Matplotlib可视化

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If you don't like where you are , change it. You're not a tree.

matplotlib

matplotlib是Python泰斗级别的绘图库，因受到Matlab的启发构建而成，所以你会觉得它的命令API，还有那九十年代感强烈的可视化图像跟matlab很相似。它非常适合在jupyter notebook中交互式作图，这个库“功能非常强大”，但也“非常复杂”，所以这里只能介绍matplotlib的一些基础和常用的方法，想了解更多就需要你自主探索啦！

• 导入matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt

• 在notebook中使用

#想在Jupyter Notebook中顺利显示出可视化图像，你需要添加如下代码
%matplotlib inline

官方链接

你可以点击matplotlib.pyplot搜索查看一些函数的说明和用法；或者你可以点击Pyplot Gallery查看一些代码实例，找到灵感。

基本概念

在使用matplotlib生成图像时，整个图像为一个Figure对象。在Figure对象中可以包含一个，或者多个Axes对象。每个Axes对象都是一个拥有自己坐标系统的绘图区域。其逻辑关系如下：

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在如下的单图fig中，我们给出了我们的绘图中只有一个坐标系区域（也就是ax），此外还有以下对象：

• Data: 数据区，包括数据点、描绘形状
• Axis: 坐标轴，包括 X 轴、 Y 轴及其标签、刻度尺及其标签
• Title: 标题，数据图的描述
• Legend: 图例，区分图中包含的多种曲线或不同分类的数据
• 其他的还有图形文本 (Text)、注解 (Annotate)等其他描述

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各个对象之间的隶属关系如下图所示：

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所以大家在之后进行可视化的时候，根据这些隶属关系来去对参数进行设置，这样逻辑不乱，代码也清晰。

常用参数设置

开始绘图

在绘图前，首先需要设置的就是fig(画布)和ax(图)，我们主要通过plt.subplots()函数来定义

#绘制单图
fig, ax = plt.subplots()

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#绘制多图，subplots的第一个参数为行数，第二个参数为列数
fig,(ax1,ax2) = plt.subplots(1,2,sharey = True)#设置共享y轴

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#绘制多图时，注意前面的变量为一个矩阵的形式，如下前面为2x2矩阵，则后面subplots的行列参数也应该都为2
fig,((ax1,ax2),(ax3,ax4)) = plt.subplots(2,2,sharex = True)#设置共享x轴

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另一种添加子图的方法

绘制子图主要使用的函数为：add_subplot(abc)，调用该函数会生成一个包含axb个子图的画布，而c则表示位置，按照从左至右，从上至下的顺序依次排列。

x = np.arange(1,100)

fig = plt.figure() #定义画布
ax1 = fig.add_subplot(221) # 定义2*2个子图（1表示左一）
ax1.plot(x,x) # 绘制左一折线图

ax2 = fig.add_subplot(222)
ax2.plot(x,-x) # 绘制右一折线图（右一）

ax3 = fig.add_subplot(223)
ax3.plot(x,x*x) # 绘制左二折线图（左二）

ax4 = fig.add_subplot(224)
ax4.plot(x,np.log(x)); # 绘制右二折线图（右二），添加分号可以只显示图像

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坐标轴设置

• 调整范围

  主要是用来利用调整坐标轴范围进行图像的截取，可以使用ax.axis()函数，也可使用plt.xlim()或者plt.ylim()函数，具体用法如下：

  #ax.axis([0,10,0,50]) [x左，x右，y下，y上]
  x = np.arange(-10,10,0.1)
  fig = plt.figure()
  ax = fig.add_subplot(111)
  ax.plot(x,x**2)
  ax.axis([0,10,0,50])
  
  #plt.xlim([0,10]) ，调整x轴坐标范围
  #plt.ylim([0,50]) ，调整y轴坐标范围
  fig1 = plt.figure()
  ax1 = fig1.add_subplot(111)
  ax1.plot(x,x**2)
  plt.xlim([0,10])
  plt.ylim([0,50]);
  

  

  image
  
  
  

  image

• 坐标轴刻度调整

  #利用ax.locator_params()设置刻度间隔
  
  x = np.arange(0,11,0.1)
  fig1 = plt.figure()
  ax1  = fig1.add_subplot(111)
  ax1.plot(x,x)
  #ax1.locator_params(nbins=20) #同时调整x轴与y轴
  #ax1.locator_params('x',nbins=20) #只调整x轴
  ax1.locator_params('y',nbins=20) #只调整y轴
  plt.axis([0,10,0,10]);
  

