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基础绘图功能 — 以折线图为例 ​

1 完善原始折线图 — 给图形添加辅助功能 ​

为了更好地理解所有基础绘图功能，我们通过天气温度变化的绘图来融合所有的基础 API 使用

需求：画出某城市 11 点到 12 点 1 小时内每分钟的温度变化折线图，温度范围在 15 度~18 度

效果：

1.1 准备数据并画出初始折线图 ​

python
import matplotlib.pyplot as plt
import random

# 画出温度变化图

# 0.准备x, y坐标的数据
x = range(60)
y_shanghai = [random.uniform(15, 18) for i in x]

# 1.创建画布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)

# 2.绘制折线图
plt.plot(x, y_shanghai)

# 3.显示图像
plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt
import random

# 画出温度变化图

# 0.准备x, y坐标的数据
x = range(60)
y_shanghai = [random.uniform(15, 18) for i in x]

# 1.创建画布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)

# 2.绘制折线图
plt.plot(x, y_shanghai)

# 3.显示图像
plt.show()

1.2 添加自定义 x,y 刻度 ​

  • plt.xticks(x, **kwargs)

    x:要显示的刻度值

  • plt.yticks(y, **kwargs)

    y:要显示的刻度值

python
# 增加以下两行代码

# 构造x轴刻度标签
x_ticks_label = ["11点{}分".format(i) for i in x]
# 构造y轴刻度
y_ticks = range(40)

# 修改x,y轴坐标的刻度显示
plt.xticks(x[::5], x_ticks_label[::5])
plt.yticks(y_ticks[::5])
# 增加以下两行代码

# 构造x轴刻度标签
x_ticks_label = ["11点{}分".format(i) for i in x]
# 构造y轴刻度
y_ticks = range(40)

# 修改x,y轴坐标的刻度显示
plt.xticks(x[::5], x_ticks_label[::5])
plt.yticks(y_ticks[::5])

如果没有解决过中文问题的话，会显示这个样子：

1.3 中文显示问题解决 ​

MatplotLib 在 MacOS 下的中文乱码问题

1.4 添加网格显示 ​

为了更加清楚地观察图形对应的值

python
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.5)
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.5)

1.5 添加描述信息 ​

添加 x 轴、y 轴描述信息及标题

通过 fontsize 参数可以修改图像中字体的大小

python
plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("温度")
plt.title("中午11点0分到12点之间的温度变化图示", fontsize=20)
plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("温度")
plt.title("中午11点0分到12点之间的温度变化图示", fontsize=20)

1.6 图像保存 ​

python
# 保存图片到指定路径
plt.savefig("test.png")
# 保存图片到指定路径
plt.savefig("test.png")
  • 注意：plt.show()会释放 figure 资源，如果在显示图像之后保存图片将只能保存空图片。

完整代码：

python
import matplotlib.pyplot as plt
import random
from pylab import mpl

# 设置显示中文字体
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
# 设置正常显示符号
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

# 0.准备数据
x = range(60)
y_shanghai = [random.uniform(15, 18) for i in x]

# 1.创建画布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100)

# 2.绘制图像
plt.plot(x, y_shanghai)

# 2.1 添加x,y轴刻度
# 构造x,y轴刻度标签
x_ticks_label = ["11点{}分".format(i) for i in x]
y_ticks = range(40)

# 刻度显示
plt.xticks(x[::5], x_ticks_label[::5])
plt.yticks(y_ticks[::5])

# 2.2 添加网格显示
plt.grid(True, linestyle="--", alpha=0.5)

# 2.3 添加描述信息
plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("温度")
plt.title("中午11点--12点某城市温度变化图", fontsize=20)

# 2.4 图像保存
plt.savefig("./test.png")

# 3.图像显示
plt.show()
import matplotlib.pyplot as plt
import random
from pylab import mpl

# 设置显示中文字体
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]
# 设置正常显示符号
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

