.5)
plt.show()
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3 关于中文字体

3.1 ubuntu环境

  • 确认机器有中文字体 
# terminal中输入:
fc-list :lang=zh

/usr/share/fonts/truetype/arphic/uming.ttc: AR PL UMing TW MBE:style=Light
/usr/share/fonts/truetype/arphic/ukai.ttc: AR PL UKai CN:style=Book
/usr/share/fonts/truetype/arphic/ukai.ttc: AR PL UKai HK:style=Book
/usr/share/fonts/truetype/arphic/ukai.ttc: AR PL UKai TW:style=Book
/usr/share/fonts/truetype/droid/DroidSansFallbackFull.ttf: Droid Sans 
/usr/share/fonts/truetype/arphic/ukai.ttc: AR PL UKai TW MBE:style=Book
/usr/share/fonts/truetype/arphic/uming.ttc: AR PL UMing TW:style=Light
/usr/share/fonts/truetype/arphic/uming.ttc: AR PL UMing CN:style=Light
/usr/share/fonts/truetype/arphic/uming.ttc: AR PL UMing HK:style=Light
  • python中如下设置 
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
zhfont = mpl.font_manager.FontProperties(fname='/usr/share/fonts/truetype/droid/DroidSansFallbackFull.ttf')
plt.plot([1, 2, 3])
plt.xlabel(u'x轴', fontproperties=zhfont)
plt.show()

3.2 windows环境 

import numpy as np;
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
%matplotlib inline
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 设置字体为黑体
plt.plot([1, 2, 3])
plt.xlabel(u'x轴', fontproperties=zhfont)
plt.show()
Python知道cos值求角度 Python设置画布大小
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