python matlibplot 标题大小 matplotlib设置标题位置

# 导入相关模块 
import matplotlib.pyplot as plt 
import numpy as np

设置 figure 

控制图形的大小

plt.figure(figsize=(6, 3)) 
plt.plot(x, y) 
plt.plot(x, y * 2) 
plt.show()

设置标题

 

 　　在当前图形中添加标题，可以指定标题的名称、位置、颜色、字体大小等

plt.plot(x, y) 
plt.plot(x, y * 2) 
plt.title("sin(x) & 2sin(x)") 
plt.show()

 

 

设置坐标轴 

• 通过  xlim   和  ylim   来限定坐标轴的范围，只能确定一个数值区间
• 通过 xlabel 和 ylabel 来设置坐标轴的名称
• 通过 xticks 和 yticks  来设置坐标轴的刻度

plt.plot(x, y) 
plt.plot(x, y * 2)
plt.xlim((0, np.pi + 1)) 
plt.ylim((-3, 3)) 
plt.xlabel('X') 
plt.ylabel('Y')
plt.show()

 

plt.plot(x, y) 
plt.plot(x, y * 2) 
plt.xticks((0, np.pi * 0.5, np.pi, np.pi * 1.5, np.pi * 2)) 
plt.show()

 

设置 label 和 legend

　　为了区分出每个数据对应的图形名称

plt.plot(x, y, label="sin(x)") 
plt.plot(x, y * 2, label="2sin(x)")
# plt.legend(loc=1) 
plt.legend(loc='best') 
plt.show()

　　图例的位置由 loc 关键字控制，其取值范围为 0-10，每个数字代表图表中的一处位置

添加注释

标注，我们可以使用 plt.annotate 函数来实现
　　这里我们要标注的点是 (x0, y0) = (π, 0) 
　　我们也可以使用 plt.text 函数来添加注释

plt.plot(x, y) 
x0 = np.pi 
y0 = 0 
# 画出标注点, s 代表点的大小 
plt.scatter(x0, y0, s=50) 
#添加文本 
plt.text(0, -0.25, "y = sin(x)", fontdict={'size': 16, 'color': 'r'}) 
#添加注释 
plt.annotate('sin(np.pi)=%s' %y0, xy=(np.pi, 0), xycoords='data', xytext=(+30, -30),textcoords='offset points', fontsize=16,             
arrowprops=dict(arrowstyle='->', connectionstyle="arc3,rad=.2")) 
plt.show()

annotate

• 　　'sin(np.pi)=%s' % y0 ：标注的内容，可以通过字符串 %s 将 y0 的值传入字符串
• 　　xycoords='data' ：基于数据的值来选位置
• 　　xytext=(+30, -30) 和 textcoords='offset points' ：对于标注位置的描述 和 xy 偏差 \值，即标注位置是 　　xy 位置向右移动 30，向下移动30；
• 　　arrowprops ：对图中箭头类型和箭头弧度的设置，需要用 dict 形式传入。

使用子图 

subplot()

ax1 = plt.subplot(2, 2, 1) # （行，列，活跃区） 
plt.plot(x, np.sin(x), 'r')
ax2 = plt.subplot(2, 2, 2, sharey=ax1) # 与 ax1 共享y轴 
plt.plot(x, 2 * np.sin(x), 'g')
ax3 = plt.subplot(2, 2, 3) 
plt.plot(x, np.cos(x), 'b')
ax4 = plt.subplot(2, 2, 4, sharey=ax3) # 与 ax3 共享y轴 
plt.plot(x, 2 * np.cos(x), 'y')
plt.show()

　　可以看到，上面的每个子图的大小都是一样的。有时候我们需要不同大小的子图。比如将上面第一 张子图完全放置在第一行，其他的子图都放在第二行。

ax1 = plt.subplot(2,1,1)
plt.plot(x,np.sin(x),'r')
ax2 = plt.subplot(2,3,4)
plt.plot(x,2*np.sin(x),'g')
ax3 = plt.subplot(2,3,5,sharey=ax2)
plt.plot(x,np.cos(x),'b')
ax4 = plt.subplot(2,3,6,sharey=ax2)
plt.plot(x,2*np.cos(x),'y')

 

 

　　简单解释下， plt.subplot(2, 1, 1) 将图像窗口分为了 2 行 1 列, 当前活跃区为 1。
　　使用 plt.subplot(2, 3, 4) 将整个图像窗口分为 2 行 3 列, 当前活跃区为 4。
　　解释下为什么活跃区为 4，因为上一步中使用 plt.subplot(2, 1, 1) 将整个图像窗口分为 2 行 1 列, 第1个小图占用了第1个位置, 也就是整个第1行. 这一步中使用 plt.subplot(2, 3, 4) 将整个图 像窗口分为 2 行 3 列, 于是整个图像窗口的第1行就变成了3列, 也就是成了3个位置, 于是第2行的 第1个位置是整个图像窗口的第4个位置

中文乱码解决 

　　需要配置下后台字体： 

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

保存和显示图形

 

保存

 　　保存绘制的图片，可指定图片的分辨率、边缘的颜色等

plt.savafig('存储文件名')  # 记得加后缀，jpg/png 等

显示

　　在本机显示图形

plt.show

练习

画如下图形

　　sin(x*i) 　　 i = 0,...,4

　　cos(x*i) 　   i = 0,...,4

　　exp(x*i)/3　 i = 0,...,4

import matplotlib.pylab as plt
import numpy as np
plt.figure(figsize=(6,9))
x = np.linspace(0, 3, 100)
for i in range(5):
    plt.subplot(3,1,1)
    plt.plot(x,np.sin(x * i))
    plt.subplot(3,1,2)
    plt.plot(x,np.cos(x * i))
    plt.subplot(3,1,3)
    plt.plot(x,np.exp(x * i / 3))