Python matplotlib库基本二维绘图

这次的情况与以往不同，因为要保存许多图片，所以加了一个接合路径的函数
左右拆分后，就可以很直观的展示某一段代码对应的图。

有一些函数的参数不是很完整（主要列出了重要，必要的参数），如果想深入了解此函数的功能，点击函数，按下快捷键F12（基于VS Code）即可查看源文件。

比如你想深入了解下subplot()函数，可以看官方的解释和例子。
言回正传
复制以下的代码，选择运行的函数，验证有关二维绘图的操作。
相关参考：Python语言程序设计（上海交通大学出版社 赵璐主编）<<----传送门
原谅我没有找到电子版，不然一定爬下来

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
import numpy as np
import sys
import os


def getFile_path(filename):
    '''
    无论用的是什么系统，当前工作目录是哪个文件夹

    都能准确获取源代码同级目录下的文件完整路径
    '''
    workpath = os.path.split(sys.argv[0])[0]
    return os.path.join(workpath, filename)


# 演示-----------------------------------------------------------------------------------------------
def demo(filepath):
    """  
    以下仅为简单的展示，具体函数功能在相关测试函数中介绍

    """
    # 设置中文字体为黑体
    matplotlib.rcParams['font.family'] = ['SimHei']

    # 设置负号显示正常
    matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

    x = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)
    y = np.sin(x)
    plt.plot(x, y, 'r')
    f1 = plt.figure(1)
    plt.title('我是标题')
    plt.xlabel('我是x轴标签')
    plt.ylabel('我是y轴标签')
    plt.text(np.pi, 0.6, '我是图文字')
    plt.ylim(-2, 2)
    plt.legend(labels=['我是图例'])
    plt.savefig(filepath+'y=sin(x).png')  # 保存图片
    plt.cla()  # 清除figure中活动的axes


# plot函数的相关测试--------------------------------------------------------------------------------------
def pyplot_test(filepath):
    """  
    plot(x,y,s,linewidth)  在二维直角坐标系中绘制直线、曲线、离散的点，返回一个列表对象

    x：横坐标轴的取值范围，可选。省略时默认用y数据集的索引作为x

    y：与x对应的纵坐标轴的取值范围，必选。

    s：控制线型的格式字符串，可选。省略时采用默认格式

    linewidth：线的宽度

    """

    plt.plot([1, 2, 3])  # 绘制直线 y=x+1
    plt.savefig(filepath+'y=x+1.png')
    plt.cla()

    # 通过设置线型的格式字符串来控制点线的颜色、风格
    x = y = np.arange(10)
    plt.plot(x, y, 'r*:')
    plt.savefig(filepath+'y=x')
    plt.cla()

    # plot还支持一次性绘制多个图形
    x = np.arange(10)
    y1 = x
    y2 = 2*x
    y3 = 3*x
    plt.plot(x, y1, 'ro--', x, y2, 'gv:', x, y3, 'bs-')
    plt.savefig(filepath+'三条线.png')
    plt.cla()


# pyplot属性测试---------------------------------------------------------------------------------------
def pyplot_attribute(filepath):
    x = np.arange(10)
    y1 = x
    y2 = 2*x
    y3 = 3*x
    plt.plot(x, y1, 'ro--', x, y2, 'gv:', x, y3, 'bs-')
    plt.axis('scaled')  # 设置x轴y轴按实际比例显示
    plt.xlim(0, 10)  # 设置x轴的区间
    plt.ylim(0, 30)  # 设置y轴的区间
    xmin, xmax, ymin, ymax = plt.axis()  # 获取当前x轴和y轴的区间值
    print('x轴[{},{}]y轴[{},{}]'.format(xmin, xmax, ymin, ymax))
    plt.xticks([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
    plt.yticks([5, 10, 15, 20, 25, 30],
               ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'])  # 'a'与5对应，'b'与10对应
    y_ticks, labels = plt.yticks()  # 返回y轴刻度值和对应标签
    print(y_ticks)
    print(type(labels))
    for label in labels:  # 输出y轴的刻度标签
        print(label)
    plt.xlabel('x-axis')  # 设置x轴标签
    plt.ylabel('y-axis')  # 设置y轴标签
    plt.legend(['y1=x', 'y2=2x', 'y3=3x'])  # 添加图例
    plt.text(4, 2, 'TEXT')  # 转换成你想要的显示文本
    plt.savefig(filepath+'三条带属性的线.png')
    plt.cla()


