本文作為學習過程中對matplotlib一些常用知識點的整理，方便查詢。

強烈推薦ipython
無論你工作在什麼專案上，IPython都是值得推薦的。利用ipython --pylab，可以進入PyLab模式，已經匯入了matplotlib庫與相關軟體包（例如Numpy和Scipy)，額可以直接使用相關庫的功能。

這樣IPython配置為使用你所指定的matplotlib GUI後端（TK/wxPython/PyQt/Mac OS X native/GTK)。對於大部分使用者而言，預設的後端就已經夠用了。Pylab模式還會向IPython引入一大堆模組和函式以提供一種更接近MATLAB的介面。

參考

import matplotlib.pyplot as plt
labels='frogs','hogs','dogs','logs'
sizes=15,20,45,10
colors='yellowgreen','gold','lightskyblue','lightcoral'
explode=0,0.1,0,0
plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,colors=colors,autopct='%1.1f%%',shadow=True,startangle=50)
plt.axis('equal')
plt.show()

matplotlib圖示正常顯示中文

為了在圖表中能夠顯示中文和負號等，需要下面一段設定：

import matplotlib mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用來正常顯示中文標籤
mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用來正常顯示負號

matplotlib inline和pylab inline

可以使用ipython --pylab開啟ipython命名視窗。

%matplotlib inline #notebook模式下
%pylab inline #ipython模式下

這兩個命令都可以在繪圖時，將圖片內嵌在互動視窗，而不是彈出一個圖片視窗，但是，有一個缺陷：除非將程式碼一次執行，否則，無法疊加繪圖，因為在這兩種模式下，是要有plt

推薦在ipython notebook時使用，這樣就能很方便的一次編輯完程式碼，繪圖。

為專案設定matplotlib引數

在程式碼執行過程中，有兩種方式更改引數：

• 使用引數字典(rcParams)

• 呼叫matplotlib.rc()命令 通過傳入關鍵字元祖，修改引數

如果不想每次使用matplotlib時都在程式碼部分進行配置，可以修改matplotlib的檔案引數。可以用matplot.get_config()命令來找到當前使用者的配置檔案目錄。

配置檔案包括以下配置項：

axex: 設定座標軸邊界和表面的顏色、座標刻度值大小和網格的顯示
backend: 設定目標暑促TkAgg和GTKAgg
figure: 控制dpi、邊界顏色、圖形大小、和子區( subplot)設定
font: 字型集（font family）、字型大小和樣式設定
grid: 設定網格顏色和線性
legend: 設定圖例和其中的文字的顯示
line: 設定線條（顏色、線型、寬度等）和標記
patch: 是填充2D空間的圖形物件，如多邊形和圓。控制線寬、顏色和抗鋸齒設定等。
savefig: 可以對儲存的圖形進行單獨設定。例如，設定渲染的檔案的背景為白色。
verbose: 設定matplotlib在執行期間資訊輸出，如silent、helpful、debug和debug-annoying。
xticks和yticks: 為x,y軸的主刻度和次刻度設定顏色、大小、方向，以及標籤大小。

線條相關屬性標記設定

用來該表線條的屬性

線條標記

顏色

可以通過呼叫matplotlib.pyplot.colors()得到matplotlib支援的所有顏色。

如果這兩種顏色不夠用，還可以通過兩種其他方式來定義顏色值：

• 使用HTML十六進位制字串 color='eeefff' 使用合法的HTML顏色名字（'red','chartreuse'等）。

• 也可以傳入一個歸一化到[0,1]的RGB元祖。 color=(0.3,0.3,0.4)

很多方法可以介紹顏色引數，如title()。

plt.tilte('Title in a custom color',color='#123456'）

背景色

通過向如matplotlib.pyplot.axes()或者matplotlib.pyplot.subplot()這樣的方法提供一個axisbg引數，可以指定座標這的背景色。

subplot(111,axisbg=(0.1843,0.3098,0.3098)

基礎

如果你向plot()指令提供了一維的陣列或列表，那麼matplotlib將預設它是一系列的y值，並自動為你生成x的值。預設的x向量從0開始並且具有和y同樣的長度，因此x的資料是[0,1,2,3].

確定座標範圍

• plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax])
  上面例子裡的axis()命令給定了座標範圍。

• xlim(xmin, xmax)和ylim(ymin, ymax)來調整x,y座標範圍

%matplotlib inline
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import *
x = np.arange(-5.0, 5.0, 0.02)
y1 = np.sin(x)
plt.figure(1)
plt.subplot(211)
plt.plot(x, y1)
plt.subplot(212)
#設定x軸範圍
xlim(-2.5, 2.5)
#設定y軸範圍
ylim(-1, 1)
plt.plot(x, y1)

疊加圖

用一條指令畫多條不同格式的線。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# evenly sampled time at 200ms intervals
t = np.arange(0., 5., 0.2)
# red dashes, blue squares and green triangles
plt.plot(t, t, 'r--', t, t**2, 'bs', t, t**3, 'g^')
plt.show()

plt.figure()

