MPAndroidChart折线图设置y轴

什么是matplotlib？先体验一下它的功能

入门级使用

体验效果

from matplotlib import pyplot as plt

x = range(2,5)  # 【2，3，4】
y = [1,3,2]

plt.plot(x,y)
plt.show()

知识点

matplotlib 库
pyplot 模块
plot 绘制折线图的方法
show 显示折线图的方法

图片的尺寸可以调整吗？

设置图片的大小 figure

figure(figsize=(宽，高),dpi=80)

from matplotlib import pyplot as plt

x = [1, 2, 3]
y = [10, 30, 26]

plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
plt.plot(x, y)
plt.show()

绘好的图可以保存吗？

保存绘图 savefig

savefig（图片路径）

from matplotlib import pyplot as plt

x = [1, 2, 3]
y = [10, 30, 26]

plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
plt.plot(x, y)
plt.show()
plt.savefig('ze.png')

效果

会保存一个图片文件

ze.png

用pycharm看图不方便

打开并弹出指定的图片

from PIL import Image
image = Image.open('plt.png')
image.show()

图片的x与y的刻度不是想要的

自定义刻度 xticks yticks

xticks（数据）
yticks（数据）

注意

数据，参数是刻度显示的数值容器

使用前

使用后

代码

from matplotlib import pyplot as plt

x = [1, 2, 3]
y = [10, 30, 26]

plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
plt.xticks(x)
plt.yticks(y)
plt.plot(x, y)
plt.savefig('ze.png')


from PIL import Image
image = Image.open('ze.png')
image.show()

其它情况

刻度数据与实际值，偏差比较大的情况

刻度可以不要只显示数字吗？

自定义刻度内容

xticks(刻度列表，描述列表)
yticks(刻度列表，描述列表)

效果

关键

plt.xticks([1, 2.2, 3], ["no-1", "no-2", "haha_no_3"])

全代码

from matplotlib import pyplot as plt

x = [1, 2, 3]
y = [10, 30, 26]

plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
plt.xticks([1, 2.2, 3], ["no-1", "no-2", "haha_no_3"])
plt.yticks(y)
plt.plot(x, y)
plt.savefig('ze.png')

from PIL import Image

image = Image.open('ze.png')
image.show()

但是

中文存在问题

同时控制台报错

C:ProgramDataAnaconda3python.exe G:/untitled6/00-matplolib/01-认识.py
C:ProgramDataAnaconda3libsite-packagesmatplotlibbackendsbackend_agg.py:211: RuntimeWarning: Glyph 31532 missing from current font.
  font.set_text(s, 0.0, flags=flags)
C:ProgramDataAnaconda3libsite-packagesmatplotlibbackendsbackend_agg.py:211: RuntimeWarning: Glyph 20010 missing from current font.
  font.set_text(s, 0.0, flags=flags)
C:ProgramDataAnaconda3libsite-packagesmatplotlibbackendsbackend_agg.py:211: RuntimeWarning: Glyph 22079 missing from current font.
  font.set_text(s, 0.0, flags=flags)
C:ProgramDataAnaconda3libsite-packagesmatplotlibbackendsbackend_agg.py:180: RuntimeWarning: Glyph 31532 missing from current font.
  font.set_text(s, 0, flags=flags)
C:ProgramDataAnaconda3libsite-packagesmatplotlibbackendsbackend_agg.py:180: RuntimeWarning: Glyph 20010 missing from current font.
  font.set_text(s, 0, flags=flags)
C:ProgramDataAnaconda3libsite-packagesmatplotlibbackendsbackend_agg.py:180: RuntimeWarning: Glyph 22079 missing from current font.
  font.set_text(s, 0, flags=flags)

Process finished with exit code 0

我想让刻度显示为中文？

中文显示法一 rcParams

主要的

from matplotlib import pyplot as plt

# 设置字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号

效果

代码

from matplotlib import pyplot as plt

# 设置字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号

x = [1, 2, 3]
y = [10, 30, 26]

plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
plt.xticks([1, 2.2, 3], ["第1个","第2个","嘿嘿3"])
plt.yticks(y)
plt.plot(x, y)
plt.savefig('ze.png')

from PIL import Image

image = Image.open('ze.png')
image.show()

中文显示办法二 font_manager

1，创建字体对象

2，显示中文的地方，传入字体对象

# 导入字体的模块
from matplotlib import font_manager

# 实例字体对象
font = font_manager.FontProperties(fname=r'C:WindowsFontsmsyhbd.ttc')

plt.xticks(x,x_tick_labels,fontproperties=font)

