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Matplotlib 使用

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By Nobody 16 min read

Matplotlib 使用

介绍

WIP…

参考资料

matplotlib mplstyle 写法

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from matplotlib.axes import Axes

ax: Axes

fig = plt.figure()
ax = fig.subplots()

# 查看下两者区别
ax = plt.subplot()

fig, ax = plt.subplots()

ax = fig.add_subplot()  # 返回 Axes object

# 填充
ax.fill_between()

matplotlib 图中的所有元素

image.png

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# 新字体使用时，rebuild font cache list，防止没有检测到
import matplotlib.font_manager

matplotlib.font_manager._rebuild()

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# 使用 TEX 引擎
plt.rcParams["text.usetex"] = True

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plt.rcParams["mathtext.fontset"]

数学字体（默认为 dejavusans）：Writing mathematical expressions — Matplotlib 3.8.4 documentation

image.png

matplotlib.style — Matplotlib 3.8.4 documentation

Style sheets reference — Matplotlib 3.8.4 documentation

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plt.style.available

plt.style.use()

使用

基本

  • 函数式绘图（隐式）：调用 matplotlib.pyplot 中的函数来创建图形，如 plot() 等；绘制子图较麻烦
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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y, label="$y=\sin(x)$")

plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.legend()

plt.show()

# plt.savefig("sin.png")
  • 对象式绘图（显式）：通过显式创建 Figure 和 Axes 对象来创建绘图区域，然后在其上调用相应的方法绘制各种图形元素；绘制子图方便
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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y = np.sin(x)

fig, ax = plt.subplots()

ax.plot(x, y, label="$y=\sin(x)$")

ax.set_xlabel("x")
ax.set_ylabel("y")
ax.legend()

plt.show()

# fig.savefig("sin.png")

  • 常用绘图形式

  • 散点图绘制时，无法直接使每个数据点对应不同的 marker

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# 点线图
ax.plot(x, y, ...)

# 参数
marker      # marker style


# 散点图
ax.scatter(x, y, s, c, cmap, ...)

# 参数
s           # marker size；float 或 array-like
c           # marker colors；array-like 或 color list；该参数可结合 colorbar 使用
cmap        # colormap


# 直方图
ax.hist(x, bins, histtype, edgecolor, ...)

bins        # 将 x 范围等分成 bins 份
edgecolor   # 边缘颜色


# 水平线
ax.axhline()  


# 二维直方图
ax.hist2d()

子图绘制

  • 方式 1
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fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(8, 6))
  • 方式 2
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fig, axs = plt.subplots(nrows=1, ncols=2)

# 调整子图之间的间距
fig.subplots_adjust(hspace=0.0, wspace=0.0)

# axs = axs.flatten()
# axs 数组扁平化，利于 for 循环
for i, ax in enumerate(axs.flat):
	...

    # 第二列的 y 轴坐标刻度不显示
     if i % 2 == 1:
         ax.yaxis.set_tick_params(labelleft=False)

# 设置整个子图的 x y 轴标签；y x 参数调整标签与坐标轴的距离
fig.supxlabel("x", y=0.05)
fig.supylabel("y", x=0.01)

# 添加整个子图的图例 在图外面
handles, labels = ax.get_legend_handles_labels()
fig.legend(handles, labels, bbox_to_anchor=(1.1, 0.1))

matplotlib.figure — Matplotlib 3.8.4 documentation

双 Y 轴

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ax1.plot(...)

ax2 = ax.twinx()
ax2.plot(...)

# 解决双 Y 轴图列重叠问题
lines, labels = ax1.get_legend_handles_labels()
lines2, labels2 = ax2.get_legend_handles_labels()
ax2.legend(lines + lines2, labels + labels2)
  • 误差棒图
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import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 2, 4, 2]
yerr = [[0.5, 1, 0.5, 1, 0.5], [1, 2, 1, 2, 1]]  # 下、上误差；需为正值
yerr = [0.5, 1, 0.5, 1, 0.5]  # 上下误差一样

fig, ax = plt.subplots()

ax.errorbar(x, y, yerr=yerr, fmt="o", linewidth=1, capsize=6)

ax.set(xlabel="X", ylabel="Y", title="Error Bar Example")

plt.show()

colorbar 绘制

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# 将 colorbar 放在图片右侧
scatter_ax = ax.scatter(x, y, c=colors, cmap="bwr")
cbar = fig.colorbar(
    scatter_ax,
    ax=ax,  # 第二个参数名为 ax
)
cbar.set_label("colorbar label")


