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python畫圖時linestyle,color和loc參數的設置方式_python

作者：TZmin ? 更新時間： 2022-12-26 編程語言

python畫圖時linestyle,color和loc參數的設置

本人沒有看過專門介紹matplotlib的書籍，所以一直以來對一些畫圖的風格不是很清楚，今天總結一下linestyle，color和loc，供那些像我一樣沒看過這方面介紹的人使用。

linestyle和color是matplotlib做表時常用的兩個參數，只要是需要線條的，不論是主圖，還是添加的網格線，基本上是都會遇到的。loc則是用來確定位置的，一般添加圖例的時候回用到。

顏色字符（color）

字符 代表顏色
r 紅色
b 藍色
g 綠色
w 白色
c 青色
m 洋紅
y 黃色
k 黑色

風格字符（linestyle）

字符 代表風格
- （一個連字符） 實線
– （兩個連字符） 虛線
-. 點劃線
： 點虛線
’ ’ 留空，空格

loc 參數（以matplotlib添加圖例為例說明位置）

loc string loc code 位置
"best" 0 右上角（默認）
“upper right” 1 右上角
“upper left” 2 左上角
“lower left” 3 左下角
“lower right” 4 右下角
"right" 5 中右側
“center left” 6 中左側
“center right” 7 中右側
“low center” 8 中下方
“upper center” 9 中上方
“center” 10 中間

python畫圖基礎

python用于畫圖常用matplotlib和seaborn**

1.matplotlib

使用前需要導入api

import matplotlib.pyplot as plt

1.1繪制基本圖像

1.1.1折線圖

1.準備數據

import random
x = range(60)
y = [random.uniform(15,18) for i in x]
#random.uniform 中參數即為取值范圍。

2.創建畫布

plt.figure(figsize=(20,5),dpi=100)
#其中參數figsize即為圖像大小，dpi為分辨率。

3.繪制圖像

plt.plot(x,y)

4.圖像顯示

plt.show()

1.1.2 散點圖

重復1，2，4步

第3步改為plt.scatter(x,y)

圖像顯示：

1.1.3柱狀圖

重復1，2，4步

第3步改為plt.bar(x,y)

圖像顯示：

1.1.4 直方圖

重復1，2，4步

第三步改為plt.hist(y)

只傳入一個y參數，表示y的分布情況

圖像顯示：

也可以傳入x參數，表示x的分布情況（但因x為0~59，所以沒有意義）

圖像顯示：

1.2實現一些其他功能

我們用自己創建的數據作為上海市早上10時~11時的溫度變化

#1.數據準備
x_shanghai = x
y_shanghai = y

#2.創建畫布
plt.figure(figsize=(20,5),dpi=100)

#3.繪制圖像
plt.plot(x_shanghai,y_shanghai)
#3.1添加x、y的刻度
x_ticks = ["10:{}分"format(i) for i in x_shanghai]
y_ticks = range(40)
#3.2修改x、y的刻度
plt.xticks(x_shanghai[::5],x_ticks[::5])
#plt.xticks第一個參數是刻度，第二個參數是刻度標簽(plt.yticks也一樣)
plt.yticks(y_ticks[::5])
#五分鐘取一個刻度
#3.3添加網格顯示
plt.grid(True,linestyle = "--",alpha = 0.6)
參數linestyle為網格線的種類，alpha為網格線深淺

圖像顯示：

1.3 在一個坐標系中畫出多個圖像

#0 準備數據
x = range(60)
y_shanghai = [random.uniform(15,18) for i in x]
y_beijing = [random.uniform(1,3) for i in x]

#1 創建畫布
plt.figure(figsize=(20,5),dpi=100)

#2 繪制圖像
plt.plot(x,y_shanghai,label = "上海")
#畫一條標簽為上海的圖像
plt.plot(x,y_beijing,color = 'r',linestyle="--",label="北京")
#畫一條標簽為北京的圖像
plt.legend(loc ="best")
#plt.legend（）函數設置圖例位置

