這次一定。。。一定總結一波最全的python畫圖技巧。。。
首先用的是 matplotlib 和 pyplot。
import
numpy
as
np
import
matplotlib
as
mpl
import
matplotlib。pyplot
as
plt
生成一組資料
x
=
np
。
linspace
（
0
，
5
，
10
）
y
=
x
**
2
最基本的畫圖：
plt
。
figure
（）
plt
。
plot
（
x
，
y
，
‘r’
）
plt
。
xlabel
（
‘x’
）
plt
。
ylabel
（
‘y’
）
plt
。
title
（
‘title’
）
plt
。
show
（）
結果：
在一個圖裡繪製多組資料
x
=
np
。
linspace
（
0
，
5
，
10
）
y
=
［
x
**
t
for
t
in
range
（
1
，
4
）］
plt
。
figure
（）
for
item
in
y
：
plt
。
plot
（
x
，
item
，
‘r’
）
plt
。
xlabel
（
‘x’
）
plt
。
ylabel
（
‘y’
）
plt
。
title
（
‘title’
）
plt
。
show
（）
基本元素
這張圖很好的表示了一張圖擁有的各種
屬性
。
美化之路從現在開始~
美化線型
plt
。
figure
（）
plt
。
plot
（
x
，
y
［
0
］，
‘g*-’
）
plt
。
xlabel
（
‘x’
）
plt
。
ylabel
（
‘y’
）
plt
。
title
（
‘title’
）
plt
。
show
（）
紅實線變成了綠色星線。
顏色
藍色： ‘b’ （blue）
綠色： ‘g’ （green）
紅色： ‘r’ （red）
藍綠色（墨綠色）： ‘c’ （cyan）
紅紫色（洋紅）： ‘m’ （magenta）
黃色： ‘y’ （yellow）
黑色： ‘k’ （black）
白色： ‘w’ （white）
灰度表示： e。g。 0。75 （［0，1］內任意浮點數）
RGB表示法： e。g。 ‘#2F4F4F’ 或 （0。18， 0。31， 0。31）
任意合法的html中的顏色表示： e。g。 ‘red’， ‘darkslategray’
線型
實線： ‘-’
虛線： ‘——’
虛點線： ‘-。’
點線： ‘：’
點： ‘。’
點型（marker）
畫素： ‘，’
圓形： ‘o’
上三角： ‘^’
下三角： ‘v’
左三角： ‘<’
右三角： ‘>’
方形： ‘s’
加號： ‘+’
叉形： ‘x’
稜形： ‘D’
細稜形： ‘d’
三腳架朝下： ‘1’（就是丫）
三腳架朝上： ‘2’
三腳架朝左： ‘3’
三腳架朝右： ‘4’
六角形： ‘h’
旋轉六角形： ‘H’
五角形： ‘p’
垂直線： ‘|’
水平線： ‘_’
gnuplot 中的steps： ‘steps’ （只能用於kwarg中）
其他屬性：
標記大小（markersize 簡寫為 ms）： markersize： 實數
標記邊緣寬度（markeredgewidth 簡寫為 mew）：markeredgewidth：實數
標記邊緣顏色（markeredgecolor 簡寫為 mec）：markeredgecolor：顏色選項中的任意值
標記表面顏色（markerfacecolor 簡寫為 mfc）：markerfacecolor：顏色選項中的任意值
透明度（alpha）：alpha： ［0，1］之間的浮點數
線寬（linewidth）：linewidth： 實數
看看效果：
plt
。
plot
（
x
，
y
［
0
］，
‘m——’
，
marker
=
‘D’
，
linewidth
=
2。5
，
alpha
=
0。8
）
具體好看合適用在論文的組合我還沒總結過，這裡挖個坑：
完美線型組合
如何畫子圖
生成多組資料：
x
=
np
。
linspace
（
0
，
5
，
10
）
y
=
［
np
。
log
（
x
）
/
np
。
log
（
t
）
for
t
in
range
（
2
，
6
）］
畫到子圖中去：
n_row
=
2
n_col
=
2
fig
，
axs
=
plt
。
subplots
（
n_row
，
n_col
，
figsize
=
（
9
，
9
））
line_sst
=
［
‘r*——’
，
‘g*-’
，
‘m——’
，
‘grey’
］
marker_sst
=
［
‘o’
，
‘+’
，
‘x’
，
‘D’
］
idx
=
0
for
row
in
range
（
n_row
）：
for
col
in
range
（
n_col
）：
axs
［
row
，
col
］
。
plot
（
y
［
idx
］，
line_sst
［
idx
］，
marker
=
marker_sst
［
idx
］，
linewidth
=
1。5
，
label
=
‘log{}’
。
format
（
idx
+
2
））
axs
［
row
，
col
］
。
legend
（
loc
=
0
）
idx
+=
1
plt
。
show
（）
增加x,y,title
n_row
=
2
n_col
=
2
fig
，
axs
=
plt
。
subplots
