不百度画出好看的图

发表于 2020-01-02 更新于 2020-02-02

🤔你受够了每次使用matplotlib都离不开baidu/google/bing的生活了吗？

弄懂`plt.`和`ax.`的区别

在matplotlib中，有两种画图方式：

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

第一种其实是取了一个捷径，这是通过matplotlib提供的一个api，这个plt提供了很多基本的function可以让你很快的画出图来。但是正因为这个简便性，网上大部分教程都是基于第一种方法的，让很多人以为matplotlib的功能仅限于此，但是偶尔遇到第二种绘画方式就会让人摸不着头脑。在此十分感谢知乎上的一个回答：__matplotlib：先搞明白plt. /ax./ fig再画__。

如果想要更细致的精调，就要使用第二种方法。__第二种方法是最正统的__。

1 2	fig, ax = plt.subplots() ax.plot(A,B)

官网提供了一张图说明白一张图的各种组件指什么。

Figure：这个很好理解，就是一张画布。
Axes：首先，这个不是Axis，不是坐标轴！！而是放在画布上的各种物体！！
Axis：这个才是坐标轴……

知道了这些部分，就能大致看懂为什么可以使用ax.plot()绘画了，实际上这里的ax就是axes。

那么使用最正统方法绘制图的流程是什么样的呢？

首先创建一个画布
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fig, ax = plt.subplots()
如果subplots里给定了axes的数量，那么得到的ax也就是一个数组了。
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fig, ax = plt.subplots(2,1) # 创建多个绘画对象
ax[0].***
ax[1].***
在axes上画数据

这里实际上操作axes，不同的ax互不干扰，可以选择画任何类型的图，可以参考“图像类型”。

当然如果要让多条曲线出现在同一个ax上，那么多次用该ax绘画即可。
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ax.plot(x,y)
ax.plot(y,x)
细节处理

细节也可以在axes上进行设定，一张图上有哪些组件可以参考“参数关键字”。一般来说就是设定横纵坐标，添加图例等。
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ax.set_title("title")
ax.legend()
展示图片

最后一步可以用fig把所有的对象打印粗来了。
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fig.show()

图像类型

至于画什么要用到啥，看这个：50种常用的matplotlib可视化，再也不用担心模型背着我乱跑了

类型	调用API
坐标图	plt.plot(x, y, fmt)
箱形图	plt.boxplot(data, notch, position)
条形图	plt.bar(left, height, width, bottom)
横向条形图	plt.barh(width, bottom, left, height)
极坐标图	plt.polar(theta, r)
功率密度图	plt.psd(x, NFFT=256, pad_to, Fs)
谱图	plt.specgram(x, NFFT=256, pad_to, F)
X-Y 相关性函数	plt.cohere(x, y, NFFT=256, FS)
散点图	plt.scatter(x, y)
步阶图	plt.step(x, y, where)
直方图	plt.hist(x, bins, normed)
等值图	plt.contour(X, Y, Z, N)
垂直图	plt.vlines()
柴火图	plt.stem(x, y, linefmt, markerfmt)
数据日期	plt.plot_date()

参数关键字

如果要绘制一个更加精细的图片，往往需要修改各种参数，下面这张图说的就是这些参数的关键字。

绘画风格

使用控制曲线的格式字符串，可以绘制可视化效果更佳的图。可选颜色字符、风格字符和标记字符。

颜色字符

颜色字符	说明	颜色字符	说明
b	蓝色	g	绿色
r	红色	c	青绿色 cyan
m	洋红色 magenta	y	黄色
k	黑色	w	白色
#008000	可以使用RGB颜色	0.8	灰度值

风格字符

风格字符	说明
`-`	实线
`--`	破折线
`-.`	点划线
`:`	虚线

标记字符

标记字符	说明	标记字符	说明
`.`	点	`,`	像素标记（极小点）
`o`	实心圆	`v`	倒三角
`^`	上三角	`>`	左三角
`<`	右三角	`1`	下花三角
`2`	上花三角	`3`	左花三角
`4`	右花三角	`s`	实心方形
`p`	实心五角	`*`	星形
`h`	竖六边形	`H`	横六边形
`+`	十字	`x`	x标记
`d`	瘦菱形	`D`	菱形
`	`	垂直线

其他细节

中文支持

matplotlib的默认设置并不支持中文，在有中文输出的地方，需要更改一下字体，需要一个属性：fontproperties

1 2	ax.xlabel("时间", fontproperties="SimHei", fontsize=20) ax.ylabel("振幅", fontproperties="SimHei", fontsize=20)

绘制3D图像

绘制3D需要用到Axes3D，例子如下：

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

fig = plt.figure()
ax = fig.gca(projection='3d')
ax.plot(xxx)

读取二进制图像

matplotlib似乎没有相关的api可以用来读取二进制图像，但是很多时候却经常要用到二进制格式的图像，这个时候需要使用其他方法来处理二进制数据

方法1.1——使用io模块

from io import BytesIO
import requests
r = requests.get('http://example.com/img/6.png')
plt.imshow(plt.imread(BytesIO(r.content)))
plt.show()

方法1.2——还是使用io模块

buffer = io.BytesIO()
canvas.print_png(buffer)
data = buffer.getvalue()
buffer.close()

方法2——使用numpy

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

f = open('bwall.bmpx', mode='rb')
x = np.fromfile(f, dtype=np.ubyte)

x = x[1920:3840]
x = x.reshape(60,32)

plt.imshow(x)
plt.axis('off')  # clear x- and y-axes
plt.show()

用matplotlib绘制简单的动画

用matplotlib绘制3d图像的一些例子（动图）：使用Matplotlib绘制3D图形-制作动图

弄懂plt.***和ax.***的区别