  

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  #利用plt.xticks()设置x轴刻度顺序/旋转角度
  plt.xticks([0,2,3,1,4], ['Tom', 'Dick', 'Harry', 'Sally', 'Sue'],  rotation=30);
  

  

  image

  #时间刻度调整
  import datetime
  import matplotlib as mpl
  
  start = datetime.datetime(2018,7,1)
  stop  = datetime.datetime(2018,8,1)
  delta = datetime.timedelta(days=1)
  
  dates = mpl.dates.drange(start,stop,delta)
  y = np.random.rand(len(dates))
  
  fig2 = plt.figure()
  ax2  = fig2.add_subplot(111)
  ax2.plot_date(dates,y,linestyle='-',marker='')
  
  #日期格式调整，关键代码
  date_format= mpl.dates.DateFormatter('%Y-%m-%d')
  ax2.xaxis.set_major_formatter(date_format)
  fig2.autofmt_xdate();#防止刻度重叠
  

  

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• 双轴

  有时候想要在同一张图中显示两种不同范围的变量，这时候就要设置双轴

  双轴的关键代码为twinx()函数（也就是双胞胎x轴？）

  x = np.arange(1,11,0.1)
  y1 = x*x
  y2 = np.log(x)
  
  fig1 = plt.figure()
  ax1 = fig1.add_subplot(111)
  plt.ylabel('Y1')
  ax2 = ax1.twinx()#关键代码
  plt.ylabel('Y2',rotation=270)#注意添加ylabel的顺序不能错，旋转显示
  
  ax1.plot(x,y1)
  ax2.plot(x,y2,'--r');
  

  

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标题与轴标题

标题与轴标题都是一幅可视化图像中的必须要素。你可以参考如下示例来设置你的标题与轴标题。

示例：

plt.title('This is title',color = 'r',fontsize = 17)
plt.xlabel('This is xlabel')
plt.ylabel('This is ylabel');

##其等效于：
# fig,ax = plt.subplots()
# ax.set_title('This is title',color = 'r',fontsize = 17)
# ax.set_xlabel('This is xlabel')
# ax.set_ylabel('This is xlabel');

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图例

图例在进行多变量比较的可视化中必不可少。你可以通过在plot()函数中添加参数'label'来对所绘曲线设置图例

x = np.arange(1,11,1)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
line1 = ax.plot(x,x*2,label='Bad')
line2 = ax.plot(x,x*3,label='Normal')
line3 = ax.plot(x,x*4,label='Good')
plt.legend(loc='best');

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也可以通过调用plt.legend()函数对图例进行设置。

x = np.arange(1,11,1)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
line1, = ax.plot(x,x*2) #注意line1后面的逗号,不可缺少
line2, = ax.plot(x,x*3)
line3, = ax.plot(x,x*4)

plt.legend(handles = [line1, line2, line3],labels = ['Bad', 'Normal', 'Good'],loc = 'best');

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颜色与样式

调用matplotlib.pyplot.plot函数即可设置所画图像的颜色与样式，设置方法如下：

plt.plot(x,y,'[color][marker][line]')

• 常用颜色

  字符	颜色	字符	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
  #rrggbb	RGB颜色	0.7	灰度值

• 常用线条样式

  字符	描述	字符	描述
  '-'	实线	':'	虚线(·······)
  '--'	虚线(------)	'None'或' '或''	什么都不画
  '-.'	点划线

• 线条标记

  字符	描述	字符	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

示例：

fig,ax = plt.subplots()

y=np.arange(1,5)
ax.plot(y,'cx--')
ax.plot(y+1,'kp:')
ax.plot(y+2,'mo-.');

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网格

也就是可视化图像中的网格，可以方便读者快速估取某点的横纵坐标。我们通过调用plt.grid()函数来对启用网格。一般情况下，使用该函数的默认参数即可

#采用默认参数
x= np.arange(1,10,0.1)
fig1 = plt.figure()
ax1 = fig1.add_subplot(111)
ax1.grid()
ax1.plot(x,np.log(x))
plt.show()

