matplotlib绘图(3)

simpleapples 发布于2019-07-25 11:38 / 909人阅读

文章中我们学习的主要技能有：移动坐标轴，显示图例，显示标记等。

1 移动坐标轴

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 设置图形的长宽比例
plt.figure(figsize=(14,6))
# 绘制sin曲线
plt.subplot(121)
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 500, endpoint=True)
y = np.sin(x)
plt.plot(x, y)

plt.subplot(122)
plt.plot(x, y)
# 得到坐标轴
ax = plt.gca()
# 获取右边和上边设置颜色为none
ax.spines["right"].set_color("none")
ax.spines["top"].set_color("none")
# 移动坐标轴
ax.spines["bottom"].set_position(("data", 0))
ax.spines["left"].set_position(("data", 0))

ax.xaxis.set_ticks_position("bottom")
ax.yaxis.set_ticks_position("left")

plt.show()

2 显示图例

from matplotlib.pyplot import *
import numpy as np

x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 500, endpoint=True)
y = np.sin(x)
y0=np.cos(x)

plot(x, y,label="sin")
plot(x, y0,label="cos")

# 显示标题
title("$sin$"+" & "+"$cos$")

# 设置图例 loc 位置   ncol一行显示多少列   borderaxespad 坐标轴与图例之间的距离
# bbox_to_anchor指定图例的起始位置 参数为起始点 （整个坐标轴的高度为1）
legend(bbox_to_anchor=(0.,1.02), loc=3, mode="expend", ncol=2, borderaxespad=0.)

# 第一个参数 要显示的文字 指向的坐标  xycoords ="data" 和数据使用相同的坐标系  xytext 文字的坐标 arrowprops 箭头的样式
annotate("max sin(x)", (1.5, 1), xycoords="data", xytext=(2.88, 0.95), arrowprops=dict(arrowstyle="<-"))
annotate("max cos(x)", (0, 1), xycoords="data", xytext=(-2.5, 0.7), arrowprops=dict(arrowstyle="<-"))

show()

3 显示标记

from pylab import *
import numpy as np
# 得到图形
fig=figure()
# 得到现在的坐标轴
ax=gca()

start=datetime.datetime(2013,1,1)
end=datetime.datetime(2013,12,31)

delta=datetime.timedelta(days=1)
# 得到所有的日期
dates=mpl.dates.drange(start,end,delta)
# 生成指定数量的0-1的随机数
values=np.random.rand(len(dates))
# 标记marker mfc标记的中心颜色  mec 标记的边缘颜色
ax.plot(dates,values,linestyle="-",marker="v",mfc="r",mec="g")

date_format=mpl.dates.DateFormatter("%Y-%m-%d")
# 设置x轴的主要格式为日期格式
ax.xaxis.set_major_formatter(date_format)

# 自动排版合适的方式位置显示x轴的时间
fig.autofmt_xdate()


show()

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