（
n_row
，
n_col
，
figsize
=
（
9
，
9
））
line_sst
=
［
‘r*——’
，
‘g*-’
，
‘m——’
，
‘grey’
］
marker_sst
=
［
‘o’
，
‘+’
，
‘x’
，
‘D’
］
label_sst
=
［］
x_lab_sst
=
［
‘x’
，
‘x’
，
‘x’
，
‘x’
］
y_lab_sst
=
［
‘y’
，
‘y’
，
‘y’
，
‘y’
］
title_sst
=
［
‘title_1’
，
‘title_2’
，
‘title_3’
，
‘title_4’
］
idx
=
0
for
row
in
range
（
n_row
）：
for
col
in
range
（
n_col
）：
ax
=
axs
［
row
，
col
］
ax
。
plot
（
y
［
idx
］，
line_sst
［
idx
］，
marker
=
marker_sst
［
idx
］，
linewidth
=
1。5
，
label
=
‘log{}’
。
format
（
idx
+
2
））
ax
。
legend
（
loc
=
0
）
# 圖例位置
ax
。
set_xlabel
（
x_lab_sst
［
idx
］）
ax
。
set_ylabel
（
y_lab_sst
［
idx
］）
ax
。
set_title
（
title_sst
［
idx
］）
idx
+=
1
plt
。
tight_layout
（）
# 讓圖形不那麼擠
plt
。
show
（）
更改字型
n_row
=
2
n_col
=
2
fig
，
axs
=
plt
。
subplots
（
n_row
，
n_col
，
figsize
=
（
9
，
9
））
line_sst
=
［
‘r*——’
，
‘g*-’
，
‘m——’
，
‘grey’
］
marker_sst
=
［
‘o’
，
‘+’
，
‘x’
，
‘D’
］
label_sst
=
［］
x_lab_sst
=
［
‘x’
，
‘x’
，
‘x’
，
‘x’
］
y_lab_sst
=
［
‘y’
，
‘y’
，
‘y’
，
‘y’
］
title_sst
=
［
‘title_1’
，
‘title_2’
，
‘title_3’
，
‘title_4’
］
font
=
{
“color”
：
“darkred”
，
“size”
：
14
，
“family”
：
“times new roman”
}
idx
=
0
for
row
in
range
（
n_row
）：
for
col
in
range
（
n_col
）：
ax
=
axs
［
row
，
col
］
ax
。
plot
（
y
［
idx
］，
line_sst
［
idx
］，
marker
=
marker_sst
［
idx
］，
linewidth
=
1。5
，
label
=
‘log{}’
。
format
（
idx
+
2
））
ax
。
legend
（
loc
=
0
）
ax
。
set_xlabel
（
x_lab_sst
［
idx
］，
fontdict
=
font
）
ax
。
set_ylabel
（
y_lab_sst
［
idx
］，
fontdict
=
font
）
ax
。
set_title
（
title_sst
［
idx
］，
fontdict
=
font
）
for
label
in
ax
。
get_xticklabels
（）
+
ax
。
get_yticklabels
（）：
label
。
set_fontname
（
‘Times New Roman’
）
idx
+=
1
plt
。
tick_params
（
labelsize
=
12
）
plt
。
tight_layout
（）
plt
。
show
（）
圖例位置：
‘best’，‘upper right’， ‘upper left’， ‘lower left’， ‘lower right’， ‘right’， ‘center left’， ‘center right’， ‘lower center’， ‘upper center’， ‘center’
也可以直接用對應索引，比如best對應的是0。
也可以手動規範圖例，需要傳入控制代碼：
plt
。
legend
（
handles
=
［
ax1
，
ax2
，］，
labels
=
［
‘a’
，
‘b’
］，
loc
=
0
）
在文本里輸入公式
title_sst
=
［
r
‘$\alpha$’
，
r
‘$log_3$’
，
r
‘$\sum{x^2}$’
，
r
‘$\hat{x}$’
］
雙座標系
被抓走乾貨，得空再更
參考
Python中畫圖時候的線型別_lei_jw的部落格-CSDN部落格_python 畫線的種類
2。 matplotlib-legend 位置屬性 loc 使用
3。【原】在Matplotlib繪圖中新增Latex風格公式 - ChaoSimple - 部落格園
4。
https：//www。
southampton。ac。uk/~feeg
1001/notebooks/Matplotlib。html
To be continue