效果

代码

from matplotlib import pyplot as plt

# 导入字体的模块
from matplotlib import font_manager

# 实例字体对象
font = font_manager.FontProperties(fname=r'C:WindowsFontsmsyhbd.ttc')

x = [1, 2, 3]
y = [10, 30, 26]

plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
plt.xticks([1, 2.2, 3], ["第1个","第2个","嘿嘿3"], fontproperties=font)
plt.yticks(y)
plt.plot(x, y)
plt.savefig('ze.png')

from PIL import Image

image = Image.open('ze.png')
image.show()

刻度的文字只能横着吗？

刻度文字角度调整 rotation

plt.xticks(刻度数据，rotation=角度)

效果

代码

from matplotlib import pyplot as plt

# 导入字体的模块
from matplotlib import font_manager

# 实例字体对象
font = font_manager.FontProperties(fname=r'C:WindowsFontsmsyhbd.ttc')

x = [1, 2, 3]
y = [10, 30, 26]

plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
plt.xticks([1, 2.2, 3], ["第1个","第2个","嘿嘿3"], fontproperties=font, rotation=60)
plt.yticks(y)
plt.plot(x, y)
plt.savefig('ze.png')

from PIL import Image

image = Image.open('ze.png')
image.show()

线条是什么意思？横坐标，纵坐标是个什么？

给x与y座标定义标记 给图画定义名称 xlabel ylabel title

效果，中文乱码了

使用万能解决方案

代码

from matplotlib import pyplot as plt

# 设置字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号

x = [1, 2, 3]
y = [10, 30, 26]

plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
plt.xticks([1, 2.2, 3], ["第1个","第2个","嘿嘿3"], rotation=60)
plt.yticks(y)

plt.xlabel('x坐标')
plt.ylabel('y坐标')
plt.title('我的mmatplolib练习')

plt.plot(x, y)
plt.savefig('ze.png')

from PIL import Image

image = Image.open('ze.png')
image.show()

如果是使用font_manager方式来解决中文问题

在xlabel中添加字体，例如

plt.xlabel("第几局",fontproperties=font)
plt.ylabel("数据",fontproperties=font)
plt.title("折线图测试图",fontproperties=font)

代码

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import font_manager

# 编数据
import random
x = range(1,11)
y = [random.randint(1,10) for i in x]
# 定义字体
font = font_manager.FontProperties(fname=r'C:WindowsFontsmsyhbd.ttc')
# 绘制数据
plt.figure(figsize=(20,8), dpi=80)
plt.plot(x,y)
# 刻度
x_tick_labels = [f'编号{i}' for i in x]
plt.xticks(x,x_tick_labels,rotation=90,fontproperties=font)
# 标记
plt.xlabel("第几局",fontproperties=font)
plt.ylabel("数据",fontproperties=font)
plt.title("折线图测试图",fontproperties=font)
# 保存
plt.savefig('plt.png')
# 打开图片
from PIL import Image
image = Image.open('plt.png')
image.show()

看不清交叉点

显示网格 grip

效果

网格颜色太深了，淡一点

设置网络的透明度

效果

代码

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import font_manager

# 编数据
import random
x = range(1,11)
y = [random.randint(1,10) for i in x]
# 定义字体
font = font_manager.FontProperties(fname=r'C:WindowsFontsmsyhbd.ttc')
# 绘制数据
plt.figure(figsize=(20,8), dpi=80)
plt.plot(x,y)
# 刻度
x_tick_labels = [f'编号{i}' for i in x]
plt.xticks(x,x_tick_labels,rotation=90,fontproperties=font)
# 标记
plt.xlabel("第几局",fontproperties=font)
plt.ylabel("数据",fontproperties=font)
plt.title("折线图测试图",fontproperties=font)
plt.grid(alpha=0.2)
# 保存
plt.savefig('plt.png')
# 打开图片
from PIL import Image
image = Image.open('plt.png')
image.show()

两个或者多个折线图进行数据值的pk效果

多个折线图的绘制

效果

代码

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import font_manager

# 编数据
import random
x = range(1,11)
y = [random.randint(1,10) for i in x]
y2 = [random.randint(1,10) for i in x]
# 定义字体
font = font_manager.FontProperties(fname=r'C:WindowsFontsmsyhbd.ttc')
# 绘制数据
plt.figure(figsize=(20,8), dpi=80)
plt.plot(x,y)
plt.plot(x,y2)
# 刻度
x_tick_labels = [f'编号{i}' for i in x]
plt.xticks(x,x_tick_labels,rotation=90,fontproperties=font)
# 标记
plt.xlabel("第几局",fontproperties=font)
plt.ylabel("数据",fontproperties=font)
plt.title("折线图测试图",fontproperties=font)
plt.grid(alpha=0.2)
# 保存
plt.savefig('plt.png')
# 打开图片
from PIL import Image
image = Image.open('plt.png')
image.show()

