详解Matplotlib绘图之属性设置
关于Python数据分析在数学建模中的更多相关应⽤：Python数据分析在数学建模中的应⽤汇总（持续更新中！）（1）、导⼊库
import matplotlib.pyplot as pltmatplotlib中subplot
import numpy
（2）、figure对象和subplot简单运⽤
#figure对象
fig = plt.figure()  #figure是图象对象
ax1 = fig.add_subplot(2,2,1)  #创建⼀个2*2的⼦图，放在第⼀个位置
ax2 = fig.add_subplot(2,2,2)  #创建⼀个2*2的⼦图，放在第⼆个位置
ax3 = fig.add_subplot(2,2,3)  #创建⼀个2*2的⼦图，放在第三个位置
from numpy.random import randn
plt.plot(randn(50).cumsum(),'k--')  #'k--'告诉python要画出⿊⾊的虚线
ax1.hist(randn(100),bins=20,color='k',alpha=0.3)
（3）、调整subplot周围的间距
#调整subplot周围的间距
fig,axes = plt.subplots(2,2,sharex=True,sharey=True)  #直接⽣成fiure对象和Axes实例(数组)
for i in range(2):
for j in range(2):
axes[i, j ].hist(numpy.random.randn(500),bins = 50,color='k',alpha=0.5)  #遍历创建图
plt.subplots_adjust(left=None,bottom=None,right=None,top=None,wspace=0,hspace=0)  #⽤于调整subplot周围的间距
（4）、颜⾊、标记和线型
#颜⾊、标记和线型
plt.figure()
##linestyle设置线型，color设置颜⾊,marker设置设置连接点
plt.plot(numpy.random.randn(30).cumsum(),linestyle='--',color='g',marker='o')
（5）、设置标题、轴标签，刻度以及刻度标签
#设置标题、轴标签，刻度以及刻度标签
fig = plt.figure()  #创建figure对象
ax = fig.add_subplot(1,1,1)  #获得Axes对象
ax.plot(numpy.random.randn(1000).cumsum()) #⽣成随机数
ax.set_xticks([0,250,500,750,1000])  #设置x轴刻度
ax.set_yticks([-20,-10,0,10,20])    #设置y轴刻度
ax.set_title('My first matplotlib plot')  #设置标题
ax.set_xlabel('Xtages')  #设置x轴标签
ax.set_ylabel('Ytages')  #设置y轴标签
（6）、添加图例
#添加图例
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
ax.plot(numpy.random.randn(1000).cumsum(),'k',label='one') #label标签⽤于添加图例ax.plot(numpy.random.randn(1000).cumsum(),'k',label='two')
ax.plot(numpy.random.randn(1000).cumsum(),'k',label='three')
ax.legend(loc='best')    #loc选项可以选择图例的位置
（7）、添加注释
#添加注释
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
ax.plot(numpy.random.randn(1000).cumsum(),'k',label='one') #label标签⽤于添加图例
plt.annotate("Important value", (55,20), xycoords='data',  #添加注释的⽅法
xytext=(5, 38),
arrowprops=dict(arrowstyle='->'))
（8）、绘制常⽤图形
#绘制常⽤图形
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
rect = plt.Rectangle((0.2,0.75),0.4,0.15,color='k',alpha=0.3)  #长⽅形
circ = plt.Circle((0.7,0.2),0.15,color='b',alpha=0.3)      #椭圆形
ax.add_patch(rect)  #添加到图版中
ax.add_patch(circ)
（9）、图表的导出
#图表的保存
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
rect = plt.Rectangle((0.2,0.75),0.4,0.15,color='k',alpha=0.3)  #长⽅形
ax.add_patch(rect)  #添加到图版中
fig.savefig('figpath.png',dpi = 400,bbox_inches='tight') #dpi可以控制图象的分辨率,bbox_inches可以剪除图表的空⽩部分以上就是本⽂的全部内容，希望对⼤家的学习有所帮助，也希望⼤家多多⽀持。

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。