你可以多次使用figure命令來產生多個圖，其中，圖片號按順序增加。這裡，要注意一個概念當前圖和當前座標。所有繪圖操作僅對當前圖和當前座標有效。通常，你並不需要考慮這些事，下面的這個例子為大家演示這一細節。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(1) # 第一張圖
plt.subplot(211) # 第一張圖中的第一張子圖
plt.plot([1,2,3])
plt.subplot(212) # 第一張圖中的第二張子圖
plt.plot([4,5,6])
plt.figure(2) # 第二張圖
plt.plot([4,5,6]) # 預設建立子圖subplot(111)
plt.figure(1) # 切換到figure 1 ; 子圖subplot(212)仍舊是當前圖
plt.subplot(211) # 令子圖subplot(211)成為figure1的當前圖
plt.title('Easy as 1,2,3') # 新增subplot 211 的標題

figure感覺就是給影象ID，之後可以索引定位到它。

plt.text()新增文字說明

• text()可以在圖中的任意位置新增文字，並支援LaTex語法

• xlable(), ylable()用於新增x軸和y軸標籤

• title()用於新增圖的題目

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
mu, sigma = 100, 15
x = mu + sigma * np.random.randn(10000)
# 資料的直方圖
n, bins, patches = plt.hist(x, 50, normed=1, facecolor='g', alpha=0.75)
plt.xlabel('Smarts')
plt.ylabel('Probability')
#新增標題
plt.title('Histogram of IQ')
#新增文字
plt.text(60, .025, r'$\mu=100,\ \sigma=15$')
plt.axis([40, 160, 0, 0.03])
plt.grid(True)
plt.show()

text中前兩個引數感覺應該是文字出現的座標位置。

plt.annotate()文字註釋

在資料視覺化的過程中，圖片中的文字經常被用來註釋圖中的一些特徵。使用annotate()方法可以很方便地新增此類註釋。在使用annotate時，要考慮兩個點的座標：被註釋的地方xy(x, y)和插入文字的地方xytext(x, y)。¹

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
ax = plt.subplot(111)
t = np.arange(0.0, 5.0, 0.01)
s = np.cos(2*np.pi*t)
line, = plt.plot(t, s, lw=2)
plt.annotate('local max', xy=(2, 1), xytext=(3, 1.5),
arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05),
)
plt.ylim(-2,2)
plt.show()

plt.xticks()/plt.yticks()設定軸記號

現在是明白乾嘛用的了，就是人為設定座標軸的刻度顯示的值。

# 匯入 matplotlib 的所有內容（nympy 可以用 np 這個名字來使用）
from pylab import *
# 建立一個 8 * 6 點（point）的圖，並設定解析度為 80
figure(figsize=(8,6), dpi=80)
# 建立一個新的 1 * 1 的子圖，接下來的圖樣繪製在其中的第 1 塊（也是唯一的一塊）
subplot(1,1,1)
X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256,endpoint=True)
C,S = np.cos(X), np.sin(X)
# 繪製餘弦曲線，使用藍色的、連續的、寬度為 1 （畫素）的線條
plot(X, C, color="blue", linewidth=1.0, linestyle="-")
# 繪製正弦曲線，使用綠色的、連續的、寬度為 1 （畫素）的線條
plot(X, S, color="r", lw=4.0, linestyle="-")
plt.axis([-4,4,-1.2,1.2])
# 設定軸記號
xticks([-np.pi, -np.pi/2, 0, np.pi/2, np.pi],
[r'$-\pi$', r'$-\pi/2$', r'$0$', r'$+\pi/2$', r'$+\pi$'])
yticks([-1, 0, +1],
[r'$-1$', r'$0$', r'$+1$'])
# 在螢幕上顯示
show()

當我們設定記號的時候，我們可以同時設定記號的標籤。注意這裡使用了 LaTeX。²

移動脊柱 座標系

ax = gca()
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
ax.spines['left'].set_position(('data',0))

這個地方確實沒看懂，囧，以後再說吧，感覺就是移動了座標軸的位置。

plt.legend()新增圖例

plot(X, C, color="blue", linewidth=2.5, linestyle="-", label="cosine")
plot(X, S, color="red", linewidth=2.5, linestyle="-", label="sine")
legend(loc='upper left')

matplotlib.pyplot

使用plt.style.use('ggplot')命令，可以作出ggplot風格的圖片。

# Import necessary packages
import pandas as pd
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('ggplot')
from sklearn import datasets
from sklearn import linear_model
import numpy as np
# Load data
boston = datasets.load_boston()
yb = boston.target.reshape(-1, 1)
Xb = boston['data'][:,5].reshape(-1, 1)
# Plot data
plt.scatter(Xb,yb)
plt.ylabel('value of house /1000 ($)')
plt.xlabel('number of rooms')
# Create linear regression object
regr = linear_model.LinearRegression()
# Train the model using the training sets
regr.fit( Xb, yb)
# Plot outputs
plt.scatter(Xb, yb, color='black')
plt.plot(Xb, regr.predict(Xb), color='blue',
linewidth=3)
plt.show()