两个线条，哪个是哪个？都分不清楚

给折线添加标记 plot label

plt.plot(x,y,label='x线条')
plt.plot(x,y2, label='y线条')
plt.legend(prop=字体对象)   # 可试试万能中文方案？

效果

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import font_manager

# 编数据
import random
x = range(1,11)
y = [random.randint(1,10) for i in x]
y2 = [random.randint(1,10) for i in x]
# 定义字体
font = font_manager.FontProperties(fname=r'C:WindowsFontsmsyhbd.ttc')
# 绘制数据
plt.figure(figsize=(20,8), dpi=80)
plt.plot(x,y,label='x线条')
plt.plot(x,y2, label='y线条')
plt.legend(prop=font)
# 刻度
x_tick_labels = [f'编号{i}' for i in x]
plt.xticks(x,x_tick_labels,rotation=90,fontproperties=font)
# 标记
plt.xlabel("第几局",fontproperties=font)
plt.ylabel("数据",fontproperties=font)
plt.title("折线图测试图",fontproperties=font)
plt.grid(alpha=0.2)
# 保存
plt.savefig('plt.png')
# 打开图片
from PIL import Image
image = Image.open('plt.png')
image.show()

线条标记不要放在右上角

控制线条标记的位置 legend loc

plt.legend(prop=font, loc="upper left")

效果

使用万能字体解决方案，中文更简洁

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import font_manager


# 编数据
import random
x = range(1,11)
y = [random.randint(1,10) for i in x]
y2 = [random.randint(1,10) for i in x]
# 设置字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号

# 绘制数据
plt.figure(figsize=(20,8), dpi=80)
plt.plot(x,y,label='x线条')
plt.plot(x,y2, label='y线条')
plt.legend(loc="upper left")
# 刻度
x_tick_labels = [f'编号{i}' for i in x]
plt.xticks(x,x_tick_labels,rotation=90)
# 标记
plt.xlabel("第几局")
plt.ylabel("数据")
plt.title("折线图测试图")
plt.grid(alpha=0.2)
# 保存
plt.savefig('plt.png')
# 打开图片
from PIL import Image
image = Image.open('plt.png')
image.show()

想要改变线条的颜色

自定义线条颜色 plot color

plt.plot(x,y2, label='y线条', color='yellow')

颜色可以有的给值方式

效果

代码

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import font_manager


# 编数据
import random
x = range(1,11)
y = [random.randint(1,10) for i in x]
y2 = [random.randint(1,10) for i in x]
# 设置字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号

# 绘制数据
plt.figure(figsize=(20,8), dpi=80)
plt.plot(x,y,label='x线条', color='blue')
plt.plot(x,y2, label='y线条', color='yellow')
plt.legend(loc="upper left")
# 刻度
x_tick_labels = [f'编号{i}' for i in x]
plt.xticks(x,x_tick_labels,rotation=90)
# 标记
plt.xlabel("第几局")
plt.ylabel("数据")
plt.title("折线图测试图")
plt.grid(alpha=0.2)
# 保存
plt.savefig('plt.png')
# 打开图片
from PIL import Image
image = Image.open('plt.png')
image.show()

可以有其它的线条形态吗？

自定义线条形态 plot linestyle

plt.plot(xlinestyle='--')

效果

代码

from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib import font_manager


# 编数据
import random
x = range(1,11)
y = [random.randint(1,10) for i in x]
y2 = [random.randint(1,10) for i in x]
# 设置字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号

# 绘制数据
plt.figure(figsize=(20,8), dpi=80)
plt.plot(x,y,label='x线条', color='blue', linestyle=':')
plt.plot(x,y2, label='y线条', color='yellow', linestyle='--')
plt.legend(loc="upper left")
# 刻度
x_tick_labels = [f'编号{i}' for i in x]
plt.xticks(x,x_tick_labels,rotation=90)
# 标记
plt.xlabel("第几局")
plt.ylabel("数据")
plt.title("折线图测试图")
plt.grid(alpha=0.2)
# 保存
plt.savefig('plt.png')
# 打开图片
from PIL import Image
image = Image.open('plt.png')
image.show()

---

其它可绘制的图形