Python Matplotlib

Matplotlib 是 Python 最常用的数据可视化库，支持创建静态、动态和交互式图表。

matplotlib.pyplot 模块

import matplotlib.pyplot as plt

图形绘制流程

1. 创建画布 figure()

   plt.figure(
       figsize=(6.4, 4.8),  # 图像尺寸（宽, 高），单位：英寸；默认 (6.4, 4.8)
       dpi=100,             # 分辨率（dots per inch），默认 100
       facecolor='white',   # 画布背景色（如 'white', 'lightgray'）
       edgecolor='black',   # 画布边框颜色（通常不显式设置）
       frameon=True         # 是否显示画布边框（True/False）
   )
   # 返回 Figure 对象（可选接收，多数基础绘图可省略）

2. 绘制图像

   # 以折线图为例：
   plt.plot(x, y)
   # 若不调用 plt.figure()，plt.plot() 会自动创建一个默认画布

3. 显示图像 show()

   plt.show()

matplotlib 图像结构

折线图

plot(x,y,color,label,linstyle)

辅助功能

• 添加x、y刻度

  plt.xticks(ticks, labels, **kwargs)   # x刻度值
  plt.yticks(ticks, labels, **kwargs)   # y刻度值
  # ticks 刻度范围
  # labels 刻度标签

• 添加标题

  title(label, fontsize)

• 添加 x、y轴的标签

  plt.xlabel()
  plt.ylabel()

• 添加网格显示

  plt.grid(
      True,  # 是否显示网格 
      linestyle='--', # 网格样式
      				# - 实线	-- 虚线	: 点线	-. 虚点线
      alpha=0.3  # 透明度
  )

图片保存

plt.savefig('图片名称.png')
【注】plt.show() 会释放figure资源，在show之后再savefig的是空图片

同一坐标系绘制多个图像

多次plot

多个坐标系显示

• 面向过程，所有的函数都是通过 plt.函数名 调用

  plt.figure(figsize=, dpi=)

• 面向对象

  # fig 画布（大小为10*5），ax 坐标系（1行2列）
  fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,5), nrows=1, ncols=2)  # 创建一个带有多个axes（坐标系/绘图区）的图

  ax[0]  # 0行0列的坐标系
  ax[1]  # 0行1列的坐标系
  
  ax[0].set_xticks(ticks, labels)  # x轴
  ax[0].set_yticks(ticks, labels)  # y轴
  
  # 设置x、y轴的值
  ax[0].set_xtickslabels(ticks, labels)
  ax[0].set_ytickslabels(ticks, labels)
  
  # 设置x、y轴的标签
  ax[0].set_xlabel(label)
  ax[0].set_ylabel(label)
  
  # 设置标题
  ax[0].set_title(label, fontsize)

  '''绘制黑白两图'''
  # HWC, Height, Width, Channel
  img1 = np.zeros((200, 200, 3))  # 黑色图像
  img2 = np.ones((200, 200, 3))   # 白色图像
  
  fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))  # 1行2列
  
  axes[0].imshow(img1)
  axes[0].set_title('Image 1')
  axes[0].axis('off')
  
  axes[1].imshow(img2)
  axes[1].set_title('Image 2')
  axes[1].axis('off')
  
  plt.show()

相关笔记

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