給特殊點做註釋

好吧，又是註釋，多個例子參考一下！

我們希望在 2π/32π/3 的位置給兩條函式曲線加上一個註釋。首先，我們在對應的函式影象位置上畫一個點；然後，向橫軸引一條垂線，以虛線標記；最後，寫上標籤。

t = 2*np.pi/3
# 作一條垂直於x軸的線段，由數學知識可知，橫座標一致的兩個點就在垂直於座標軸的直線上了。這兩個點是起始點。
plot([t,t],[0,np.cos(t)], color ='blue', linewidth=2.5, linestyle="--")
scatter([t,],[np.cos(t),], 50, color ='blue')
annotate(r'$\sin(\frac{2\pi}{3})=\frac{\sqrt{3}}{2}$',
xy=(t, np.sin(t)), xycoords='data',
xytext=(+10, +30), textcoords='offset points', fontsize=16,
arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2"))
plot([t,t],[0,np.sin(t)], color ='red', linewidth=2.5, linestyle="--")
scatter([t,],[np.sin(t),], 50, color ='red')
annotate(r'$\cos(\frac{2\pi}{3})=-\frac{1}{2}$',
xy=(t, np.cos(t)), xycoords='data',
xytext=(-90, -50), textcoords='offset points', fontsize=16,
arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2"))

plt.subplot()

plt.subplot(2,3,1)表示把圖示分割成2*3的網格。也可以簡寫plt.subplot(231)。其中，第一個引數是行數，第二個引數是列數，第三個引數表示圖形的標號。

plt.axes()

我們先來看什麼是Figure和Axes物件。在matplotlib中，整個影象為一個Figure物件。在Figure物件中可以包含一個，或者多個Axes物件。每個Axes物件都是一個擁有自己座標系統的繪圖區域。其邏輯關係如下³⁴：

• axes() by itself creates a default full subplot(111) window axis.

• axes(rect, axisbg='w') where rect = [left, bottom, width, height] in normalized (0, 1) units. axisbg is the background color for the axis, default white.

• axes(h) where h is an axes instance makes h the current axis. An Axes instance is returned.

rect=[左, 下, 寬, 高] 規定的矩形區域,rect矩形簡寫，這裡的數值都是以figure大小為比例，因此，若是要兩個axes並排顯示，那麼axes[2]的左=axes[1].左+axes[1].寬，這樣axes[2]才不會和axes[1]重疊。

show code:

http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/axes_demo.html
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# create some data to use for the plot dt = 0.001 t = np.arange(0.0, 10.0, dt) r = np.exp(-t[:1000]/0.05) # impulse response x = np.random.randn(len(t)) s = np.convolve(x, r)[:len(x)]*dt # colored noise # the main axes is subplot(111) by default plt.plot(t, s) plt.axis([0, 1, 1.1*np.amin(s), 2*np.amax(s)]) plt.xlabel('time (s)') plt.ylabel('current (nA)') plt.title('Gaussian colored noise') # this is an inset axes over the main axes a = plt.axes([.65, .6, .2, .2], axisbg='y') n, bins, patches = plt.hist(s, 400, normed=1) plt.title('Probability') plt.xticks([]) plt.yticks([]) # this is another inset axes over the main axes a = plt.axes([0.2, 0.6, .2, .2], axisbg='y') plt.plot(t[:len(r)], r) plt.title('Impulse response') plt.xlim(0, 0.2) plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.show()
dt = 0.001
t = np.arange(0.0, 10.0, dt)
r = np.exp(-t[:1000]/0.05) # impulse response
x = np.random.randn(len(t))
s = np.convolve(x, r)[:len(x)]*dt # colored noise
# the main axes is subplot(111) by default
plt.plot(t, s)
plt.axis([0, 1, 1.1*np.amin(s), 2*np.amax(s)])
plt.xlabel('time (s)')
plt.ylabel('current (nA)')
plt.title('Gaussian colored noise')
# this is an inset axes over the main axes
a = plt.axes([.65, .6, .2, .2], axisbg='y')
n, bins, patches = plt.hist(s, 400, normed=1)
plt.title('Probability')
plt.xticks([])
plt.yticks([])
# this is another inset axes over the main axes
a = plt.axes([0.2, 0.6, .2, .2], axisbg='y')
plt.plot(t[:len(r)], r)
plt.title('Impulse response')
plt.xlim(0, 0.2)
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.show()

pyplot.pie引數

colors顏色

找出matpltlib.pyplot.plot中的colors可以取哪些值？

for name,hex in matplotlib.colors.cnames.iteritems():
  print name,hex

列印顏色值和對應的RGB值。

• plt.axis('equal')避免比例壓縮為橢圓

autopct

autopct enables you to display the percent value using Python string formatting. For example, if autopct='%.2f', then for each pie wedge, the format string is '%.2f' and the numerical percent value for that wedge is pct, so the wedge label is set to the string '%.2f'%pct.