# 0.准备数据
x = range(60)
y_shanghai = [random.uniform(15, 18) for i in x]

# 1.创建画布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100)

# 2.绘制图像
plt.plot(x, y_shanghai)

# 2.1 添加x,y轴刻度
# 构造x,y轴刻度标签
x_ticks_label = ["11点{}分".format(i) for i in x]
y_ticks = range(40)

# 刻度显示
plt.xticks(x[::5], x_ticks_label[::5])
plt.yticks(y_ticks[::5])

# 2.2 添加网格显示
plt.grid(True, linestyle="--", alpha=0.5)

# 2.3 添加描述信息
plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("温度")
plt.title("中午11点--12点某城市温度变化图", fontsize=20)

# 2.4 图像保存
plt.savefig("./test.png")

# 3.图像显示
plt.show()

2 在一个坐标系中绘制多个图像 ​

2.1 多次 plot ​

需求：再添加一个城市的温度变化

收集到北京当天温度变化情况，温度在 1 度到 3 度。怎么去添加另一个在同一坐标系当中的不同图形，其实很简单只需要再次 plot 即可，但是需要区分线条，如下显示

python
# 增加北京的温度数据
y_beijing = [random.uniform(1, 3) for i in x]

# 绘制折线图
plt.plot(x, y_shanghai)
# 使用多次plot可以画多个折线
plt.plot(x, y_beijing, color='r', linestyle='--')
# 增加北京的温度数据
y_beijing = [random.uniform(1, 3) for i in x]

# 绘制折线图
plt.plot(x, y_shanghai)
# 使用多次plot可以画多个折线
plt.plot(x, y_beijing, color='r', linestyle='--')

我们仔细观察，用到了两个新的地方，一个是对于不同的折线展示效果，一个是添加图例。

2.2 设置图形风格 ​

颜色字符风格字符
r 红色- 实线
g 绿色- - 虚线
b 蓝色-. 点划线
w 白色: 点虚线
c 青色' ' 留空、空格
m 洋红
y 黄色
k 黑色

2.3 显示图例 ​

  • 注意：如果只在 plt.plot()中设置 label 还不能最终显示出图例，还需要通过 plt.legend()将图例显示出来。
python
# 绘制折线图
plt.plot(x, y_shanghai, label="上海")
# 使用多次plot可以画多个折线
plt.plot(x, y_beijing, color='r', linestyle='--', label="北京")

# 显示图例
plt.legend(loc="best")
# 绘制折线图
plt.plot(x, y_shanghai, label="上海")
# 使用多次plot可以画多个折线
plt.plot(x, y_beijing, color='r', linestyle='--', label="北京")

# 显示图例
plt.legend(loc="best")
Location StringLocation Code
'best'0
'upper right'1
'upper left'2
'lower left'3
'lower right'4
'right'5
'center left'6
'center right'7
'lower center'8
'upper center'9
'center'10

完整代码：

python
# 0.准备数据
x = range(60)
y_shanghai = [random.uniform(15, 18) for i in x]
y_beijing = [random.uniform(1,3) for i in x]

# 1.创建画布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100)

# 2.绘制图像
plt.plot(x, y_shanghai, label="上海")
plt.plot(x, y_beijing, color="r", linestyle="--", label="北京")

# 2.1 添加x,y轴刻度
# 构造x,y轴刻度标签
x_ticks_label = ["11点{}分".format(i) for i in x]
y_ticks = range(40)

# 刻度显示
plt.xticks(x[::5], x_ticks_label[::5])
plt.yticks(y_ticks[::5])

# 2.2 添加网格显示
plt.grid(True, linestyle="--", alpha=0.5)

# 2.3 添加描述信息
plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("温度")
plt.title("中午11点--12点某城市温度变化图", fontsize=20)

# 2.4 图像保存
plt.savefig("./test.png")

# 2.5 添加图例
plt.legend(loc=0)


# 3.图像显示
plt.show()
# 0.准备数据
x = range(60)
y_shanghai = [random.uniform(15, 18) for i in x]
y_beijing = [random.uniform(1,3) for i in x]

