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Matplotlib数据可视化（3）：文本与轴
In [1]:
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib as mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 中文字体支持
In [2]:
x1 = np.linspace(0.0, 5.0, 100)
y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1)
fig = plt.figure(figsize=(8, 3))
ax1 = fig.add_subplot(121)
ax2 = fig.add_subplot(122)
fig.subplots_adjust(top=0.85)
fig.suptitle('figure标题')
ax1.set_title('ax1-标题')
ax2.set_title('ax2-标题')
plt.show()
In [3]:
from matplotlib.font_manager import FontProperties
x1 = np.linspace(0.0, 5.0, 100)
y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1)
fig = plt.figure(figsize=(8, 3))
ax1 = fig.add_subplot(121)
ax2 = fig.add_subplot(122)
fig.subplots_adjust(top=0.85)
fig.suptitle('figure标题', color='red', fontsize=20)
font = FontProperties() # 字体类
font.set_family('serif')
font.set_name('SimHei')
font.set_style('italic')
ax1.set_title('ax1-标题',fontproperties=font) # 传递字体类设置字体
ax2.set_title('ax2-标题', color='green')
plt.show()
In [4]:
x1 = np.linspace(0.0, 5.0, 100)
y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1)
fig, axs = plt.subplots(3, 1, figsize=(5, 10))
fig.subplots_adjust(top=0.93)
fig.suptitle('figure标题', color='red', fontsize=20)
locs = ['left', 'center', 'right']
for ax, loc in zip(axs, locs):
ax.plot(x1, y1)
ax.set_title('axes标题 '+ loc, loc=loc, color='blue')
plt.show()
In [5]:
x1 = np.linspace(0.0, 5.0, 100)
y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 3))
fig.subplots_adjust(top=0.8)
ax.plot(x1, y1)
ax.set_title('垂直距离测试图-标题', pad=30)
plt.show()
In [6]:
x1 = np.linspace(0.0, 5.0, 100)
y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 3))
fig.subplots_adjust(bottom=0.15, left=0.2)
ax.plot(x1, y1)
ax.set_xlabel('时间 [s]')
ax.set_ylabel('阻尼振荡 [V]')
plt.show()
In [7]:
x1 = np.linspace(0.0, 5.0, 100)
y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 3))
fig.subplots_adjust(bottom=0.15, left=0.2)
ax.plot(x1, y1*10000)
ax.set_xlabel('时间 [s]', labelpad=28)
ax.set_ylabel('阻尼振荡 [V]', labelpad=28) # 指定labelpad参数设置距离
plt.show()
In [8]:
x1 = np.linspace(0.0, 10.0, 100)
y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 3))
fig.subplots_adjust(bottom=0.15, left=0.2)
ax.plot(x1, y1)
ax.set_xlabel('time [s]',
position=(0.2, 1e6), # 位置，坐标轴总长的比例
horizontalalignment='left') # 对齐方式，左对齐，右对齐
ax.set_ylabel('Damped oscillation [V]')
plt.show()
In [9]:
from matplotlib.font_manager import FontProperties
font = FontProperties()
font.set_family('serif')
font.set_name('DejaVu Sans')
font.set_style('italic')
fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 3))
fig.subplots_adjust(bottom=0.15, left=0.2)
ax.plot(x1, y1)
ax.set_xlabel('time [s]', fontsize=20, fontweight='bold') # 可以通过出不同参数来设置字体
ax.set_ylabel('Damped oscillation [V]', fontproperties=font, color='red') # 也可以直接传递一个FontProperties类实例设置字体
plt.show()
In [10]:
x1 = np.linspace(0.0, 5.0, 100)
y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1)
fig, axs = plt.subplots(5, 1, figsize=(10, 6), tight_layout=True)
axs[0].plot(x1, y1)
axs[1].plot(x1, y1)
axs[2].plot(x1, y1)
axs[3].plot(x1, y1)
axs[4].plot(x1, y1)
axs[0].xaxis.set_ticks([1, 2, 3, 4, 5]) # 这是默认的，系统会根据传递的数据自动设置刻度
axs[1].xaxis.set_ticks([0, 1, 3 , 5,]) # 传递列表
axs[2].xaxis.set_ticks(np.arange(0., 5.1, 2.0)) # 每0.5个单位间隔显示
axs[3].xaxis.set_ticks(np.arange(0., 5.1, 0.5)) # 每2个单位显示
ticks_2 = np.arange(0., 5.1, 0.5)
tickla_2 = ['%1.2f' % tick for tick in ticks_2] # 显示精度
axs[4].xaxis.set_ticks(ticks_2)
axs[4].xaxis.set_ticklabels(tickla_2)
plt.show()
In [11]:
x1 = np.linspace(0.0, 5.0, 100)
y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1)
fig = plt.figure()
axes = fig.add_subplot(1, 1, 1)
axes.plot(x1, y1)
axes.xaxis.set_ticks([1, 2 , 3, 4, 5])
axes.set_xticklabels(['第一天', '第二天', '第三天', '第四天', '第五天'], # 这里的字符列表必须与上面一行的刻度列表一一对应
color='red', fontsize=15, # 直接设置样式，这里与其他设置text的方法一样
rotation=30) # 旋转角度
plt.show()
In [12]:
x1 = np.linspace(0.0, 5.0, 100)
y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1)
fig = plt.figure()
axes = fig.add_subplot(1, 1, 1)
axes.plot(x1, y1)
formatter = mpl.ticker.FormatStrFormatter('%1.5f') # 设置显示精度格式
locator = mpl.ticker.MaxNLocator(nbins=3) # 设置显示刻度的数量
axes.xaxis.set_major_formatter(formatter)
axes.xaxis.set_major_locator(locator)
plt.show()
In [13]:
x1 = np.linspace(0.0, 10.0, 100)
y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1)
def formatoddticks(x, pos):
"""
如果是3的倍数，则显示空
"""
if x % 3:
return '%1.2f' % x
else:
return '' # 可以设置成其它字符
fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 3), tight_layout=True)
ax.plot(x1, y1)
formatter = mpl.ticker.FuncFormatter(formatoddticks) # 将定义的格式函数作为参数传递
locator = mpl.ticker.MaxNLocator(nbins=6)
ax.xaxis.set_major_formatter(formatter)
ax.xaxis.set_major_locator(locator)
plt.show()
In [14]:
x1 = np.linspace(0.0, 5.0, 100)
y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1)
fig = plt.figure()
axes = fig.add_subplot(1, 1, 1)
axes.plot(x1,y1)
label_1 = axes.get_xticklabels()[3]
label_1.set_color('red')
label_1.set_fontsize(20)
label_1.set_label(15)
plt.show()
In [15]:
from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter
x1 = np.linspace(0.0, 100.0, 500)
y1 = np.sin(0.1*np.pi*x1)*np.exp(-x1*0.01)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
ax.plot(x1,y1)
xmajorLocator = MultipleLocator(20) #将x主刻度标签设置为20的倍数
xmajorFormatter = FormatStrFormatter('%5.1f') #设置x轴标签文本的格式
xminorLocator = MultipleLocator(5) #将x轴次刻度标签设置为5的倍数
ymajorLocator = MultipleLocator(0.5) #将y轴主刻度标签设置为0.5的倍数
ymajorFormatter = FormatStrFormatter('%1.1f') #设置y轴标签文本的格式
yminorLocator = MultipleLocator(0.1) #将此y轴次刻度标签设置为0.1的倍数
#设置主刻度标签的位置,标签文本的格式
ax.xaxis.set_major_locator(xmajorLocator)
ax.xaxis.set_major_formatter(xmajorFormatter)
ax.yaxis.set_major_locator(ymajorLocator)
ax.yaxis.set_major_formatter(ymajorFormatter)
#显示次刻度标签的位置,没有标签文本
ax.xaxis.set_minor_locator(xminorLocator)
ax.yaxis.set_minor_locator(yminorLocator)
ax.xaxis.grid(True, which='major') #x坐标轴的网格使用主刻度
ax.yaxis.grid(True, which='minor') #y坐标轴的网格使用次刻度
plt.show()
In [16]:
x1 = np.linspace(0.0, 5.0, 100)
y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1)
fig = plt.figure()
axes = fig.add_subplot(1, 1, 1)
axes.plot(x1,y1)
axes.tick_params(axis='x', # 只设置x轴刻度
direction='in', # 刻度线朝内
length=3, width=3, # 长度和宽度
colors='green', # 颜色
labelsize=15, # 标签字体大小
top=True,
left=True,
labeltop=True,
labelright=True
)
axes.tick_params(axis='y', # 只设置y轴刻度
direction='in', # 刻度线朝内
length=6, width=3, # 长度和宽度
colors='red', # 颜色
labelsize=15, # 标签字体大小
top=True,
right=True,
labeltop=True,
labelright=True
)
plt.show()
In [17]:
x1 = np.linspace(0.0, 5.0, 100)
y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1)
fig = plt.figure()
axes = fig.add_subplot(1, 1, 1)
axes.plot(x1,y1)
axes.spines['top'].set_color('none')
axes.spines['right'].set_color('none')
axes.spines["bottom"].set_position(("data", 0))
axes.spines["left"].set_position(("data", 0))
In [18]:
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
from datetime import datetime
from matplotlib.ticker import MultipleLocator, FormatStrFormatter
#销售数据
# dates=[20200101,20200201,20200301,20200401]
dates=[20200101,20200102,20200103,20200104]
y=[100,120.1,90.6,110]
#将dates改成日期格式
x= [datetime.strptime(str(d), '%Y%m%d').date() for d in dates]
#figure布局
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(15, 2), tight_layout=True)
axes[0].plot(x,y)
#设置x轴主刻度格式
days_loc = mdates.DayLocator() #主刻度为每天
axes[0].xaxis.set_major_locator(days_loc) #设置主刻度
axes[0].xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y年%m月%d日'))
#设置副刻度格式
# hoursLoc = mpl.dates.HourLocator(interval=6) # 每六小时显示刻度，但是未必是6的整数倍
hoursLoc = mpl.dates.HourLocator(byhour=[6, 12, 18, 24]) # 手动指定需要显示的副刻度
axes[0].xaxis.set_minor_locator(hoursLoc)
axes[0].xaxis.set_minor_formatter(mdates.DateFormatter('%H')) # 如果副刻度不需要显示，注释这行
axes[0].tick_params(pad=15) #参数pad用于设置刻度线与标签间的距离
#销售数据
dates=[20200101,20200201,20200301,20200401]
y=[100,120.1,90.6,110]
#将dates改成日期格式
x= [datetime.strptime(str(d), '%Y%m%d').date() for d in dates]
axes[1].plot(x,y)
#设置x轴主刻度格式
months_loc = mpl.dates.MonthLocator() # 主刻度以月为单位
axes[1].xaxis.set_major_locator(months_loc) #设置主刻度
axes[1].xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y年%m月%d日'))
#设置副刻度格式
days_loc = mpl.dates.DayLocator(interval=10) # 每10个单位长度显示一次副刻度，这种方法比上面的方法简单，但是未必是整数倍或对齐主刻度
axes[1].xaxis.set_minor_locator(days_loc)
axes[1].xaxis.set_minor_formatter(mdates.DateFormatter('%d')) # 如果副刻度不需要显示，注释这行
axes[1].tick_params(pad=20) #参数pad用于设置刻度线与标签间的距离
plt.show()
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