matplotlib中的theme参数 matplotlib绘图参数

Matplotlib 主要参数配置

• 一.线条的设置

• 1.线的颜色参数设置如下表1-1所示
• 2.线的标记参数设置如下表1-2所示
• 3.线的类型参数设置如下表1-3所示
• 4. 现在来绘制第一个图形，简单曲线

• 二.坐标轴的设置

• 1.设置坐标轴刻度范围
• 2.设置标签，设置标签的大小，位置
• 3.示例

• 三.图例的设置

• 2.例子：

一.线条的设置

1.线的颜色参数设置如下表1-1所示

表1-1 颜色的设置

字符	颜色	英文全称
‘b’	蓝色	blue
‘g’	绿色	green
‘r’	红色	red
‘c’	青色	cyan
‘m’	品红	magenta
‘y’	黄色	yellow
‘k’	黑色	black
‘w’	白色	white

注：black用k是为了不和blue冲突，k是black的最后一个字符

2.线的标记参数设置如下表1-2所示

表1-2 标记的设置

字符	描述
‘.’	点标记
‘,’	像素标记
‘0’	圆圈标记
‘v’	triangle_down标记(下三角)
‘^’	triangle_up标记(上三角)
‘<’	triangle_left标记
‘>’	triangle_right标记(下三角)
‘1’	tri_down标记
‘2’	tri_up标记
‘3’	tri_left标记
‘4’	tri_right标记
‘s’	方形标记
‘p’	五角大楼标记
‘*’	星形标记
‘h’	hexagon1标记 (六角形标记)
‘H’	hexagon2标记
‘+’	加号标记
‘x’	x标记
‘D’	钻石标记
‘d’	thin_diamond标记

3.线的类型参数设置如下表1-3所示

表1-3 线的设置

字符	描述
‘_’	实线样式
‘_ _’	虚线样式
“-.”	破折号-点线样式
‘:’	虚线样式

4. 现在来绘制第一个图形，简单曲线

# 导入绘图相关模块
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成数据并绘图
x=np.arange(0,20,1)
y1=(x-9)**2+1
y2=(x+5)**2+8
# 绘制图形
plt.plot(x,y1)
plt.plot(x,y2)
# 输出图形
plt.show()

二.坐标轴的设置

1.设置坐标轴刻度范围

Matplotlib坐标轴的刻度可以使用plt.xlim()和plt.ylim()函数，参数分别是坐标轴的最大值和最小值。例如绘制一条直线，横轴的刻度在0-20之间，纵轴的刻度在0-400之间，具体代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成数据并绘图
x=np.arange(0,20,1)
y1=(x-9)**2+1
y2=(x+5)**2+8
# 绘制图形,同时修改参数
plt.plot(x,y1,linestyle="-.",color='r',linewidth=5.0)
plt.plot(x,y2,marker='*',color='m',markersize=10)
# 设置x轴的刻度
plt.xlim(0,20)
plt.ylim(0,400)
# 输出图形
plt.show()

2.设置标签，设置标签的大小，位置

Matplotlib可以使用plt.xlabel(xlabel,size,rotation,horizontalalignment,verticalalignmnet)函数对坐标轴进行设置其中：

• label:设置标签的内容
• rotation：设置标签的旋转度
• size：设置标签的大小
• horizontanlaignment:设置标签的左右位置，分别为center,right left
• verticalalignmnet:设置标签的上喜爱位置，分为center，bottom，top

3.示例

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成数据并绘图
x=np.arange(0,20,1)
y1=(x-9)**2+1
y2=(x+5)**2+8
# 绘制图形,同时修改参数
plt.plot(x,y1,linestyle="-.",color='r',linewidth=5.0)
plt.plot(x,y2,marker='*',color='m',markersize=10)
# 设置x轴的刻度
plt.xlim(0,20)
plt.ylim(0,400)
# 给x轴加上标签
plt.xlabel('time',size=15)
# 给y轴加上标签
plt.ylabel("speed",size=15,rotation=90,horizontalalignment='right',verticalalignment='bottom')
# 输出图形
plt.show()

三.图例的设置

用plt.legend()函数来设置图例，主要参数如下：

参考：

2.例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成数据并绘图
x=np.arange(0,20,1)
y1=(x-9)**2+1
y2=(x+5)**2+8
# 绘制图形,同时修改参数
plt.plot(x,y1,linestyle="-.",color='r',linewidth=5.0,label='first_pic')
plt.plot(x,y2,marker='*',color='m',markersize=10,label='another')
# 设置x轴的刻度
plt.xlim(0,20)
plt.ylim(0,400)
plt.legend(loc=0,fontsize='large',edgecolor='blue')
# 输出图形
plt.show()

参考书籍：python数据可视化之Matploylib与Pyecharts