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但你也可以通过如下方式进行设置。

y = np.arange(1,5,0.1)
plt.plot(y,y**2)
plt.grid(color='r',linestyle=':',linewidth='2')
# color 设置网格的颜色(颜色与样式中的均可用)
# linestyle 设置线显示的类型(一共四种即'-','--','-.',':')
# linewidth 设置网格线宽
plt.show()

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添加图中注释

有时候你需要为可视化图中的某个关键点做出注释，方便读者能一眼看出，这时候你就需要调用plt.annote()函数来实现你的目的了。

该函数中几个关键的参数分别为：

• str：一个字符串，来写出你想要标注的内容；

• xy：标注点的坐标

• xytext：标注内容起始位置的坐标（也就是从该点开始显示你的注释内容）

• arrowprops：设置注释指向标注点的箭头

  • facecolor：箭头颜色
  • width：箭头宽度
  • headlength：箭头头部长度（单位为磅）
  • headwidth：箭头头部宽度

你也可以去搜索该函数，获取更多参数的设置方法。

示例：

x =np.arange(-10,11,1)
y = x*x

fig1 = plt.figure()
ax1 = fig1.add_subplot(111)
ax1.plot(x,y)
ax1.annotate('this is minimum',xy=(0,0),xytext=(-1.5,20),
             arrowprops=dict(facecolor='r',headlength=10))；

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添加平行于坐标轴的线

你可能需要添加一条平行于x轴或者是y轴的线，在图像中分割不同区域。这时候，你就需要调用vlines(x, ymin, ymax)函数或者是hlines(y, xmin, xmax)函数，除了括号内的参数之外，你还可以设置颜色(color)参数和线型(linestyles)参数。（设置方法参考颜色与样式章节）

示例：

plt.vlines(0, 0, 0.5, colors = "c", linestyles = "--");
plt.hlines(0.25, -0.04, 0.04, colors = "r", linestyles = "-.");

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常用图形

可视化图形参考

如何能选择最适合的图形来表示你想分析的结果呢？这里提供一个简单的参考~

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散点图（scatter）

np.random.seed(7)#设置随机种子，可以保证每次的随机数是一致的

N = 50
x = np.random.rand(N)#生成50个0到1的随机数
y = np.random.rand(N)
colors = np.random.rand(N)
area = (30 * np.random.rand(N))**2  #随便设置的一个计算值，来表示大小

plt.scatter(x, y, s=area, c=colors, alpha=0.5);#用s设置大小区分，用c设置颜色区分

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条形图（bar）

#例1
#函数使用包
from matplotlib.ticker import FuncFormatter

x = np.arange(4)
money = [1.5e5, 2.5e6, 5.5e6, 2.0e7]

def millions(x, pos):
  '''定义一个函数，将科学记数法转为以million为单位，保留一位小数，并添加美元$和单位M；
    两个参数分别表示导入的值和位置。'''
    return '$%.1fM' % (x * 1e-6)


formatter = FuncFormatter(millions)#调用函数，将millions函数作为模块化函数

fig, ax = plt.subplots()
ax.yaxis.set_major_formatter(formatter)#设置y轴按函数模块化
plt.bar(x, money)
plt.xticks(x, ('Bill', 'Fred', 'Mary', 'Sue'));

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#例2 横向柱形图

x = np.arange(4)
money = [1.5e5, 2.5e6, 5.5e6, 2.0e7]

def millions(x, pos):
  '''定义一个函数，将科学记数法转为以million为单位，保留一位小数，并添加美元$和单位M；
    两个参数分别表示导入的值和位置。'''
    return '$%.1fM' % (x * 1e-6)


formatter = FuncFormatter(millions)#调用函数，将millions函数作为模块化函数

fig, ax = plt.subplots()
ax.xaxis.set_major_formatter(formatter)
plt.barh(x, money)#关键代码：barh
plt.yticks(x, ('Bill', 'Fred', 'Mary', 'Sue'));

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#例3 拼接柱状图
N = 5
menMeans = (20, 35, 30, 35, 27)
womenMeans = (25, 32, 34, 20, 25)
ind = np.arange(N)    # 等效于[0,1,2,3,4]
width = 0.35       # 柱的宽度

p1 = plt.bar(ind, menMeans, width)
p2 = plt.bar(ind, womenMeans, width,bottom=menMeans) #关键代码：bottom

plt.ylabel('Scores')
plt.title('Scores by group and gender')
plt.xticks(ind, ('G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5'))
plt.yticks(np.arange(0, 81, 10))
plt.legend((p1, p2), ('Men', 'Women'));

