pip3 安装:
pip install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
Linux 系统也可以使用 Linux 包管理器来安装:
Debian / Ubuntu:
sudo apt-get install python-matplotlib
Fedora / Redhat:sudo yum install python-matplotlib
安装完后,你可以使用 python -m pip list 命令来查看是否安装了 matplotlib 模块。
$ pip3 list | grep matplotlib matplotlib 3.3.0
实例
import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt x = np.arange(1,11) y = 2 * x + 5 plt.title("Matplotlib demo") plt.xlabel("x axis caption") plt.ylabel("y axis caption") plt.plot(x,y) plt.show()
以上实例中,np.arange() 函数创建 x 轴上的值。y 轴上的对应值存储在另一个数组对象 y 中。 这些值使用 matplotlib 软件包的 pyplot 子模块的 plot() 函数绘制。
图形由 show() 函数显示。
图形中文显示
Matplotlib 默认情况不支持中文,我们可以使用以下简单的方法来解决。
这里我们使用思源黑体,思源黑体是 Adobe 与 Google 推出的一款开源字体。
官网: https://source.typekit.com/source-han-serif/cn/
GitHub 地址: https://github.com/adobe-fonts/source-han-sans/tree/release/OTF/SimplifiedChinese
打开链接后,在里面选一个就好了:
可以下载个 OTF 字体,比如 SourceHanSansSC-Bold.otf,将该文件文件放在当前执行的代码文件中:
SourceHanSansSC-Bold.otf 文件放在当前执行的代码文件中:
import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import matplotlib # fname 为 你下载的字体库路径,注意 SourceHanSansSC-Bold.otf 字体的路径 zhfont1 = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname="SourceHanSansSC-Bold.otf") x = np.arange(1,11) y = 2 * x + 5 plt.title("立地货 - 测试", fontproperties=zhfont1) # fontproperties 设置中文显示,fontsize 设置字体大小 plt.xlabel("x 轴", fontproperties=zhfont1) plt.ylabel("y 轴", fontproperties=zhfont1) plt.plot(x,y) plt.show()
此外,我们还可以使用系统的字体:
from matplotlib import pyplot as plt import matplotlib a=sorted([f.name for f in matplotlib.font_manager.fontManager.ttflist]) for i in a: print(i)
打印出你的 font_manager 的 ttflist 中所有注册的名字,找一个看中文字体例如:STFangsong(仿宋),然后添加以下代码即可:
plt.rcParams['font.family']=['STFangsong']
作为线性图的代替,可以通过向 plot() 函数添加格式字符串来显示离散值。 可以使用以下格式化字符。
字符 | 描述 |
'-' | 实线样式 |
'--' | 短横线样式 |
'-.' | 点划线样式 |
':' | 虚线样式 |
'.' | 点标记 |
',' | 像素标记 |
'o' | 圆标记 |
'v' | 倒三角标记 |
'^' | 正三角标记 |
'<' | 左三角标记 |
'>' | 右三角标记 |
'1' | 下箭头标记 |
'2' | 上箭头标记 |
'3' | 左箭头标记 |
'4' | 右箭头标记 |
's' | 正方形标记 |
'p' | 五边形标记 |
'*' | 星形标记 |
'h' | 六边形标记 1 |
'H' | 六边形标记 2 |
'+' | 加号标记 |
'x' | X 标记 |
'D' | 菱形标记 |
'd' | 窄菱形标记 |
'|' | 竖直线标记 |
'_' | 水平线标记 |
以下是颜色的缩写:
字符 | 颜色 |
'b' | 蓝色 |
'g' | 绿色 |
'r' | 红色 |
'c' | 青色 |
'm' | 品红色 |
'y' | 黄色 |
'k' | 黑色 |
'w' | 白色 |
要显示圆来代表点,而不是上面示例中的线,请使用 ob 作为 plot() 函数中的格式字符串。
import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt x = np.arange(1,11) y = 2 * x + 5 plt.title("Matplotlib demo") plt.xlabel("x axis caption") plt.ylabel("y axis caption") plt.plot(x,y,"ob") plt.show()
执行输出结果如下图:
绘制正弦波
以下实例使用 matplotlib 生成正弦波图。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 计算正弦曲线上点的 x 和 y 坐标 x = np.arange(0, 3 * np.pi, 0.1) y = np.sin(x) plt.title("sine wave form") # 使用 matplotlib 来绘制点 plt.plot(x, y) plt.show()
执行输出结果如下图:
subplot()
subplot() 函数允许你在同一图中绘制不同的东西。
以下实例绘制正弦和余弦值:
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 计算正弦和余弦曲线上的点的 x 和 y 坐标 x = np.arange(0, 3 * np.pi, 0.1) y_sin = np.sin(x) y_cos = np.cos(x) # 建立 subplot 网格,高为 2,宽为 1 # 激活第一个 subplot plt.subplot(2, 1, 1) # 绘制第一个图像 plt.plot(x, y_sin) plt.title('Sine') # 将第二个 subplot 激活,并绘制第二个图像 plt.subplot(2, 1, 2) plt.plot(x, y_cos) plt.title('Cosine') # 展示图像 plt.show()
执行输出结果如下图:
bar()
pyplot 子模块提供 bar() 函数来生成条形图。
以下实例生成两组 x 和 y 数组的条形图。
from matplotlib import pyplot as plt x = [5,8,10] y = [12,16,6] x2 = [6,9,11] y2 = [6,15,7] plt.bar(x, y, align = 'center') plt.bar(x2, y2, color = 'g', align = 'center') plt.title('Bar graph') plt.ylabel('Y axis') plt.xlabel('X axis') plt.show()
执行输出结果如下图:
numpy.histogram()
numpy.histogram() 函数是数据的频率分布的图形表示。 水平尺寸相等的矩形对应于类间隔,称为 bin,变量 height 对应于频率。
numpy.histogram()函数将输入数组和 bin 作为两个参数。 bin 数组中的连续元素用作每个 bin 的边界。
import numpy as np a = np.array([22,87,5,43,56,73,55,54,11,20,51,5,79,31,27]) np.histogram(a,bins = [0,20,40,60,80,100]) hist,bins = np.histogram(a,bins = [0,20,40,60,80,100]) print (hist) print (bins)
输出结果为:
[3 4 5 2 1] [ 0 20 40 60 80 100]
plt()
Matplotlib 可以将直方图的数字表示转换为图形。 pyplot 子模块的 plt() 函数将包含数据和 bin 数组的数组作为参数,并转换为直方图。
from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np a = np.array([22,87,5,43,56,73,55,54,11,20,51,5,79,31,27]) plt.hist(a, bins = [0,20,40,60,80,100]) plt.title("histogram") plt.show()
执行输出结果如下图:
Matplotlib 更多参考内容: