# Python 数据分析三剑客之 Matplotlib（四）：线性图的绘制

TRHX

2020-04-16

Python 数据分析 / Matplotlib

字数统计:

4,064字

阅读时长≈

18分

Matplotlib 系列文章：

- Python 数据分析三剑客之 Matplotlib（一）：初识 Matplotlib 与其 matplotibrc 配置文件
- Python 数据分析三剑客之 Matplotlib（二）：文本描述 / 中文支持 / 画布 / 网格等基本图像属性
- Python 数据分析三剑客之 Matplotlib（三）：图例 / LaTeX / 刻度 / 子图 / 补丁等基本图像属性
- Python 数据分析三剑客之 Matplotlib（四）：线性图的绘制
- Python 数据分析三剑客之 Matplotlib（五）：散点图的绘制
- Python 数据分析三剑客之 Matplotlib（六）：直方图 / 柱状图 / 条形图的绘制
- Python 数据分析三剑客之 Matplotlib（七）：饼状图的绘制
- Python 数据分析三剑客之 Matplotlib（八）：等高线 / 等值线图的绘制
- Python 数据分析三剑客之 Matplotlib（九）：极区图 / 极坐标图 / 雷达图的绘制
- Python 数据分析三剑客之 Matplotlib（十）：3D 图的绘制
- Python 数据分析三剑客之 Matplotlib（十一）：最热门最常用的 50 个图表【译文】

专栏：

【NumPy 专栏】【Pandas 专栏】【Matplotlib 专栏】

推荐学习资料与网站：

【NumPy 中文网】【Pandas 中文网】【Matplotlib 中文网】【NumPy、Matplotlib、Pandas 速查表】

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## 【1x00】方法描述

`matplotlib.pyplot.plot()` 函数可以用于绘制线性图。

本文用到的其他图像属性可参考前面的两篇文章：

《Python 数据分析三剑客之 Matplotlib（二）：文本描述 / 中文支持 / 画布 / 网格等基本图像属性》
《Python 数据分析三剑客之 Matplotlib（三）：图例 / LaTeX / 刻度 / 子图等基本图像属性》

基本语法：`matplotlib.pyplot.plot(x, y[, fmt, \*\*kwargs])`

参数 | 描述
--- | ---
x | x 轴数据，数组类型或者标量，x 值是可选的，默认为 `range(len(y))`，通常为一维数组
y | y 轴数据，数组类型或者标量，通常为一维数组
fmt | str 类型，格式字符串，由标记、线条和颜色部分组成 `fmt = '[marker][line][color]'`，例如 `ro` 表示红色圆圈，三个参数的取值见后表
**kwargs | 可选项，其他 Line2D 属性，常用属性见下表

部分常见 Line2D 属性如下表，完整属性参见官方文档。

属性 | 描述
--- | ---
alpha | 线条透明度，float 类型，取值范围：`[0, 1]`，默认为 1.0，即不透明
antialiased / aa | 是否使用抗锯齿渲染，默认为 True
color / c | 线条颜色，支持英文颜色名称及其简写、十六进制颜色码等，更多颜色示例参见官网 Color Demo
linestyle / ls | 线条样式：`'-'` or `'solid'`, `'--'` or `'dashed'`, `'-.'` or `'dashdot'` `':'` or `'dotted'`, `'none'` or `' '` or `''`
linewidth / lw | 线条宽度，float 类型，默认 0.8
markeredgecolor / mec | marker 标记的边缘颜色
markeredgewidth / mew | marker 标记的边缘宽度
markerfacecolor / mfc | marker 标记的颜色
markerfacecoloralt / mfcalt | marker 标记的备用颜色
markersize / ms | marker 标记的大小