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#例4 并列柱状图
N = 5
menMeans = (20, 35, 30, 35, 27)
womenMeans = (25, 32, 34, 20, 25)
ind = np.arange(N)    
width = 0.35      

p1 = plt.bar(ind-width/2, menMeans, width) #关键代码 -width/2，也就是将柱子向左移动了width/2
p2 = plt.bar(ind+width/2, womenMeans, width) #关键代码 +width/2

plt.ylabel('Scores')
plt.title('Scores by group and gender')
plt.xticks(ind, ('G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5'))
plt.yticks(np.arange(0, 81, 10))
plt.legend((p1[0], p2[0]), ('Men', 'Women'));

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直方图（hist）

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(221)
ax2 = fig.add_subplot(222)
ax3 = fig.add_subplot(212)

mu = 100 #定义均值
sigma = 20 #定义标准差
x = mu +sigma * np.random.randn(2000) #生成一个标准正态分布函数

ax1.hist(x,bins=10,color='green',normed=True) #输入数据，bins=总共有几条条状图，color=颜色，normed=True:图形面积之和为1

ax2.hist(x,bins=50,color='red',normed=False) #normed=False:纵坐标显示实际值


x = np.random.randn(1000)+2
y = np.random.randn(1000)+3

ax3.hist2d(x,y,bins=10); #二维直方图

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饼状图（pie）

labels = 'Frogs', 'Hogs', 'Dogs', 'Logs'
sizes = [15, 30, 45, 10] #占比
explode = (0, 0.1, 0, 0)  #设置第二位也就是‘Hogs’凸显，间距为0.1

fig1, ax1 = plt.subplots()
ax1.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%',shadow=True, startangle=90)#autopct对输出进行格式化，startangle为起始角度，一般设置为90比较好看
ax1.axis('equal');#保证为正圆

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箱线图（box）

fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(211)
ax2 = fig.add_subplot(212)

data = np.random.normal(size=1000, loc=0.0, scale=1.0)

ax1.boxplot(data,sym='o',whis=1.5)
# plt.boxplot(x, notch=None, sym=None, vert=None, whis=None, positions=None, widths=None, patch_artist=None, meanline=None, showmeans=None, showcaps=None, showbox=None, showfliers=None, boxprops=None, labels=None, flierprops=None, medianprops=None, meanprops=None, capprops=None, whiskerprops=None)
# x：指定要绘制箱线图的数据；
# notch：是否是凹口的形式展现箱线图，默认非凹口；
# sym：指定异常点的形状，默认为+号显示；
# vert：是否需要将箱线图垂直摆放，默认垂直摆放；
# whis：指定上下须与上下四分位的距离，默认为1.5倍的四分位差；
# positions：指定箱线图的位置，默认为[0,1,2…]；
# widths：指定箱线图的宽度，默认为0.5；
# patch_artist：是否填充箱体的颜色；
# meanline：是否用线的形式表示均值，默认用点来表示；
# showmeans：是否显示均值，默认不显示；
# showcaps：是否显示箱线图顶端和末端的两条线，默认显示；
# showbox：是否显示箱线图的箱体，默认显示；
# showfliers：是否显示异常值，默认显示；
# boxprops：设置箱体的属性，如边框色，填充色等；
# labels：为箱线图添加标签，类似于图例的作用；
# filerprops：设置异常值的属性，如异常点的形状、大小、填充色等；
# medianprops：设置中位数的属性，如线的类型、粗细等；
# meanprops：设置均值的属性，如点的大小、颜色等；
# capprops：设置箱线图顶端和末端线条的属性，如颜色、粗细等；
# whiskerprops：设置须的属性，如颜色、粗细、线的类型等；
data = np.random.normal(size=(100, 4), loc=0.0, scale=1.0)

labels = ['A','B','C','D']

ax2.boxplot(data, labels=labels);

