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本文小编为大家详细介绍“Python Matplotlib常用方法有哪些”，内容详细，步骤清晰，细节处理妥当，希望这篇“Python Matplotlib常用方法有哪些”文章能帮助大家解决疑惑，下面跟着小编的思路慢慢深入，一起来学习新知识吧。
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Matplotlib 是Python中类似 MATLAB 的绘图工具，熟悉 MATLAB 也可以很快的上手 Matplotlib。
在任何绘图之前，我们需要一个Figure对象，可以理解成我们需要一张画板才能开始绘图。
import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.figure()
在拥有Figure对象之后，在作画前我们还需要轴，没有轴的话就没有绘图基准，所以需要添加Axes。也可以理解成为真正可以作画的纸。
fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) ax.set(xlim=[0.5, 4.5], ylim=[-2, 8], title='An Example Axes', ylabel='Y-Axis', xlabel='X-Axis') plt.show()
上的代码，在一幅图上添加了一个Axes，然后设置了这个Axes的X轴以及Y轴的取值范围（这些设置并不是强制的，后面会再谈到关于这些设置），效果如下图：
对于上面的fig.add_subplot(111)就是添加Axes的，参数的解释的在画板的第1行第1列的第一个位置生成一个Axes对象来准备作画。也可以通过fig.add_subplot(2, 2, 1)的方式生成Axes，前面两个参数确定了面板的划分，例如 2， 2会将整个面板划分成 2 * 2 的方格，第三个参数取值范围是 [1, 2*2] 表示第几个Axes。如下面的例子：
fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(221) ax2 = fig.add_subplot(222) ax3 = fig.add_subplot(224)
可以发现我们上面添加 Axes 似乎有点弱鸡，所以提供了下面的方式一次性生成所有 Axes：
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2) axes[0,0].set(title='Upper Left') axes[0,1].set(title='Upper Right') axes[1,0].set(title='Lower Left') axes[1,1].set(title='Lower Right')
fig 还是我们熟悉的画板， axes 成了我们常用二维数组的形式访问，这在循环绘图时，额外好用。
相信不少人看过下面的代码，很简单并易懂，但是下面的作画方式只适合简单的绘图，快速的将图绘出。在处理复杂的绘图工作时，我们还是需要使用 Axes 来完成作画的。
plt.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30], color='lightblue', linewidth=3) plt.xlim(0.5, 4.5) plt.show()
plot()函数画出一系列的点，并且用线将它们连接起来。看下例子：
x = np.linspace(0, np.pi) y_sin = np.sin(x) y_cos = np.cos(x) ax1.plot(x, y_sin) ax2.plot(x, y_sin, 'go--', linewidth=2, markersize=12) ax3.plot(x, y_cos, color='red', marker='+', linestyle='dashed')
在上面的三个Axes上作画。plot，前面两个参数为x轴、y轴数据。ax2的第三个参数是 MATLAB风格的绘图，对应ax3上的颜色，marker，线型。
另外，我们可以通过关键字参数的方式绘图，如下例：
x = np.linspace(0, 10, 200)
data_obj = {'x': x,
'y1': 2 * x + 1,
'y2': 3 * x + 1.2,
'mean': 0.5 * x * np.cos(2*x) + 2.5 * x + 1.1}
fig, ax = plt.subplots()
#填充两条线之间的颜色
ax.fill_between('x', 'y1', 'y2', color='yellow', data=data_obj)
# Plot the "centerline" with `plot`
ax.plot('x', 'mean', color='black', data=data_obj)
plt.show()发现上面的作图，在数据部分只传入了字符串，这些字符串对一个这 data_obj 中的关键字，当以这种方式作画时，将会在传入给 data 中寻找对应关键字的数据来绘图。
只画点，但是不用线连接起来。
x = np.arange(10) y = np.random.randn(10) plt.scatter(x, y, color='red', marker='+') plt.show()
条形图分两种，一种是水平的，一种是垂直的，见下例子：
np.random.seed(1) x = np.arange(5) y = np.random.randn(5) fig, axes = plt.subplots(ncols=2, figsize=plt.figaspect(1./2)) vert_bars = axes[0].bar(x, y, color='lightblue', align='center') horiz_bars = axes[1].barh(x, y, color='lightblue', align='center') #在水平或者垂直方向上画线 axes[0].axhline(0, color='gray', linewidth=2) axes[1].axvline(0, color='gray', linewidth=2) plt.show()
条形图还返回了一个Artists 数组，对应着每个条形，例如上图 Artists 数组的大小为5，我们可以通过这些 Artists 对条形图的样式进行更改，如下例：