# 将 colorbar 水平放置并嵌在图中右下角
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8))
scatter_ax = ax.scatter(x, y, c=colors, cmap="bwr")
# colorbar 位置；[x, y, width, height] 比例
cbar_ax = ax.inset_axes([0.3, 0.05, 0.5, 0.05])
# colorbar 水平放置
fig.colorbar(
    scatter_ax,
    cax=cbar_ax,  # 第二个参数名为 cax
    orientation="horizontal",
)

3d 绘图

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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

np.random.seed(42)
num_points = 100
x = np.random.rand(num_points)
y = np.random.rand(num_points)
z = np.random.rand(num_points)

fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={"projection": "3d"}, figsize=(10, 8))

ax.scatter(x, y, z, c="b", marker="o", label="3d plot")

ax.set(xlabel="X", ylabel="Y", zlabel="Z")
ax.legend()

plt.show()

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ax.plot(
    x,
    y,
    "^",
    ls="solid",
    lw=1,
    markeredgecolor="black",
    markersize=8,
    label="...",
)

设置

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xlim/ylim                    # x、y 轴范围
xlabel/ylabel                # x、y 轴标签
title                        # 图标题
xticks/yticks                # x、y 轴刻度
xticklabels/yticklabels      # x、y 轴刻度标签
xscale/yscale                # x、y 轴比例
facecolor                    # 轴背景颜色

ax.set_xlabel("x")
ax.set_ylabel("y")
# or
ax.set(xlabel="x", ylabel="y")

图例

ax.legend()

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# label 不在图例上显示
ax.plot(x, y, label="_nolegend_")

# 图例
ax.legend(ncols, loc, bbox_to_anchor, ...)

ncols               # 图例排布列数
loc                 # 图例位置
frameonalpha        # 图例边框背景透明度
bbox_to_anchor      # 2-tuple floats，(x, y)；x≥1.0 时，图例在外面

有将两个图例 label 放在一行的示例：Legend Demo — Matplotlib 3.8.4 documentation

字体

  • Times New Roman 字体问题：Linux 默认没有该字体，可将该字体拷贝到 ~/.fonts 或 ~/.local/share/fonts

  • 临时使用中文字体：Matplotlib学习笔记.md

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import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties

zh_font = FontProperties(fname="./SimHei.ttf")

plt.xlabel("x 轴", fontproperties = zh_font)
plt.ylabel("y 轴", fontproperties = zh_font)

plt.legend(props={"family": "SimHei"})
  • 其他
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# x 轴 label 变成字符串
ax.set_xticks()

# 设置 x 轴的次刻度 minor tick
ax.set_xticks(range(0, 10, 1), minor=True)

# f-string 对于在图中添加需要 LaTeX 格式的 text 效果不是很好，改用 str.replace()
ax.text(3.0, 1.5, r"RMSE=cha$\,·\,10^{-5}$ Pa$\,·\,$s".replace("cha", str(score_rmse)))


# 将 Y 轴的刻度及 label 放到右边
ax.yaxis.tick_right()
ax.yaxis.set_label_position("right")

# 设置 x/y 轴主、次刻度间隔
from matplotlib.ticker import MultipleLocator

ax.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(0.2))
ax.xaxis.set_minor_locator(MultipleLocator(0.1))

# 让 figure 呈正方形
ax.set_aspect("equal", adjustable="box")

# 正常显示负号
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

ax.texts  # 获取文本
ax.texts[0].set_fontsize()

配置文件路径

  • matplotlibrc：matplotlib 库的配置文件（matplotlib/mpl-data/matplotlibrc）
  • 字体路径：matplotlib/mpl-data/mpl-data/fonts/ttf
  • 缓存路径：~/.cache/matplotlib
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import matplotlib

# matplotlib/mpl-data/matplotlibrc
matplotlib.matplotlib_fname()

# matplotlib/mpl-data/
# 字体所在路径：mpl-data/fonts/ttf
matplotlib.get_data_path()

# matplotlib 缓存路径 ~/.cache/matplotlib
matplotlib.get_cachedir()

配色

scripts/scripts/python/color.py at master · yh-phys/scripts · GitHub

审稿人也会爱的配色~科研配色收藏第9期 - 知乎

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"#4F4FFE"
"#CE3D32"

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import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams["axes.prop_cycle"].by_key()["color"]

# 默认颜色循环
prop_cycle_list = [
    "#1f77b4",
    "#ff7f0e",
    "#2ca02c",
    "#d62728",
    "#9467bd",
    "#8c564b",
    "#e377c2",
    "#7f7f7f",
    "#bcbd22",
    "#17becf",
]

image.png

rcParams

matplotlib rcParams

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# 方式 1
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams.keys()

# 方式 2
import matplotlib

matplotlib.rc_params()

