matplotlib
因為和通常numpy一起用，所以開頭要寫
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft JhengHei'] # 正常顯示中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 正常顯示負號
初始化與顯示
作法一：建立影像物件
語法如下
fig = plt.figure()
fig
fig
建立完成繪圖物件再建立一個子圖
axe = fig.add_subplot(nrows: int = 1, ncols: int = 1, index: int|tuple[int,int] = 1)
想像一個nrows
ncols
axe
index
注意此處座標/索引皆由1開始而非由0開始
如果不需要進行排版可以省略所有引數
最後是顯示的部分
fig.show()
如果用的是Python console則會建立一個視窗來顯示圖表
如果用的是Jupyter NoteBook/JupyterLab則會顯示在建立fig和axe的那一個Cell下方(fig和axe要在同一個Cell建立，否則不會顯示)，且不需要執行此行
若堅持要使用show，則在開頭加上
import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')
且此作法會導致程式建立一個視窗來顯示圖表
作法二：直接使用plt
若不想要使用繪圖物件，可以把plt
使用Jupyter NoteBook/JupyterLab時建議使用此做法
也可以建立個子圖
plt.subplot(nrows: int = 1, ncols: int = 1, index: int|tuple[int,int] = 1)
想像一個nrows
ncols
index
plt
最後是顯示的部分
plt.show()
如果用的是Python console則會建立一個視窗來顯示圖表
如果用的是Jupyter NoteBook/JupyterLab則會顯示在下方
圖表繪製
基本繪製
折線圖
lines = axe.plot(x軸資料,y軸資料,樣式)
"資料"可以是list
numpy陣列
資料可以不只一組，用來在一張圖中顯示多筆資料
兩筆資料這樣寫：
lines = axe.plot(x軸資料1,y軸資料1,x軸資料2,y軸資料2,樣式)
lines是一個儲存折線的列表，幾組資料就幾條折線
折線圖樣式
設定折線圖外觀的時候可以直接用樣式字串或單獨設置三個部分
樣式字串由三個部分組成
1. 色彩字元
| 色彩字元 | 說明 |
|---|---|
| b | 藍 |
| g | 綠 |
| r | 紅 |
| c | 青 |
| m | 洋紅 |
| y | 黃 |
| k | 黑 |
| w | 白 |
| 2. 線型字元 |
| 線型字元 | 說明 |
|---|---|
| - | 實線 |
| -- | 短劃虛線 |
| . | 點虛線 |
| -: | 短劃點虛線 |
| 3. 符號字元 |
| 符號字元 | 說明 |
|---|---|
| . | 點 |
| , | 像素 |
| o | 圓形 |
| s | 方形 |
| ^ | 三角形 |
Ex.藍色實線並用三角形符號記做
"b-^"
常用參數
| 名稱 | 意義 |
|---|---|
| color | 顏色 |
| marker | 點的樣式 |
| linestyle | 線段的樣式 |
| fmt | 樣式字串 |
散佈圖
axe.scatter(x軸資料,y軸資料,點大小,色彩)
"資料"可以是list
numpy陣列
"點大小"和"色彩"是和資料長度相同的list
numpy陣列
scatter
長條圖
垂直：
axe.bar(索引,資料)
axe.set_xticks(索引,標籤)
plt.xticks(索引,標籤) #對於使用plt的情況
水平：
axe.barh(索引,資料)
axe.set_yticks(索引,標籤)
plt.yticks(索引,標籤) #對於使用plt的情況
索引用來表示資料的顯示順序
索引通常為
np.arange(len(標籤))
bar
並按照索引排列
常用參數
| 名稱 | 意義 |
|---|---|
| width | 線條寬度(比例) |
| align | 對齊方式 |
直方圖
axe.hist(資料,)
"資料"可以是list
numpy陣列
常用參數
| 名稱 | 意義 |
|---|---|
| bins | 組距 |
| range | 範圍 |
| stacked | 有多組資料時是否把多個直方圖堆疊起來 |
| density | 是否用密度做顯示 |
| cumulative | 是否用累積函數做顯示 |
圓餅圖
patches, texts = axe.pie(資料,labels=標籤)
data參數
在繪製任何資料時，都可以用data參數指定資料來源
如：
axe.plot(df["x"],df["y"])
可改為：
axe.plot("x","y",data=df)
畫線
axe.axhline(y座標,顏色,樣式,寬度) # 畫橫線
axe.avhline(x座標,顏色,樣式,寬度) # 畫直線
圖例
在繪製任何資料時，都可在結尾加上label="xxx"
如：
axe.plot(x,y,label="sin()")
並使用
axe.legend()
顯示圖例
標籤
axe.set_title(text: str) # 標題
axe.set_ylabel(text: str) # Y軸名稱
axe.set_xlabel(text: str) # X軸名稱
plt.title(text: str) # 對於使用plt的情況
plt.ylabel(text: str) # 對於使用plt的情況
plt.xlabel(text: str) # 對於使用plt的情況
標記
axe.annotate(文字, 標記位置, 文字位置, 箭頭標記的屬性) # 位置用(x,y)表示，xy皆與資料使用相同座標軸
外觀
axe.grid(showgrid: bool) # 是否顯示網格
axe.axis([xmin,xmax,ymin,ymax]) # 設置座標軸範圍
多軸圖表
要建立多軸圖表可以用
twin_axe = axe.twinx()
建立一個與原來子圖共用x軸的子圖
再分別對兩個子圖做操作即可