python绘图的点很小 python画点图

参考视频：Python线图点图--15分钟详解matplotlib.pyplot.plot #011_哔哩哔哩_bilibili

一、绘图基础

#导入画图包，以及数据包
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#给出数据
X = np.arange(0,12,0.1)     #从0到12，步长为0.1
Y = np.sin(X)
#画图
plt.plot(X,Y)
plt.show()                  #显示图片

显示如下图：

 二、线的设置

1、直接以plot的第三个参数设置

#设置线是红色的
plt.plot(X,Y,'r')
# 设置线为红色的虚线'r--'。
# 设置线为红色的点虚线'r:'。
# 设置线为红色的线点虚'r-.'。
plt.plot(X,Y,'r--')

 红色的线点虚如下：

2、单独设置颜色

#color单独设置线的颜色，linestyle设置线的类型，linewidth设置线的宽度
plt.plot(X,Y,color = 'purple',linestyle = '-',linewidth = 6)

图片显示如下：

三、点的设置

1、可以将线性图设置为散点图，用marker来设置相关内容，在设置过程中，可以用‘\’来表示换行

# marker设置点的形状，'o'表示圆点，'^'表示上尖角，'v'表示下尖角。
# markerfacecolor表示marker的内核颜色。
# markeredgecolor表示marker的边缘颜色。
# markersize设置marker的大小。
# markeredgewidth设置marker的边缘线条粗细
plt.plot(X,Y,color = 'purple',linestyle = '-',linewidth = 6,\
         marker = 'o',markerfacecolor = 'lime',markeredgecolor = 'red', \
         markersize = 4,markeredgewidth = 1)

 绘制下图：

 2、散点图一般可以用scatter来绘制，plot也可以达到相同效果

plt.scatter(X,Y,edgecolors='red',facecolors = 'lime')

 

 若用plot函数绘图，将其中linestyle的值赋为空，linestyle = ''，最终不会显示线条

四、字的设置

#取出图片的坐标轴
ax1 = plt.gca()
#设置图片标题，fontname设置字体，fontsize设置字号，weight设置粗体，style设置斜体
ax1.set_title('Big Title',fontname = 'Arial',fontsize = 20,\
              weight = 'bold',style = 'italic')
#设置x轴和y轴的标签
ax1.set_xlabel('time(UTC)')
ax1.set_ylabel('T($^o$C)')

 设置后的图形如下：

五、刻度的设置

# 设置刻度线条，axis可以选择x轴、y轴或者两者都选。
# direction设置刻度线条朝向，color设置颜色。
# length设置长度，width设置宽度
ax1.tick_params(axis='both',direction = 'in',\
                color = 'blue',length = 10,width = 2)

 图示如下：

 六、多条线的设置

#label设置线条图例，zorder设置多线条前后顺序，zorder越小越靠近屏幕
plt.plot(X+2,Y,label = 'strange',zorder = 2)
#标签标记位置在左下角
plt.legend(loc='lower left')

 

七、坐标轴的设置

1、多图形坐标轴

# 子图的绘制：fig,ax = plt.subplots(row_num,cal_num)
# 用ax下标来区分不同的图
fig,ax = plt.subplots(2,1)    #2行1列

# 在指定的坐标轴中画图ax[×].plot
# plt.plot画图时不能指定
ax[1].plot(X,Y)
ax[0].plot(X+2,Y,'r')

# 设定坐标轴范围，可以对比
# ax[×].set_ylim()可以设置y轴范围
ax[0].set_xlim([0,10])
ax[1].set_xlim([0,10])

 

 2、指数坐标轴

# 设置指数坐标轴：
# ax.set_xscale('log')
# ax.set_xscale('log')
X2 = np.arange(1,100,1)
Y2 = np.exp(X2)

plt.plot(X2,Y2)
#取出坐标轴
ax = plt.gca()
#将y轴坐标轴设置为指数
ax.set_yscale('log')

 

 3、双坐标轴

#ax和ax2 共用一个x轴
ax2 = ax.twinx()

ax3 = ax2.twiny()
#将X,Y花在该坐标轴下，并且用红色的点虚线画出
ax3.plot(X,Y,'ro')

PS：蓝色的线使用  下 左  坐标轴，红色的点虚线使用  上 右  坐标轴

 

 八、图片的保存设置

#保存到PNG图片,dpi表示分辨率
plt.savefig('./××××.png',dpi=400)

 若图片有部分缺失，则，

方法一：在画图之前先布好画布，增大画布

fig = plt.figure(figsize=(8,4))

方法二：紧致布局，在画完图后将图片按比例缩小 

plt.tight_layout()