matplotlib画图思维导图

这是一篇关于matplotlib画图的思维导图，包含了基本绘图流程、绘制简单图形、不同的图形、创建X行y列的子图等内容。

画图

• 基本绘图流程
• 绘制简单图形
  • import matplotlib.pyplot as plt
  • plt
    • 细分图
      • title()
        • 图表的名称
          • 英文——直接打
          • 中文——在pic=plt.figure()下行加上
            • plt.rcParams['front.sans-serif']=['SimHei']
      • xlabe('')
        • x轴叫啥名
      • ylabel()
      • xlim((__,__))
        • x取值范围/x轴的limit
        • xlim(__,__)
          • 与父主题相比一个参数为1个元组，这个是两个数值
          • xlim(right/left=3)——只调整right/left参数，left/right不变
      • ylim()
      • xticks(ticks, [labels], **kwargs)
        • x轴刻度划分及刻度值范围
        • ticks--np.arange(i,j,k)
          • 只在这个范围内放置
        • 不写也有默认的
        • 前面需要指定位置[0,1,2...]或者np.arange()——刻度命名[labels]
          • 英文——直接打
          • 中文——在pic=plt.figure()下行加上
            • plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
        • rotation=___
          • 刻度名称旋转的角度
      • yticks()
      • legend（(__,__)，loc=_)
        • 图例名称即位置
          • labels是图例的名称（能够覆盖在plt.plot( )中label参数值）
        • 使用plt.legend( )使上述代码产生效果
      • plot(___,___,___)
        • 曲线表示 第一个是x，第二个是y值，第三个可以选择线的表现形式，如实线or虚线
      • grid()
        • 给画布加格子
      • text(x,y,__)
        • 画布上的具体方位要打上的东西，比如数字，字符串，元组...
      • scatter(x,y,某参数=__)
        • 散点图
          • 分别对x，y=np.random.randint(i,j,k)
          • print(x,y)
            • 可打可不打，在图表上没显示但是在下面运行中会有随机列表是啥
          • 这里的lim可以是——plt.xlim(x.min()-0.5,x.max()+0.5)
        • 气泡图（特殊散点图）
          • 参数类型
            • x, y → 散点的坐标 s → 散点的面积 c → 散点的颜色（默认值为蓝色，'b'，其余颜色同plt.plot( )） marker → 散点样式（默认值为实心圆，'o'，其余样式同plt.plot( )） alpha → 散点透明度（[0, 1]之间的数，0表示完全透明，1则表示完全不透明） linewidths →散点的边缘线宽 edgecolors → 散点的边缘颜色
              • 使用自定义颜色——RGB三通道，由每个通道对应的16进制数串联而成的字符串，在冠以#
        • 创建完图表后输入两组或以上的列表数据
    • 大流程
      • figure()
        • 创建画布
      • savefig('')
        • 以'___'的名字保存图形
      • show()
        • 展示图形
  • 注意：使用Jupyter时，在每个单元格运行后，图标被重置
    • so对于复杂的图标有必要将所有的绘图命令放置在同一个单元内
• 创建x行y列的子图
  • add_subplot()
    • 在pic=plt.figure()下建立
      • p1=pic.add_subplot(x,y,1)——创建x行y列的子图，并绘制第一幅
• 不同的图形
  • 散点图
  • 折线图
    • plot()
      • 是将数据点按照顺序连接起来的图形
        • plot(x,y)——默认线和颜色
          • x为x轴数据, y为y轴数据
        • plot(x,y,'bo')——蓝色的点
        • plot(y)
          • # x可省略,默认[0,1..,N-1]递增
        • plot(y,'r+')
          • 同上，但是变成红的+
  • 直方图
    • plt.hist(data,bins=__,facecolor='__'.....)
      • bins是指柱数，默认10
      • 要正常显示负号需要有plt.rcParams.['axes.unicode_minus']=False
  • 条形图
    • 纵向图形
      • bar(x, height, width, bottom, **kwargs)
        • 并排的第二个的数据记得要[i + width的值 for i in x]
        • 参数 bottom 定义bar的其实高度 即下端边界所对应的y值
          • 可以让第一个的bottom=第二个height
    • 横向图形
      • plt.barh(bottom, width, height, left=None, **kwargs)
        • （1）参数（bottom, width）实际上就是（x,height）只是将XY轴互换 （2）参数 height 定义bar的“厚度”即宽度
  • 饼图
    • label_list=[___]
    • size=[__,__...]大小
    • color=['__','___'..]
    • explode=[___,___,...]各部分突出值
    • plt.pie(size,explode=explode,colors=color,label=labe_list)
  • 箱线图
    • plt.boxplot([__,___,...]