fmt 中 `marker`、`line`、`color` 三个参数的取值：

marker：线条标记样式（线条上每个数据点的样式）

字符 | 描述
--- | ---
`'.'` | 点标记（point marker）
`','` | 像素点标记（pixel marker）
`'o'` | 圆圈标记（circle marker）
`'v'` | 下三角标记（triangle_down marker）
`'^'` | 上三角标记（triangle_up marker）
`'<'` | 左三角标记（triangle_left marker）
`'>'` | 右三角标记（triangle_right marker）
`'1'` | 下三叉星标记（tri_down marker）
`'2'` | 上三叉星标记（tri_up marker）
`'3'` | 左三叉星标记（tri_left marker）
`'4'` | 右三叉星标记（tri_right marker）
`'s'` | 正方形标记（square marker）
`'p'` | 五角形标记（pentagon marker）
`'*'` | 星号标记（star marker）
`'h'` | 六边形标记（hexagon1 marker）
`'H'` | 六边形标记（hexagon2 marker）
`'+'` | 加号标记（plus marker）
`'x'` | X 号标记（x marker）
`'D'` | 菱形标记（diamond marker）
`'d'` | 细菱形标记（thin_diamond marker）
`’ | ‘` | 垂直线标记（vline marker）
`'_'` | 水平线标记（hline marker）

line：线条样式

字符 | 描述
--- | ---
`'-'` | 实线样式（solid line style）
`'--'` | 虚线样式（dashed line style）
`'-.'` | 点划线样式（dash-dot line style）
`':'` | 点样式（dotted line style）

color：线条颜色，支持英文颜色名称及其简写、十六进制颜色码等

字符 | 描述
--- | ---
`'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）

fmt 举例：

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    'b'    # 默认形状的蓝色标记
    'or'   # 红圈
    '-g'   # 绿色实线
    '--'   # 默认颜色的虚线
    '^k:'  # 黑色三角形标记，由虚线连接

## 【2x00】基本示例

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    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt

    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']  # 设置显示中文

    x = np.arange(-2*np.pi, 2*np.pi, 0.01)
    y = np.sin(3*x)/x
    plt.title('线性图示例')   # 设置标题
    plt.xlabel('x 轴')       # 设置 x 轴标签
    plt.ylabel('y 轴')       # 设置 y 轴标签

    plt.plot(x, y)
    plt.show()

<fancybox>
</fancybox>

## 【3x00】多条数据

绘制多条数据，设置不同数据，然后多次调用 `plt.plot()` 函数即可，不同数据的线条颜色会不同，系统随机，可单独指定不同颜色。

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    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt

    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']

    x = np.arange(-2*np.pi, 2*np.pi, 0.01)
    y1 = np.sin(3*x)/x
    y2 = np.sin(2*x)/x
    y3 = np.sin(1*x)/x
    plt.title('多数据线性图示例')
    plt.xlabel('x 轴')
    plt.ylabel('y 轴')

    plt.plot(x, y1)
    plt.plot(x, y2)
    plt.plot(x, y3)

    plt.show()

<fancybox>
</fancybox>

## 【4x00】设置颜色 / 样式 / 图例

设置线条颜色样式等属性直接在 `plot()` 函数里面添加相应参数即可，设置图例则需要调用 `legend()` 方法。

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    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt

    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']

    x1 = np.arange(-2*np.pi, 2*np.pi, 0.01)
    y1 = np.sin(3*x1)/x1
    y2 = np.sin(2*x1)/x1

    x3 = np.arange(-2*np.pi, 2*np.pi, 2)
    y3 = np.array([0, 2, 1.5, 1, 2.4, -0.2, 1.7])

    plt.title('线性图自定义样式示例')
    plt.xlabel('x 轴')
    plt.ylabel('y 轴')

    plt.plot(x1, y1, '--r', label='x1, y1')                               # 线条样式为 --，颜色为 r（红色）
    plt.plot(x1, y2, color='green', label='x1, y2')                       # 样式默认，颜色为绿色
    plt.plot(x3, y3, marker='o', mfc='r', linestyle=':', label='x3, y3')  # 标记样式为 o，颜色为 r（红色），线条样式为 :
    plt.legend(edgecolor='#87A3CC', facecolor='#F5F5F5')                  # 图例

    plt.show()

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## 【5x00】设置刻度

调用 `xticks()` 和 `yticks()` 函数可以对坐标刻度进行自定义，该函数接收两个参数，第一个参数表示要显示的刻度位置，第二个参数表示在对应刻度线上要显示的标签信息，标签信息支持 LeTeX 数学公式，使用时要用美元符号 `$` 包围起来。

