Matplotlib → 一个python版的matlab绘图接口，以2D为主，支持python、numpy、pandas基本数据结构，运营高效且有较丰富的图表库
1、图标的基本参数设置
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,2),columns=['A','B']) fig = df.plot(figsize=(6,4)) # figsize：创建图表窗口，设置窗口大小 # 创建图表对象，并赋值与fig plt.title('Interesting Graph - Check it out') # 图名 plt.xlabel('Plot Number') # x轴标签 plt.ylabel('Important var') # y轴标签 plt.legend(loc = 'upper right') # 显示图例，loc表示位置 # 'best' : 0, (only implemented for axes legends)(自适应方式) # '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, plt.xlim([0,12]) # x轴边界 plt.ylim([0,1.5]) # y轴边界 plt.xticks(range(10)) # 设置x刻度 plt.yticks([0,0.2,0.4,0.6,0.8,1.0,1.2]) # 设置y刻度 fig.set_xticklabels("%.1f" %i for i in range(10)) # x轴刻度标签 fig.set_yticklabels("%.2f" %i for i in [0,0.2,0.4,0.6,0.8,1.0,1.2]) # y轴刻度标签 # 范围只限定图表的长度，刻度则是决定显示的标尺 → 这里x轴范围是0-12，但刻度只是0-9，刻度标签使得其显示1位小数 # 轴标签则是显示刻度的标签 print(fig,type(fig)) # 查看表格本身的显示方式，以及类别2、网格显示，线型，颜色
x = np.linspace(-np.pi,np.pi,256,endpoint = True) c, s = np.cos(x), np.sin(x) plt.plot(x, c) plt.plot(x, s) # 通过ndarry创建图表 plt.grid(True, linestyle = "--",color = "gray", linewidth = "0.5",axis = 'x') # 显示网格 # linestyle：线型 # color：颜色 # linewidth：宽度 # axis：x，y，both，显示x/y/两者的格网 plt.tick_params(bottom='on',top='off',left='on',right='off') # 刻度显示 import matplotlib matplotlib.rcParams['xtick.direction'] = 'out' matplotlib.rcParams['ytick.direction'] = 'inout' # 设置刻度的方向，in,out,inout # 这里需要导入matploltib，而不仅仅导入matplotlib.pyplot frame = plt.gca() #plt.axis('off') # 关闭坐标轴 #frame.axes.get_xaxis().set_visible(False) #frame.axes.get_yaxis().set_visible(False) # x/y 轴不可见3、 图表的样式参数
plt.plot([i**2 for i in range(100)], linestyle = '-.') # '-' solid line style # '--' dashed line style # '-.' dash-dot line style # ':' dotted line style