#2.1 添加x，y刻度
x_shanghai_ticks = ["10點{}分".format(i) for i in x] 
y_shanghai_ticks = range(40)

#2.2 修改x，y刻度
plt.xticks(x[::5],x_shanghai_ticks[::5])
plt.yticks(y_shanghai_ticks[::5])

#2.3 添加網格顯示
plt.grid(True , linestyle = "--",alpha = 0.6)

#2.4 添加標簽數據
plt.xlabel("時間",fontsize=20)
plt.ylabel("溫度",fontsize=20)
plt.title("某市某日10時至11時的溫度變化折線圖",fontsize=20)
#fontsize為字體大小

#  圖像保存
plt.savefig("test.png")

#3 圖像顯示
plt.show()

圖像顯示：

1.4多坐標作圖

#0 準備數據
x = range(60)
y_shanghai = [random.uniform(15,18) for i in x]
y_beijing = [random.uniform(1,3) for i in x]

#1 創建畫布
plt.figure(figsize=(20,8),dpi=100)
# fig,axes=plt.subplot(nrows=1,ncols=2,figsize=(20,8),dpi=100)

#2 繪制圖像
# axes[0].plot(x,y_shanghai,label = "上海")
# axes[1].plot(x,y_beijing,color = 'r',linestyle="--",label="北京")
f1=plt.subplot(1,2,1)#將figure分成一行兩列，第三個數字代表的是第一個位置的圖
f1.scatter(x,y_shanghai,label="上海",color='r',linestyle='--')#分別為x的顯示范圍為0-3,y的坐標0-1
f2=plt.subplot(1,2,2)#將figure分成一行兩列，第三個數字代表的是第二個位置的圖
f2.scatter(x,y_beijing,label="北京")

# #2.1 添加x，y刻度
x_ticks= ["10點{}分".format(i) for i in x] 
y_shanghai_ticks = range(40)

# #2.2 修改x，y刻度
# plt.xticks(x[::5],x_ticks[::5])
# plt.yticks(y_shanghai_ticks[::5])
f1.set_xticks(x[::5])
f1.set_yticks(y_shanghai_ticks[::5])
f1.set_xticklabels(x_ticks[::5])
f2.set_xticks(x[::5])
f2.set_yticks(y_shanghai_ticks[::5])
f2.set_xticklabels(x_ticks[::5])

# #2.3 添加網格顯示
f1.grid(True , linestyle = "--",alpha = 0.6)
f2.grid(True , linestyle = "--",alpha = 0.6)

# #2.4 添加標簽數據
# plt.xlabel("時間",fontsize=20)
# plt.ylabel("溫度",fontsize=20)
# plt.title("某市某日10時至11時的溫度變化折線圖",fontsize=20)
f1.set_xlabel("時間")
f1.set_ylabel("溫度")
f1.set_title("上海市十時至十一時的溫度變化",fontsize=20)
f2.set_xlabel("時間")
f2.set_ylabel("溫度")
f2.set_title("北京市十時至十一時的溫度變化",fontsize=20)
f1.legend(loc=0)
f2.legend(loc=0)

#  圖像保存
plt.savefig("test.png")
#3 圖像顯示
plt.show()

圖像顯示：

1.5 繪圖應用

import numpy as np
# 繪制一般函數的圖像
# 繪制反正切函數圖像
# 0 準備數據
x = np.linspace(-10,10,1000)
# x為-10到10等間距取1000份
y = np.arctan(x)

# 1 創建畫布
plt.figure(figsize=(20,8),dpi = 100)

# 2 繪制圖像
plt.plot(x,y)

# 2.1添加網格
plt.grid(True,linestyle = "--",alpha=0.6)

# 3 顯示圖像
plt.show()

圖像顯示：

#繪制正比例函數y = x

圖像顯示：

原文鏈接：https://blog.csdn.net/LittleShengs/article/details/88777677

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