matplotlib系统学习记录

news/2024/5/26 19:50:10/文章来源:https://blog.csdn.net/L_Z_jay/article/details/136647308
日期:2024.03.12
内容:将matplotlib的常用方法做一个记录,方便后续查找。
  • 基本使用
# demo01
from matplotlib import pyplot as plt
# 设置图片大小,也就是画布大小
fig = plt.figure(figsize=(20,8),dpi=80)#图片大小,清晰度# 准备数据
x = range(2,26,2)# x = list(range(2,26,2)) 这两种写法都可以
y = [15,13,14.5,17,20,25,26,26,27,22,18,15]# 设置x和y轴的刻度
x_ticks01 = [ i for i in range(1,25)]
y_ticks01 = range(min(y),max(y) + 1)
plt.xticks(x_ticks01)
plt.yticks(y_ticks01)# 绘图
plt.plot(x,y)# 保存图像
plt.savefig('./test01.png')
plt.savefig('./test01.svg')# 展示数据
plt.show()

在这里插入图片描述

  • 存在中文
# demo02-统计2小时内每分钟的温度情况
from matplotlib import pyplot as plt
import random# 设置图片大小
fig = plt.figure(figsize=(20,10),dpi=80)#图片大小,清晰度# 全局设置中文字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Simhei']# 准备数据
x = list(range(1,121,1))
y = [random.randint(20,25) for i in range(120)]#把random.randint(20,25)执行120次# 设置图的标题,x轴和y轴对应的坐标信息
plt.title("时间-温度对应图(10-12点)",fontsize = 18)
plt.xlabel("时间",fontsize = 18)
plt.ylabel("温度",fontsize = 18)# 设置x和y轴的刻度
x_ticks01 = x
x_ticks01Label = [f"9点{i}"for i in range(00,60)]
x_ticks01Label += [f"10点{i}"for i in range(00,60)]
y_ticks01 = range(min(y),max(y) + 1)
plt.xticks(x_ticks01[::10],x_ticks01Label[::10],rotation = 45,fontsize = 18)# rotation = 45 刻度逆时针旋转45°
plt.yticks(y_ticks01,fontsize = 18)# 绘图
plt.plot(x,y)# 展示数据
plt.show()

在这里插入图片描述

  • 添加图例
# demo03-如何加图例
from matplotlib import pyplot as plt
import random
# 设置图片大小
fig = plt.figure(figsize=(20,10),dpi=80)#图片大小,清晰度# 全局设置中文字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Simhei']
plt.rcParams.update({'font.size': 25})#设置图例字体大小# 准备数据
x = list(range(11,31))
y1 = [1,0,1,1,2,4,3,2,3,4,4,5,6,5,4,3,3,1,1,1]
y2 = [1,0,1,1,2,2,1,2,1,1,1,2,1,2,1,1,1,1,1,1]# 设置x和y轴的刻度
x_ticks01 = x
x_ticks01Label = [f"{i}岁"for i in x]
plt.xticks(x_ticks01,x_ticks01Label,rotation = 45,fontsize = 18)#rotation = 45 刻度逆时针旋转45°# 绘图
plt.plot(x,y1,label = "中文",color = 'r',linestyle="--",linewidth = "5")
plt.plot(x,y2,label = "b")# 将label = "a"和“b”添加到图中
plt.legend(loc='upper left')
plt.grid(0.5)#绘制网格# 展示数据
plt.show()

在这里插入图片描述

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