fig, ax = plt.subplots() vert_bars = ax.bar(x, y, color='lightblue', align='center') # We could have also done this with two separate calls to `ax.bar` and numpy boolean indexing. for bar, height in zip(vert_bars, y): if height < 0: bar.set(edgecolor='darkred', color='salmon', linewidth=3) plt.show()
直方图用于统计数据出现的次数或者频率，有多种参数可以调整，见下例：
np.random.seed(19680801)
n_bins = 10
x = np.random.randn(1000, 3)
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)
ax0, ax1, ax2, ax3 = axes.flatten()
colors = ['red', 'tan', 'lime']
ax0.hist(x, n_bins, density=True, histtype='bar', color=colors, label=colors)
ax0.legend(prop={'size': 10})
ax0.set_title('bars with legend')
ax1.hist(x, n_bins, density=True, histtype='barstacked')
ax1.set_title('stacked bar')
ax2.hist(x, histtype='barstacked', rwidth=0.9)
ax3.hist(x[:, 0], rwidth=0.9)
ax3.set_title('different sample sizes')
fig.tight_layout()
plt.show()参数中density控制Y轴是概率还是数量，与返回的第一个的变量对应。histtype控制着直方图的样式，默认是 ‘bar’，对于多个条形时就相邻的方式呈现如子图1， ‘barstacked’ 就是叠在一起，如子图2、3。 rwidth 控制着宽度，这样可以空出一些间隙，比较图2、3. 图4是只有一条数据时。
labels = 'Frogs', 'Hogs', 'Dogs', 'Logs'
sizes = [15, 30, 45, 10]
explode = (0, 0.1, 0, 0) # only "explode" the 2nd slice (i.e. 'Hogs')
fig1, (ax1, ax2) = plt.subplots(2)
ax1.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', shadow=True)
ax1.axis('equal')
ax2.pie(sizes, autopct='%1.2f%%', shadow=True, startangle=90, explode=explode,
pctdistance=1.12)
ax2.axis('equal')
ax2.legend(labels=labels, loc='upper right')
plt.show()饼图自动根据数据的百分比画饼.。labels是各个块的标签，如子图一。autopct=%1.1f%%表示格式化百分比精确输出，explode，突出某些块，不同的值突出的效果不一样。pctdistance=1.12百分比距离圆心的距离，默认是0.6.
为了专注于如何画图，省去数据的处理部分。 data 的 shape 为 (n, )， data2 的 shape 为 (n, 3)。
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2) ax1.boxplot(data) ax2.boxplot(data2, vert=False) #控制方向
散点图的一种，加入了第三个值 s 可以理解成普通散点，画的是二维，泡泡图体现了Z的大小，如下例：
np.random.seed(19680801) N = 50 x = np.random.rand(N) y = np.random.rand(N) colors = np.random.rand(N) area = (30 * np.random.rand(N))**2 # 0 to 15 point radii plt.scatter(x, y, s=area, c=colors, alpha=0.5) plt.show()
有时候需要描绘边界的时候，就会用到轮廓图，机器学习用的决策边界也常用轮廓图来绘画，见下例：
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2) x = np.arange(-5, 5, 0.1) y = np.arange(-5, 5, 0.1) xx, yy = np.meshgrid(x, y, sparse=True) z = np.sin(xx**2 + yy**2) / (xx**2 + yy**2) ax1.contourf(x, y, z) ax2.contour(x, y, z)
上面画了两个一样的轮廓图，contourf会填充轮廓线之间的颜色。数据x, y, z通常是具有相同 shape 的二维矩阵。x, y 可以为一维向量，但是必需有 z.shape = (y.n, x.n) ，这里 y.n 和 x.n 分别表示x、y的长度。Z通常表示的是距离X-Y平面的距离，传入X、Y则是控制了绘制等高线的范围。
当绘画完成后，会发现X、Y轴的区间是会自动调整的，并不是跟我们传入的X、Y轴数据中的最值相同。为了调整区间我们使用下面的方式：
ax.set_xlim([xmin, xmax]) #设置X轴的区间 ax.set_ylim([ymin, ymax]) #Y轴区间 ax.axis([xmin, xmax, ymin, ymax]) #X、Y轴区间 ax.set_ylim(bottom=-10) #Y轴下限 ax.set_xlim(right=25) #X轴上限
具体效果见下例：
