本文作为学习过程中对matplotlib一些常用知识点的整理，方便查找。
强烈推荐ipython
无论你工作在什么项目上，IPython都是值得推荐的。利用 ipython --pylab ，可以进入PyLab模式，已经导入了matplotlib库与相关软件包（例如Numpy和Scipy)，额可以直接使用相关库的功能。
这样IPython配置为使用你所指定的matplotlib GUI后端（TK/wxPython/PyQt/Mac OS X native/GTK)。对于大部分用户而言，默认的后端就已经够用了。Pylab模式还会向IPython引入一大堆模块和函数以提供一种更接近MATLAB的界面。
参考matplotlib-绘制精美的图表
matplotlib.pyplot.plt参数介绍
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图标正常显示中文为了在图表中能够显示中文和负号等，需要下面一段设置：
import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sas-serig']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用来正常显示负号 matplotlib inline和pylab inline可以使用 ipython --pylab 打开ipython命名窗口。
%matplotlib inline #notebook模式下 %pylab inline #ipython模式下这两个命令都可以在绘图时，将图片内嵌在交互窗口，而不是弹出一个图片窗口，但是，有一个缺陷：除非将代码一次执行，否则，无法叠加绘图，因为在这两种模式下，是要有 plt 出现，图片会立马 show 出来，因此：
推荐在ipython notebook时使用，这样就能很方便的一次编辑完代码，绘图。 为项目设置matplotlib参数在代码执行过程中，有两种方式更改参数：
使用参数字典(rcParams)
调用matplotlib.rc()命令 通过传入关键字元祖，修改参数
如果不想每次使用matplotlib时都在代码部分进行配置，可以修改matplotlib的文件参数。可以用 matplot.get_config() 命令来找到当前用户的配置文件目录。
配置文件包括以下配置项：
axex: 设置坐标轴边界和表面的颜色、坐标刻度值大小和网格的显示
backend: 设置目标暑促TkAgg和GTKAgg
figure: 控制dpi、边界颜色、图形大小、和子区( subplot)设置
font: 字体集（font family）、字体大小和样式设置
grid: 设置网格颜色和线性
legend: 设置图例和其中的文本的显示
line: 设置线条（颜色、线型、宽度等）和标记
patch: 是填充2D空间的图形对象，如多边形和圆。控制线宽、颜色和抗锯齿设置等。
savefig: 可以对保存的图形进行单独设置。例如，设置渲染的文件的背景为白色。
verbose: 设置matplotlib在执行期间信息输出，如silent、helpful、debug和debug-annoying。
xticks和yticks: 为x,y轴的主刻度和次刻度设置颜色、大小、方向，以及标签大小。
线条相关属性标记设置 用来该表线条的属性 线条风格linestyle或ls 描述 线条风格linestyle或ls 描述 '-' 实线 ':' 虚线 '--' 破折线 'None',' ','' 什么都不画 '-.' 点划线 线条标记 标记maker 描述 标记 描述 'o' 圆圈 '.' 点 'D' 菱形 's' 正方形 'h' 六边形1 '*' 星号 'H' 六边形2 'd' 小菱形 '_' 水平线 'v' 一角朝下的三角形 '8' 八边形 '<' 一角朝左的三角形 'p' 五边形 '>' 一角朝右的三角形 ',' 像素 '^' 一角朝上的三角形 '+' 加号 '\ ' 竖线 'None','',' ' 无 'x' X 颜色可以通过调用 matplotlib.pyplot.colors() 得到matplotlib支持的所有颜色。
别名 颜色 别名 颜色 b 蓝色 g 绿色 r 红色 y 黄色 c 青色 k 黑色 m 洋红色 w 白色如果这两种颜色不够用，还可以通过两种其他方式来定义颜色值：
使用HTML十六进制字符串 color='eeefff' 使用合法的HTML颜色名字（'red','chartreuse'等）。
也可以传入一个归一化到[0,1]的RGB元祖。 color=(0.3,0.3,0.4)很多方法可以介绍颜色参数，如title()。
plt.tilte('Title in a custom color',color='#123456'） 背景色通过向如 matplotlib.pyplot.axes() 或者 matplotlib.pyplot.subplot() 这样的方法提供一个 axisbg 参数，可以指定坐标这的背景色。
subplot(111,axisbg=(0.1843,0.3098,0.3098)
基础 如果你向plot()指令提供了一维的数组或列表，那么matplotlib将默认它是一系列的y值，并自动为你生成x的值。默认的x向量从0开始并且具有和y同样的长度，因此x的数据是[0,1,2,3].
