matplotlib

from matplotlib import pyplot as plt

1.plt.plot()

matplotlib.pyplot.``plot`(**args*, *scalex=True*, *scaley=True*, *data=None*, ***kwargs*)

#单条线：
plot([x], y, [fmt], data=None, **kwargs)
#多条线一起画
plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs)

可选参数[fmt] 是一个字符串来定义图的基本属性如：颜色（color），点型（marker），线型（linestyle）

参数：

• color:
  

  image.png

• marker:
  

  image.png

• linestyle:
  

  image.png

2.plt.xlabel() plt.ylabel()

给x轴，y轴加label

2.1 plt.xlim() plt.ylim()

设置坐标轴的取值范围

2.2 plt.xticks() plt.yticks()

设置坐标轴刻度

3.plt.title()

给图片加label

4.plt.legend() 说明

image.png

绘制多线图，一定要加上说明label
plt.legend()里面不需要加参数

5.plt.text()

arbitrary text

text(x,y,string,fontsize=15,verticalalignment="top",horizontalalignment="right")

x,y:表示坐标值上的值
string:表示说明文字
fontsize:表示字体大小
verticalalignment：垂直对齐方式 ，参数：[ ‘center’ | ‘top’ | ‘bottom’ | ‘baseline’ ]
horizontalalignment：水平对齐方式 ，参数：[ ‘center’ | ‘right’ | ‘left’ ]
xycoords选择指定的坐标轴系统:

例子

#Create plot
plt.plot(six_months.month, six_months.hours_worked)

#Add annotation "Missing June data" at (2.5, 80)
plt.text(2.5,80,"Missing June data")

#Display graph
plt.show()

image.png

6.plt.style.use()

image.png

7. plt.bar()

matplotlib.pyplot.bar(left, height, alpha=1, width=0.8, color=, edgecolor=, label=, lw=3)

Make a bar plot，绘制柱状图。

参数

1. left：x轴的位置序列，一般采用arange函数产生一个序列；
2. height：y轴的数值序列，也就是柱形图的高度，一般就是我们需要展示的数据；
3. alpha：透明度
4. width：为柱形图的宽度，一般这是为0.8即可；
5. color或facecolor：柱形图填充的颜色；
6. edgecolor：图形边缘颜色
7. label：解释每个图像代表的含义
8. linewidth or linewidths or lw：边缘or线的宽度
   9.xerr:标量或者数组，可选参数。如果不是None，将把生成的errorbars用在条形图上，默认为None。
   10.yerr:标量或者数组，可选参数。如果不是None，将把生成的errorbars用在条形图上，默认为None。

7.1.2 plt.barh()

水平方向的柱状图
横着的柱状图

8.plt.scatter()

散点图

参数
1.color:颜色
2.alpha:透明度
3.marker：标注图形

9.叠层柱状图

image.png

注意记得加上plt.legend()

10. plt.hist()

直方图

参数：
1.bins
2.range:
3.normed:正则化 （0，1）之间

在直方图比较两个数据，需要做正则化？

11. plt.clf()

清除整个当前数字。与所有的轴，但离开窗口打开，这样它就可以再用在其他的 plots上了。

example

reference：
https://matplotlib.org/3.1.0/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.plot.html
https://blog.csdn.net/helunqu2017/article/details/78659490
https://blog.csdn.net/liangzuojiayi/article/details/78187704
https://blog.csdn.net/Quincuntial/article/details/70946894

截图来自datacamp课件