# 1.创建画布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100)

# 2.绘制图像
plt.plot(x, y_shanghai, label="上海")
plt.plot(x, y_beijing, color="r", linestyle="--", label="北京")

# 2.1 添加x,y轴刻度
# 构造x,y轴刻度标签
x_ticks_label = ["11点{}分".format(i) for i in x]
y_ticks = range(40)

# 刻度显示
plt.xticks(x[::5], x_ticks_label[::5])
plt.yticks(y_ticks[::5])

# 2.2 添加网格显示
plt.grid(True, linestyle="--", alpha=0.5)

# 2.3 添加描述信息
plt.xlabel("时间")
plt.ylabel("温度")
plt.title("中午11点--12点某城市温度变化图", fontsize=20)

# 2.4 图像保存
plt.savefig("./test.png")

# 2.5 添加图例
plt.legend(loc=0)


# 3.图像显示
plt.show()

2.4 练一练 ​

练习多次 plot 流程(从上面复制代码,到自己电脑,确保每人环境可以正常运行),

同时明确每个过程执行实现的具体效果

3 多个坐标系显示— plt.subplots(面向对象的画图方法) ​

如果我们想要将上海和北京的天气图显示在同一个图的不同坐标系当中，效果如下：

可以通过 subplots 函数实现(旧的版本中有 subplot，使用起来不方便)，推荐 subplots 函数

  • matplotlib.pyplot.subplots(nrows=1, ncols=1, **fig_kw) 创建一个带有多个 axes(坐标系/绘图区)的图

    bash
    Parameters:

nrows, ncols : 设置有几行几列坐标系
    int, optional, default: 1, Number of rows/columns of the subplot grid.

Returns:
fig : 图对象
axes : 返回相应数量的坐标系

设置标题等方法不同：
    set_xticks
    set_yticks
    set_xlabel
    set_ylabel
    Parameters:

nrows, ncols : 设置有几行几列坐标系
    int, optional, default: 1, Number of rows/columns of the subplot grid.

Returns:
fig : 图对象
axes : 返回相应数量的坐标系

设置标题等方法不同：
    set_xticks
    set_yticks
    set_xlabel
    set_ylabel

    关于 axes 子坐标系的更多方法：参考https://matplotlib.org/api/axes_api.html#matplotlib.axes.Axes

  • 注意：plt.函数名() 相当于面向过程的画图方法，axes.set_方法名() 相当于面向对象的画图方法。

python
# 0.准备数据
x = range(60)
y_shanghai = [random.uniform(15, 18) for i in x]
y_beijing = [random.uniform(1, 5) for i in x]

# 1.创建画布
# plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100)
fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(20, 8), dpi=100)


# 2.绘制图像
# plt.plot(x, y_shanghai, label="上海")
# plt.plot(x, y_beijing, color="r", linestyle="--", label="北京")
axes[0].plot(x, y_shanghai, label="上海")
axes[1].plot(x, y_beijing, color="r", linestyle="--", label="北京")

# 2.1 添加x,y轴刻度
# 构造x,y轴刻度标签
x_ticks_label = ["11点{}分".format(i) for i in x]
y_ticks = range(40)

# 刻度显示
# plt.xticks(x[::5], x_ticks_label[::5])
# plt.yticks(y_ticks[::5])
axes[0].set_xticks(x[::5])
axes[0].set_yticks(y_ticks[::5])
axes[0].set_xticklabels(x_ticks_label[::5])
axes[1].set_xticks(x[::5])
axes[1].set_yticks(y_ticks[::5])
axes[1].set_xticklabels(x_ticks_label[::5])

# 2.2 添加网格显示
# plt.grid(True, linestyle="--", alpha=0.5)
axes[0].grid(True, linestyle="--", alpha=0.5)
axes[1].grid(True, linestyle="--", alpha=0.5)

# 2.3 添加描述信息
# plt.xlabel("时间")
# plt.ylabel("温度")
# plt.title("中午11点--12点某城市温度变化图", fontsize=20)
axes[0].set_xlabel("时间")
axes[0].set_ylabel("温度")
axes[0].set_title("中午11点--12点某城市温度变化图", fontsize=20)
axes[1].set_xlabel("时间")
axes[1].set_ylabel("温度")
axes[1].set_title("中午11点--12点某城市温度变化图", fontsize=20)