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# rcParams 所有参数
KeysView(RcParams({'_internal.classic_mode': False,
          'agg.path.chunksize': 0,
          'animation.bitrate': -1,
          'animation.codec': 'h264',
          'animation.convert_args': ['-layers', 'OptimizePlus'],
          'animation.convert_path': 'convert',
          'animation.embed_limit': 20.0,
          'animation.ffmpeg_args': [],
          'animation.ffmpeg_path': 'ffmpeg',
          'animation.frame_format': 'png',
          'animation.html': 'none',
          'animation.writer': 'ffmpeg',
          'axes.autolimit_mode': 'data',
          'axes.axisbelow': 'line',
          'axes.edgecolor': 'black',
          'axes.facecolor': 'white',
          'axes.formatter.limits': [-5, 6],
          'axes.formatter.min_exponent': 0,
          'axes.formatter.offset_threshold': 4,
          'axes.formatter.use_locale': False,
          'axes.formatter.use_mathtext': False,
          'axes.formatter.useoffset': True,
          'axes.grid': False,
          'axes.grid.axis': 'both',
          'axes.grid.which': 'major',
          'axes.labelcolor': 'black',
          'axes.labelpad': 4.0,
          'axes.labelsize': 'medium',
          'axes.labelweight': 'normal',
          'axes.linewidth': 0.8,
          'axes.prop_cycle': cycler('color', ['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c', '#d62728', '#9467bd', '#8c564b', '#e377c2', '#7f7f7f', '#bcbd22', '#17becf']),
          'axes.spines.bottom': True,
          'axes.spines.left': True,
          'axes.spines.right': True,
          'axes.spines.top': True,
          'axes.titlecolor': 'auto',
          'axes.titlelocation': 'center',
          'axes.titlepad': 6.0,
          'axes.titlesize': 'large',
          'axes.titleweight': 'normal',
          'axes.titley': None,
          'axes.unicode_minus': True,
          'axes.xmargin': 0.05,
          'axes.ymargin': 0.05,
          'axes.zmargin': 0.05,
          'axes3d.grid': True,
          'axes3d.xaxis.panecolor': (0.95, 0.95, 0.95, 0.5),
          'axes3d.yaxis.panecolor': (0.9, 0.9, 0.9, 0.5),
          'axes3d.zaxis.panecolor': (0.925, 0.925, 0.925, 0.5),
          'backend': 'agg',
          'backend_fallback': True,
          'boxplot.bootstrap': None,
          'boxplot.boxprops.color': 'black',
          'boxplot.boxprops.linestyle': '-',
          'boxplot.boxprops.linewidth': 1.0,
          'boxplot.capprops.color': 'black',
          'boxplot.capprops.linestyle': '-',
          'boxplot.capprops.linewidth': 1.0,
          'boxplot.flierprops.color': 'black',
          'boxplot.flierprops.linestyle': 'none',
          'boxplot.flierprops.linewidth': 1.0,
          'boxplot.flierprops.marker': 'o',
          'boxplot.flierprops.markeredgecolor': 'black',
          'boxplot.flierprops.markeredgewidth': 1.0,
          'boxplot.flierprops.markerfacecolor': 'none',
          'boxplot.flierprops.markersize': 6.0,
          'boxplot.meanline': False,
          'boxplot.meanprops.color': 'C2',
          'boxplot.meanprops.linestyle': '--',
          'boxplot.meanprops.linewidth': 1.0,
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                             'Andale Mono',
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                             'Courier New',
                             'Courier',
                             'Fixed',
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                              'Lucida Grande',
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                         'New Century Schoolbook',
                         'Century Schoolbook L',
                         'Utopia',
                         'ITC Bookman',
                         'Bookman',
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          'ytick.right': False}))

其他

  • hatch：填充样式

  • 双 Y 轴 + brokenaxes 绘制（matplotlib 及 brokenaxes 实现效果一般，建议还是用 Origin）：python - Matplotlib with brokenaxes package second Y-Axis - Stack Overflow

  • 在 Jupyter Notebook 中使用 %matplotlib inline，从 matplotlib 3.2 版本开始，这个命令在大多数情况下已不再是必需的，因为 Jupyter 和 IPython 的默认行为已经是将图形内嵌显示

  • 给每张子图表 (a) (b) 序号标签（最后其实还是用 ax.text() 实现；效果一般）：Labelling subplots — Matplotlib 3.8.4 documentation

  • 箱线图又称为盒须图，是显示一组数据分散情况的统计图，因形状如箱子而得名。 它主要用于反映原始数据分布的特征，还可以进行多组数据分布特征的比较。

1
2

ax.boxplot(x, showmeans=...)
# x 为二维数组时，每一列都会产生一个统计图形

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编程, Python
Matplotlib
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