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散点直方图（scatter hist）

x = np.random.randn(200)
y = x + np.random.randn(200)*0.5

#定义坐标轴参数
margin_border = 0.1 
width = 0.6
margin_between = 0.02
height = 0.2

#散点图参数
left_s = margin_border #距左边框距离
bottom_s = margin_border #距底部距离
height_s = width #散点图高度
width_s = width #散点图宽度

#顶部直方图参数
left_x = margin_border #距左边框距离
bottom_x = margin_border+width+margin_between #距底部距离 = 散点图距底部距离+散点图高度+散点图与直方图的间距
height_x = height #直方图高度
width_x = width #直方图宽度

left_y = margin_border+width+margin_between
bottom_y = margin_border
height_y = width
width_y = height

plt.figure(1,figsize=(8,8))
rect_s = [left_s,bottom_s,width_s,height_s]
rect_x = [left_x,bottom_x,width_x,height_x]
rect_y = [left_y,bottom_y,width_y,height_y]

# 开始按照定义的尺寸绘图
axScatter = plt.axes(rect_s)
axHisX = plt.axes(rect_x)
axHisY = plt.axes(rect_y)
axHisX.set_xticks([])#取消顶部直方图的x轴刻度显示
axHisY.set_yticks([])#取消右侧直方图的y轴刻度显示

#绘制散点图
axScatter.scatter(x,y)

#设定边界
bin_width = 0.25
xymax = np.max([np.max(np.fabs(x)),np.max(np.fabs(y))])#取出x与y中最大的绝对值
lim =int(xymax/bin_width+1) * bin_width 
axScatter.set_xlim(-lim,lim)
axScatter.set_ylim(-lim,lim)

bins = np.arange(-lim,lim+bin_width,bin_width)

axHisX.hist(x,bins=bins)
axHisY.hist(y,bins=bins,orientation='horizontal')#水平作图

axHisX.set_xlim(axScatter.get_xlim())
axHisY.set_ylim(axScatter.get_ylim());

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其他

保存图像到本地

参考如下代码：

#保存至当下路径
fig.savefig('test.jpg');
#保存至其他路径
fig.savefig('E:/DAND/DAND_VIP/test.jpg');

显示中文

使用matplotlib做可视化不能显示中文，根本原因是因为官方配置中没有中文字体，所以，我们把中文字体添加进去就ok啦。具体方法如下：

# Windows用户
plt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei']#simhei为‘黑体’

# Mac用户
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Arial Unicode MS']

示例：

x = np.arange(1,11,1)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
line1 = ax.plot(x,-x*2,label='优')
line2 = ax.plot(x,-x*3,label='良')
line3 = ax.plot(x,-x*4,label='差')

plt.legend(loc='best')
plt.title('标题',color = 'r',fontsize = 17)
plt.xlabel('x轴',fontsize = 13)
plt.ylabel('-y轴',fontsize = 13);

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坐标轴显示负号

有可能你做得可视化图像中，坐标轴的符号显示一个框框，这时候你添加如下设置即可。

plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

Pandas Plot

pandas plot函数是基于matplotlib的一个在pandas中快速绘图的方法，用法简单，而且兼容所有matplotlib属性设置的函数，所以，你可以用pandas plot函数来绘图，然后调用matplotlib中的函数对可视化图形进行设置，最终达到你心中的预期。

官方链接

pandas.DataFrame.plot

常用参数设置

• data：你可以直接调取DataFrame作为参数输入
• x：x轴数据
• y：y轴数据
• kind：绘图类型
  • line ：折线图
  • bar ：条形图
  • barh：水平条形图
  • hist：直方图
  • box：箱线图
  • kde：就是在条形图的基础上添加了概率密度曲线
  • area ：相当于填充面积的折线图
  • pie：饼状图
  • scatter：散点图
  • hexbin：热度图

其余参数与matplotlib的参数设置类似，这里不再赘述。

总结

matplotlib是python可视化的鼻祖，绘图全面，多功能是他的优点，几乎没有他不能完成的可视化任务；

但是，他的缺点也很明显，比如：可视化图形配色丑；参数太多，设置琐碎；没有交互式。。。

所以针对这些问题，后人们又开发了许多python的可视化包，比如说：以美观、简洁著称的seaborn、做交互式的plotly、pyecharts等等，后续我看时间允许的话，再出一些教程，大家也可以按需去官网学习，主要是看给出的示例，看关键代码，自己多总结。

参考

matplotlib绘图基础