# # 2.4 图像保存
plt.savefig("./test.png")

# # 2.5 添加图例
# plt.legend(loc=0)
axes[0].legend(loc=0)
axes[1].legend(loc=0)


# 3.图像显示
plt.show()
# 0.准备数据
x = range(60)
y_shanghai = [random.uniform(15, 18) for i in x]
y_beijing = [random.uniform(1, 5) for i in x]

# 1.创建画布
# plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100)
fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(20, 8), dpi=100)


# 2.绘制图像
# plt.plot(x, y_shanghai, label="上海")
# plt.plot(x, y_beijing, color="r", linestyle="--", label="北京")
axes[0].plot(x, y_shanghai, label="上海")
axes[1].plot(x, y_beijing, color="r", linestyle="--", label="北京")

# 2.1 添加x,y轴刻度
# 构造x,y轴刻度标签
x_ticks_label = ["11点{}分".format(i) for i in x]
y_ticks = range(40)

# 刻度显示
# plt.xticks(x[::5], x_ticks_label[::5])
# plt.yticks(y_ticks[::5])
axes[0].set_xticks(x[::5])
axes[0].set_yticks(y_ticks[::5])
axes[0].set_xticklabels(x_ticks_label[::5])
axes[1].set_xticks(x[::5])
axes[1].set_yticks(y_ticks[::5])
axes[1].set_xticklabels(x_ticks_label[::5])

# 2.2 添加网格显示
# plt.grid(True, linestyle="--", alpha=0.5)
axes[0].grid(True, linestyle="--", alpha=0.5)
axes[1].grid(True, linestyle="--", alpha=0.5)

# 2.3 添加描述信息
# plt.xlabel("时间")
# plt.ylabel("温度")
# plt.title("中午11点--12点某城市温度变化图", fontsize=20)
axes[0].set_xlabel("时间")
axes[0].set_ylabel("温度")
axes[0].set_title("中午11点--12点某城市温度变化图", fontsize=20)
axes[1].set_xlabel("时间")
axes[1].set_ylabel("温度")
axes[1].set_title("中午11点--12点某城市温度变化图", fontsize=20)

# # 2.4 图像保存
plt.savefig("./test.png")

# # 2.5 添加图例
# plt.legend(loc=0)
axes[0].legend(loc=0)
axes[1].legend(loc=0)


# 3.图像显示
plt.show()

4 折线图的应用场景 ​

  • 呈现公司产品(不同区域)每天活跃用户数
  • 呈现 app 每天下载数量
  • 呈现产品新功能上线后,用户点击次数随时间的变化
  • 拓展：画各种数学函数图像
    • 注意：plt.plot()除了可以画折线图，也可以用于画各种数学函数图像

代码：

python
import numpy as np
# 0.准备数据
x = np.linspace(-10, 10, 1000)
y = np.sin(x)

# 1.创建画布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100)

# 2.绘制函数图像
plt.plot(x, y)
# 2.1 添加网格显示
plt.grid()

# 3.显示图像
plt.show()
import numpy as np
# 0.准备数据
x = np.linspace(-10, 10, 1000)
y = np.sin(x)

# 1.创建画布
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100)

# 2.绘制函数图像
plt.plot(x, y)
# 2.1 添加网格显示
plt.grid()

# 3.显示图像
plt.show()

5 小结 ​

  • 添加 x,y 轴刻度【知道】
    • plt.xticks()
    • plt.yticks()
    • 注意:在传递进去的第一个参数必须是数字,不能是字符串,如果是字符串吗,需要进行替换操作
  • 添加网格显示【知道】
    • plt.grid(linestyle="--", alpha=0.5)
  • 添加描述信息【知道】
    • plt.xlabel()
    • plt.ylabel()
    • plt.title()
  • 图像保存【知道】
    • plt.savefig("路径")
  • 多次 plot【了解】
    • 直接进行添加就 OK
  • 显示图例【知道】
    • plt.legend(loc="best")
    • 注意:一定要在 plt.plot()里面设置一个 label,如果不设置,没法显示
  • 多个坐标系显示【了解】
    • plt.subplots(nrows=, ncols=)
  • 折线图的应用【知道】
    • 1.应用于观察数据的变化
    • 2.可是画出一些数学函数图像