图片来自: 绘图: matplotlib核心剖析
确定坐标范围 plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax])上面例子里的axis()命令给定了坐标范围。xlim(xmin, xmax)和ylim(ymin, ymax)来调整x,y坐标范围
%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) #设置x轴范围 xlim(-2.5, 2.5) #设置y轴范围 ylim(-1, 1) plt.plot(x, y1)
叠加图
用一条指令画多条不同格式的线。
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命令来产生多个图，其中，图片号按顺序增加。这里，要注意一个概念当前图和当前坐标。所有绘图操作仅对当前图和当前坐标有效。通常，你并不需要考虑这些事，下面的这个例子为大家演示这一细节。
import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(1) # 第一张图 plt.subplot(211) # 第一张图中的第一张子图 plt.plot([1,2,3]) plt.subplot(212) # 第一张图中的第二张子图 plt.plot([4,5,6]) plt.figure(2) # 第二张图 plt.plot([4,5,6]) # 默认创建子图subplot(111) plt.figure(1) # 切换到figure 1 ; 子图subplot(212)仍旧是当前图 plt.subplot(211) # 令子图subplot(211)成为figure1的当前图 plt.title('Easy as 1,2,3') # 添加subplot 211 的标题
figure感觉就是给图像ID，之后可以索引定位到它。
plt.text()添加文字说明text()可以在图中的任意位置添加文字，并支持LaTex语法
xlable(), ylable()用于添加x轴和y轴标签
title()用于添加图的题目
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt mu, sigma = 100, 15 x = mu + sigma * np.random.randn(10000) # 数据的直方图 n, bins, patches = plt.hist(x, 50, normed=1, facecolor='g', alpha=0.75) plt.xlabel('Smarts') plt.ylabel('Probability') #添加标题 plt.title('Histogram of IQ') #添加文字 plt.text(60, .025, r'$\mu=100,\ \sigma=15$') plt.axis([40, 160, 0, 0.03]) plt.grid(True) plt.show()
text中前两个参数感觉应该是文本出现的坐标位置。 plt.annotate()文本注释
在数据可视化的过程中，图片中的文字经常被用来注释图中的一些特征。使用annotate()方法可以很方便地添加此类注释。在使用annotate时，要考虑两个点的坐标：被注释的地方xy(x, y)和插入文本的地方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()设置轴记号
现在是明白干嘛用的了，就是人为设置坐标轴的刻度显示的值。
# 导入 matplotlib 的所有内容（nympy 可以用 np 这个名字来使用） from pylab import * # 创建一个 8 * 6 点（point）的图，并设置分辨率为 80 figure(figsize=(8,6), dpi=80) # 创建一个新的 1 * 1 的子图，接下来的图样绘制在其中的第 1 块（也是唯一的一块） subplot(1,1,1) X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256,endpoint=True) C,S = np.cos(X), np.sin(X) # 绘制余弦曲线，使用蓝色的、连续的、宽度为 1 （像素）的线条 plot(X, C, color="blue", linewidth=1.0, linestyle="-") # 绘制正弦曲线，使用绿色的、连续的、宽度为 1 （像素）的线条 plot(X, S, color="r", lw=4.0, linestyle="-") plt.axis([-4,4,-1.2,1.2]) # 设置轴记号 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'$+1$']) # 在屏幕上显示 show()
当我们设置记号的时候，我们可以同时设置记号的标签。注意这里使用了 LaTeX。 2 移动脊柱 坐标系 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))
这个地方确实没看懂，V纾