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    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt

    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']

    x = np.arange(-2*np.pi, 2*np.pi, 0.01)
    y1 = np.sin(3*x)/x
    y2 = np.sin(2*x)/x
    y3 = np.sin(1*x)/x
    plt.title('线性图设置刻度示例')
    plt.xlabel('x 轴')
    plt.ylabel('y 轴')

    plt.plot(x, y1, '--r', label='sin(3*x)/x')
    plt.plot(x, y2, color='green', linestyle=':', label='sin(2*x)/x')
    plt.plot(x, y3, label='sin(1*x)/x')
    plt.legend(edgecolor='#87A3CC', facecolor='#F5F5F5')

    plt.xticks((-2*np.pi, -np.pi, 0, np.pi, 2*np.pi), (r'$-2\pi$', r'$-\pi$', '$0$', r'$\pi$', r'$2\pi$'))
    plt.yticks((-1, 0, 1, 2, 3))

    plt.show()

<fancybox>
</fancybox>

## 【6x00】隐藏画布边框

Matplotlib 所绘制的图表中的每个绘图元素，例如线条 Line2D、文字 Text、刻度等在内存中都有一个对象与之对应。

`matplotlib.pyplot.gca()` 函数用于获取当前的绘图区 `Axes`（Get Current Axes）

`matplotlib.pyplot.gcf()` 函数用于获取当前的画布 `Figure`（Get Current Figure）

例如：`matplotlib.pyplot.plot()` 实际上会通过 `matplotlib.pyplot.gca()` 获得当前的 `Axes` 对象 `ax`，然后再调用 `ax.plot()` 方法实现真正的绘图。我们可以通过这种方法来实现画布边框的隐藏和坐标轴的移动。

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    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt

    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']

    x = np.arange(-2*np.pi, 2*np.pi, 0.01)
    y1 = np.sin(3*x)/x
    y2 = np.sin(2*x)/x
    y3 = np.sin(1*x)/x
    plt.title('线性图隐藏画布边框示例')
    plt.xlabel('x 轴')
    plt.ylabel('y 轴')

    plt.plot(x, y1, '--r', label='sin(3*x)/x')
    plt.plot(x, y2, color='green', linestyle=':', label='sin(2*x)/x')
    plt.plot(x, y3, label='sin(1*x)/x')
    plt.legend(edgecolor='#87A3CC', facecolor='#F5F5F5')

    plt.xticks((-2*np.pi, -np.pi, 0, np.pi, 2*np.pi), (r'$-2\pi$', r'$-\pi$', '$0$', r'$\pi$', r'$2\pi$'))
    plt.yticks((-1, 0, 1, 2, 3))

    ax = plt.gca()                          # 获取当前的画布, gca = get current axes
    ax.spines['right'].set_visible(False)   # 获取绘图区的轴对象（spines），设置右边框不显示
    ax.spines['top'].set_visible(False)     # 获取绘图区的轴对象（spines），设置上边框不显示
    # ax.spines['right'].set_color('none')  # 设置颜色为 none，效果与上面的一致
    # ax.spines['top'].set_color('none')

    plt.show()

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## 【7x00】移动坐标轴

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    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt

    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']

    x = np.arange(-2*np.pi, 2*np.pi, 0.01)
    y1 = np.sin(3*x)/x
    y2 = np.sin(2*x)/x
    y3 = np.sin(1*x)/x
    plt.title('线性图移动坐标轴示例')
    plt.xlabel('x 轴')
    plt.ylabel('y 轴')

    plt.plot(x, y1, '--r', label='sin(3*x)/x')
    plt.plot(x, y2, color='green', linestyle=':', label='sin(2*x)/x')
    plt.plot(x, y3, label='sin(1*x)/x')
    plt.legend(edgecolor='#87A3CC', facecolor='#F5F5F5')

    plt.xticks((-2*np.pi, -np.pi, 0, np.pi, 2*np.pi), (r'$-2\pi$', r'$-\pi$', '$0$', r'$\pi$', r'$2\pi$'))
    plt.yticks((-1, 0, 1, 2, 3))