# 绘图函数测试-------------------------------------------------------------------------------------------
def drawing_test(filepath):
    """  
    boxplot()               箱型图

    bar()                   竖向条形图

    barh()                  横向条形图

    contour()               等高线

    hist()                  直方图

    pie()                   饼图

    plot_date()             包含日期型数据的图

    polar()                 极坐标图

    psd()                   功率谱密度图

    scatter()               散点图

    specgram()              频谱图

    stem()                  火柴杆图

    step()                  步阶图

    """
    # bar(x,height) x:x轴对应的值，height:与x对应的高度值
    x = np.arange(7)
    height = [3, 4, 7, 6, 2, 8, 9]
    plt.bar(x, height)
    plt.savefig(filepath+'横向条形图.png')
    plt.cla()

    # scatter(x,y)
    plt.scatter(x, height)
    plt.savefig(filepath+'散点图')
    plt.cla()

    # pie(x,explode=None,lables=None,autopct=None,shadow=False)
    # x：需要绘制饼图的数据集
    # explode：设置饼块分离，默认为空（不分离），非0值将分离
    # lables：设置饼块对应标签，默认为空
    # autopct：设置饼块显示占比值，默认为空
    # shadow：设置饼图是否有阴影，即立体效果，默认为False（即饼图是一个平面）
    Lables = 'Class-A', 'Class-B', 'Class-C', 'Class-D'  # 饼块标签
    data = [15, 30, 45, 10]
    Explode = (0, 0.1, 0, 0)
    plt.pie(data, explode=Explode, labels=Lables, autopct='%.2f%%')
    plt.savefig(filepath+'饼图.png')
    plt.cla()


# subplot(),绘制子图-----------------------------------------------------------------------------------
def subplot_test(filepath):
    """  
    在一个区域绘制多个不重叠的图形

    subplot(nrows,ncols,index):在绘图区域创建子绘图区域

    nrows：将绘图区分割成nrows行

    ncols：将绘图区分割成ncols列

    index：指定当前子绘图区域的索引

    子区索引按照行优先顺序，从1开始编号，步长为1，依次递增

    """
    plt.subplot(2, 2, 1)
    plt.bar(range(7), [3, 4, 7, 6, 2, 8, 9])
    plt.subplot(2, 2, 2)
    plt.plot(range(7), [3, 4, 7, 6, 2, 8, 9])
    plt.subplot(2, 2, 3)
    plt.scatter(range(7), [3, 4, 7, 6, 2, 8, 9])
    plt.subplot(2, 2, 4)
    plt.barh(range(7), [3, 4, 7, 6, 2, 8, 9])
    plt.savefig(filepath+'绘制子图.png')
    plt.cla()


# 中文显示问题-------------------------------------------------------------------------------------------
def chinese_test(filepath):
    """  
    默认状态下，matplotlib库无法在图表中正常显示中文

    需要使用系统字体，修改matplotlib库中rcParams参数字典的'font.family'键对应的值

    常见的系统字体：

        'Simhei'            黑体

        'Kaiti'             楷体

        'Microsoft YaHei'   微软雅黑

        ......

    """
    matplotlib.rcParams['font.family'] = 'Kaiti'
    plt.plot([1, 2, 4], [1, 2, 3])
    plt.title('坐标系标题')
    plt.xlabel('时间(s)')
    plt.ylabel('范围(m)')
    plt.savefig(filepath+'中文显示.png')
    plt.cla()

    # 还可以单独指定某一部分的字体，在函数中传递一个中文字体给参数fontproperties
    plt.plot([1, 2, 4], [1, 2, 3])
    plt.title('坐标系标题', fontproperties='Simhei')
    plt.xlabel('时间(s)', fontproperties='Kaiti')
    plt.ylabel('范围(m)', fontproperties='Microsoft YaHei')
    plt.savefig(filepath+'多种字体.png')


# 选择要验证的函数-----------------------------------------------------------------------------------------
def main():
    file_name = 'image\\'
    file_path = getFile_path(file_name)
    # demo(file_path)
    # pyplot_test(file_path)
    # pyplot_attribute(file_path)
    # drawing_test(file_path)
    # subplot_test(file_path)
    # chinese_test(file_path)


if __name__ == "__main__":
    main()

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