matplotlib

安装python-dev

安装这个包，以后安装各种python扩展包，可以省很多事情

sudo apt-get install python-dev

使用apt-get安装

sudo apt-get install python-numpy
sudo apt-get install python-scipy
sudo apt-get install python-matplotlib

使用pip安装

需要安装编译所需库

sudo apt-get build-dep python-numpy
sudo apt-get build-dep python-scipy

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matplotlib

Gallery页面中有上百幅缩略图，打开之后都有源程序，需要绘制某种类型的图，copy一下

简单的例子

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 10, 1000)
y = np.sin(x)
z = np.cos(x**2)

plt.figure(figsize=(8,4))
plt.plot(x,y,label="$sin(x)$",color="red",linewidth=2)
plt.plot(x,z,"b--",label="$cos(x^2)$")
plt.xlabel("Time(s)")
plt.ylabel("Volt")
plt.title("PyPlot First Example")
plt.ylim(-1.2,1.2)
plt.legend()
plt.show()

matplotlib中的快速绘图的函数库载入

import matplotlib.pyplot as plt

figsize，确保当图片保存到磁盘时具有一定的大小和纵横比；单位是英寸

查看格式化字符串的详细配置

ylim:设置Y轴的范围

##配置属性##

>>> import numpy as np
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> x = np.arange(0, 5, 0.1)
>>> line, = plt.plot(x, x*x)

Figure的Subplot

matplotlib的图像都位于Figure对象中

fig=plt.figure()
ax1=fig.add_subplot(2,2,1)
ax2=fig.add_subplot(2,2,2)
ax3=fig.add_subplot(2,2,3)
plt.show()

发出一条绘图命令，matplotlib就会在最后一个用过的subplot上进行绘制，如果没有则会创建一个

from numpy.random import randn
plt.plot(randn(50).cumsum(),'k--')

k--是一个线型选项，绘制黑色虚线图

_=ax1.hist(randn(100),bins=20,color='k',alpha=0.3)
ax2.scatter(np.arange(30),np.arange(30)+3*randn(30))

##调整subplot周围的间距##

Figure的subplots_adjust方法可以轻而易举地修改间距，它也是顶级函数

wspace和hspace用于控制宽度和高度的百分比，可以用做subplot之间的间距

##颜色，标记和线型##

plot函数接受一组X和Y坐标，还可以接受一个表示颜色和线型的字符串缩写

ax.plot(x,y,'g--')
ax.plot(x,y,linestyle='--',color='g')

常见的颜色都有一个缩写词，也可以通过RGB值指定

##刻度，标签和图例##

对于大多数的图表装饰项，其主要实现方式

• 使用过程型的pyplot接口（MATLAB用户非常熟悉）
• 面向对象的原生matplotlib API

##设置标题，轴标签，刻度以及刻度标签##

创建一个简单的图像并绘制一段随机漫步

fig=plt.figure();ax=fig.add_subplot(1,1,1)
ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum())
plt.show()

修改X轴的刻度，最简单的方法是使用set_xticks和set_xticklabels

ticks=ax.set_xticks([0,250,500,750,1000])
labels=ax.set_xticklabels(['one','two','three','four','five'],rotation=30,fontsize='small')

设置一个标题

ax.set_title('matplotlib test')

X轴设置一个名称

ax.set_xlabel('Stages')

##添加图例##

fig=plt.figure();ax=fig.add_subplot(1,1,1)
ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum(),'k',label='one')
ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum(),'k--',label='two')
ax.plot(np.random.randn(1000).cumsum(),'k.',label='three')
ax.legend(loc='best')

##注解以及在subplot上绘图##

注解可以通过text,arrow,annotate等函数进行添加

matplotlib有一些表示常见图形的对象，这些对象被称之为块(patch),matplotlib.pyplot中找到(如Rectangle和Circle),但完整的集合位于matplotlib.patches

##将图标保存到文件##

plt.savefig('figure.svg')

dpi控制每英寸点数分辨率，bbox_inches可以裁剪当前图表周围的空白部分

plt.savefig('figure.png',dpi=400,bbox_inches='tight')

savefig并非写入磁盘，也可以写入任何文件型的对象，eg:StringIO,在Web上提供动态图片

form io import StringIO
buffer=StringIO()
plt.savefig(buffer)
plot_data=buffer.getvalue()

##matplotlib配置##

###Python编程方式###

rc方法，第一个参数为自定义对象，如figure,axes,xtick,ytick,grid,legend...

plt.rc('figure',figsize=(10,10))

最简单的方式是将这些选项写成一个字典

font_options={'family':'monospace',
			  'weight':'bold'	
			  'size':'small'	
}
plt.rc('font',**font_options)

全部的自定义选项，matplotlib的配置文件matplotlibrc(位于matplotlib/mpl-data目录中)

查看配置

import matplotlib
matplotlib.rcParams