x = np.linspace(0, 2*np.pi) y = np.sin(x) fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2) ax1.plot(x, y) ax2.plot(x, y) ax2.set_xlim([-1, 6]) ax2.set_ylim([-1, 3]) plt.show()
可以看出修改了区间之后影响了图片显示的效果。
我们如果我们在一个Axes上做多次绘画，那么可能出现分不清哪条线或点所代表的意思。这个时间添加图例说明，就可以解决这个问题了，见下例：
fig, ax = plt.subplots() ax.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30], label='Philadelphia') ax.plot([1, 2, 3, 4], [30, 23, 13, 4], label='Boston') ax.scatter([1, 2, 3, 4], [20, 10, 30, 15], label='Point') ax.set(ylabel='Temperature (deg C)', xlabel='Time', title='A tale of two cities') ax.legend() plt.show()
在绘图时传入 label 参数，并最后调用ax.legend()显示体力说明，对于 legend 还是传入参数，控制图例说明显示的位置：
| Location String | Location 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 |
默认情况下，绘图结束之后，Axes 会自动的控制区间的分段。见下例：
data = [('apples', 2), ('oranges', 3), ('peaches', 1)]
fruit, value = zip(*data)
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2)
x = np.arange(len(fruit))
ax1.bar(x, value, align='center', color='gray')
ax2.bar(x, value, align='center', color='gray')
ax2.set(xticks=x, xticklabels=fruit)
#ax.tick_params(axis='y', direction='inout', length=10) #修改 ticks 的方向以及长度
plt.show()上面不仅修改了X轴的区间段，并且修改了显示的信息为文本。
当我们绘画多个子图时，就会有一些美观的问题存在，例如子图之间的间隔，子图与画板的外边间距以及子图的内边距，下面说明这个问题：
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(9, 9)) fig.subplots_adjust(wspace=0.5, hspace=0.3, left=0.125, right=0.9, top=0.9, bottom=0.1) #fig.tight_layout() #自动调整布局，使标题之间不重叠 plt.show()
通过fig.subplots_adjust()我们修改了子图水平之间的间隔wspace=0.5，垂直方向上的间距hspace=0.3，左边距left=0.125 等等，这里数值都是百分比的。以 [0, 1] 为区间，选择left、right、bottom、top 注意 top 和 right 是 0.9 表示上、右边距为百分之10。不确定如果调整的时候，fig.tight_layout()是一个很好的选择。之前说到了内边距，内边距是子图的，也就是 Axes 对象，所以这样使用 ax.margins(x=0.1, y=0.1)，当值传入一个值时，表示同时修改水平和垂直方向的内边距。
观察上面的四个子图，可以发现他们的X、Y的区间是一致的，而且这样显示并不美观，所以可以调整使他们使用一样的X、Y轴：
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, sharex=True, sharey=True) ax1.plot([1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4]) ax2.plot([3, 4, 5, 6], [6, 5, 4, 3]) plt.show()
改变边界的位置，去掉四周的边框：
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot([-2, 2, 3, 4], [-10, 20, 25, 5])
ax.spines['top'].set_visible(False) #顶边界不可见
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom') # ticks 的位置为下方，分上下的。
ax.spines['right'].set_visible(False) #右边界不可见
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
# "outward"
# 移动左、下边界离 Axes 10 个距离
#ax.spines['bottom'].set_position(('outward', 10))
#ax.spines['left'].set_position(('outward', 10))
# "data"
# 移动左、下边界到 (0, 0) 处相交
ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
ax.spines['left'].set_position(('data', 0))
# "axes"
# 移动边界，按 Axes 的百分比位置
#ax.spines['bottom'].set_position(('axes', 0.75))
#ax.spines['left'].set_position(('axes', 0.3))
plt.show()
读到这里，这篇“Python Matplotlib常用方法有哪些”文章已经介绍完毕，想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会，如果想了解更多相关内容的文章，欢迎关注创新互联行业资讯频道。