    ax = plt.gca()                          # 获取当前的画布, gca = get current axes
    ax.spines['right'].set_visible(False)   # 获取绘图区的轴对象（spines），设置右边框不显示
    ax.spines['top'].set_visible(False)     # 获取绘图区的轴对象（spines），设置上边框不显示
    # ax.spines['right'].set_color('none')  # 设置颜色为 none，效果与上面的一致
    # ax.spines['top'].set_color('none')

    ax.spines['left'].set_position(('data', 0))    # 设置两个坐标轴在（0, 0）位置相交
    ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
    ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')          # 设置 x 坐标轴标签的位置
    ax.yaxis.set_ticks_position('left')            # 设置 y 坐标轴标签的位置

    plt.show()

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## 【8x00】指定位置显示文本

`matplotlib.pyplot.annotate()` 方法可以在指定坐标点添加文本或 LaTeX 描述，也可以在其他位置添加描述后，使用箭头指向某个坐标点。

基本语法：`matplotlib.pyplot.annotate(text, xy, xytext, xycoords, textcoords, ha, va, arrowprops, \*\*kwargs)`

参数 | 描述
--- | ---
text | str 类型，注释的文本
xy | 被注释的坐标点，格式：`(x, y)`
xytext | 注释文本的坐标点，格式：`(x, y)`，默认与 xy 相同
xycoords | 被注释的坐标点的参考系，取值参见表一，默认为 ‘data’
textcoords | 注释文本的坐标点的参考系，取值参见表二，默认为 xycoords 的值
ha | 注释点在注释文本的左边、右边或中间（`left`、`right`、`center`）
va | 注释点在注释文本的上边、下边、中间或基线 （`top`、`bottom`、`center`、`baseline`）
arrowprops | dict 字典类型，箭头的样式 如果 arrowprops 不包含键 arrowstyle，则允许的键参见表三 如果 arrowprops 包含键 arrowstyle，则允许的键参见表四

表一：xycoords 取值类型

取值 | 描述
--- | ---
‘figure points’ | 以画布左下角为参考，单位为点数
‘figure pixels’ | 以画布左下角为参考，单位为像素
‘figure fraction’ | 以画布左下角为参考，单位为百分比
‘axes points’ | 以绘图区左下角为参考，单位为点数
‘axes pixels’ | 以绘图区左下角为参考，单位为像素
‘axes fraction’ | 以绘图区左下角为参考，单位为百分比
‘data’ | 使用被注释对象的坐标系，即数据的 x, y 轴（默认）
‘polar’ | 使用（θ，r）形式的极坐标系

表二：textcoords 取值类型

取值 | 描述
--- | ---
‘figure points’ | 以画布左下角为参考，单位为点数
‘figure pixels’ | 以画布左下角为参考，单位为像素
‘figure fraction’ | 以画布左下角为参考，单位为百分比
‘axes points’ | 以绘图区左下角为参考，单位为点数
‘axes pixels’ | 以绘图区左下角为参考，单位为像素
‘axes fraction’ | 以绘图区左下角为参考，单位为百分比
‘data’ | 使用被注释对象的坐标系，即数据的 x, y 轴
‘polar’ | 使用（θ，r）形式的极坐标系
‘offset points’ | 相对于被注释点的坐标 xy 的偏移量，单位是点
‘offset pixels’ | 相对于被注释点的坐标 xy 的偏移量，单位是像素

表三：arrowprops 不包含键 arrowstyle 时的取值

键 | 描述
--- | ---
width | 箭头的宽度，以点为单位
headwidth | 箭头底部的宽度，以点为单位
headlength | 箭头的长度，以点为单位
shrink | 箭头两端收缩占总长的百分比
? | 其他 matplotlib.patches.FancyArrowPatch 中的关键字，部分常用关键字参见表五

表四：arrowprops 包含键 arrowstyle 时的取值

取值 | 描述
--- | ---
`'-'` | None
`'->'` | head_length=0.4,head_width=0.2
`'-['` | widthB=1.0,lengthB=0.2,angleB=None
`']-'` | widthA=1.0, lengthA=0.2, angleA=None
`]-[` | widthA=1.0, lengthA=0.2, angleA=None, widthB=1.0, lengthB=0.2, angleB=None
`’ | - | ‘` | widthA=1.0,widthB=1.0
`’- | >’` | head_length=0.4,head_width=0.2
`'<-'` | head_length=0.4,head_width=0.2
`'<->'` | head_length=0.4,head_width=0.2
`’< | -‘` | head_length=0.4,head_width=0.2
`’< | - | >’` | head_length=0.4,head_width=0.2
`'fancy'` | head_length=0.4,head_width=0.4,tail_width=0.4
`'simple'` | head_length=0.5,head_width=0.5,tail_width=0.2
`'wedge'` | tail_width=0.3,shrink_factor=0.5

表五：matplotlib.patches.FancyArrowPatch 常用的键

键 | 描述
--- | ---
arrowstyle | 箭头样式，取值参见表四
connectionstyle | 连接方式，默认为 `arc3`，有以下五种取值： `angle`：angleA=90, angleB=0, rad=0.0 `angle3`：angleA=90, angleB=0 `arc`：angleA=0, angleB=0, armA=None, armB=None, rad=0.0 `arc3`：rad=0.0 `bar`：armA=0.0, armB=0.0, fraction=0.3, angle=None angle 为箭头旋转的角度，rad 为弧度
relpos | 箭头起始点相对注释文本的位置，默认为 (0.5, 0.5)，即文本的中心 （0，0）表示左下角，（1，1）表示右上角
patchA | 箭头起点处的图形，默认为文本的边框
patchB | 箭头终点处的图形，默认为空
shrinkA | 箭头起点的缩进点数，默认为2
shrinkB | 箭头终点的缩进点数，默认为2
？ | 其他键值，参见官方文档 matplotlib.patches.PathPatch

connectionstyle 样式举例

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应用举例：

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    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt

    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']

    x = np.arange(-2*np.pi, 2*np.pi, 0.01)
    y1 = np.sin(3*x)/x
    y2 = np.sin(2*x)/x
    y3 = np.sin(1*x)/x
    plt.title('线性图显示文本注释示例')
    plt.xlabel('x 轴')
    plt.ylabel('y 轴')

    plt.plot(x, y1, '--r', label='sin(3*x)/x')
    plt.plot(x, y2, color='green', linestyle=':', label='sin(2*x)/x')
    plt.plot(x, y3, label='sin(1*x)/x')
    plt.legend(edgecolor='#87A3CC', facecolor='#F5F5F5')

    plt.xticks((-2*np.pi, -np.pi, 0, np.pi, 2*np.pi), (r'$-2\pi$', r'$-\pi$', '$0$', r'$\pi$', r'$2\pi$'))
    plt.yticks((-1, 0, 1, 2, 3))

    ax = plt.gca()                          # 获取当前的画布, gca = get current axes
    ax.spines['right'].set_visible(False)   # 获取绘图区的轴对象（spines），设置右边框不显示
    ax.spines['top'].set_visible(False)     # 获取绘图区的轴对象（spines），设置上边框不显示
    # ax.spines['right'].set_color('none')  # 设置颜色为 none，效果与上面的一致
    # ax.spines['top'].set_color('none')

    ax.spines['left'].set_position(('data', 0))    # 设置两个坐标轴在（0, 0）位置相交
    ax.spines['bottom'].set_position(('data', 0))
    ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')          # 设置 x 坐标轴标签的位置
    ax.yaxis.set_ticks_position('left')            # 设置 y 坐标轴标签的位置

    plt.annotate(r'$\lim_{x\to 0}\frac{\sin(x)}{x}=1$',  # 插入 LaTeX 表达式
                 xy=[0, 1],                              # 被标记的坐标
                 xycoords='data',                        # 被标记的坐标的参考系
                 xytext=[30, 30],                        # 注释文本的坐标
                 textcoords='offset points',             # 注释文本的坐标的参考系
                 fontsize=16,                            # 字体大小
                 arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3, rad=.2"))  # 箭头样式

    plt.show()

<fancybox>
</fancybox>

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    本文原创首发于 CSDN，作者 TRHX。
    博客首页：https://itrhx.blog.csdn.net/
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最后更新于 2020年8月6日

Matplotlib

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