标签：图表 plt 14 matplotlib ---- 入门篇 values fontsize 参数
查看使用matplotlib可制作的各种图表，请访问我！，这是示例画廊。单击画廊中的图表，就可查看用于生成图表的代码！
1.绘制简单的折线图import matplotlib.pyplot as plt
squares = [1, 4, 9, 16, 25]
plt.plot(squares) # 函数尝试根据squares列表中的数字绘制出有意义的图形！
plt.show()
（1）修改标签文字和线条粗细
import matplotlib.pyplot as plt
squares = [1, 4, 9, 16, 25]
# 参数linewidth决定plot()绘制的线条的粗细
plt.plot(squares, linewidth=5)
# 设置图表标题，并给坐标轴加上标签 参数fontsize指定了图表中文字的大小。
plt.title('Square Numbers', fontsize=24)
plt.xlabel('Value', fontsize=14)
plt.ylabel('Square of Value', fontsize=14)
# 设置刻度标记的大小 参数labelsize设置刻度标记的字号。
plt.tick_params(axis='both', labelsize=14)
plt.show()
（2）校正图形
我们会发现没有正确的绘制数据：折线图的终点指出4.0的平方为25！
出现这个问题的原因是：当你向plot()提供一系列的数字时，它假设第一个数据点对应的x的坐标值是0，但我们的第一个点对应的x值为1。
为改变这种默认行为，我们可以给plot()同时提供输入值和输出值。
import matplotlib.pyplot as plt
input_values = [1, 2, 3, 4, 5]
squares = [1, 4, 9, 16, 25]
# 参数linewidth决定plot()绘制的线条的粗细
plt.plot(input_values, squares, linewidth=5)
# 设置图表标题，并给坐标轴加上标签 参数fontsize指定了图表中文字的大小。
plt.title('Square Numbers', fontsize=24)
plt.xlabel('Value', fontsize=14)
plt.ylabel('Square of Value', fontsize=14)
# 设置刻度标记的大小 参数labelsize设置刻度标记的字号。
plt.tick_params(axis='both', labelsize=14)
plt.show()
（3）使用scatter()绘制一系列点
要绘制一系列的点，可向scatter()传递两个分别包含x值和y值的列表：
import matplotlib.pyplot as plt
x_values = [1, 2, 3, 4, 5]
y_values = [1, 4, 9, 16, 25]
# 参数linewidth决定plot()绘制的线条的粗细
plt.scatter(x_values, y_values, s=100)
# 设置图表标题，并给坐标轴加上标签 参数fontsize指定了图表中文字的大小。
plt.title('Square Numbers', fontsize=24)
plt.xlabel('Value', fontsize=14)
plt.ylabel('Square of Value', fontsize=14)
# 设置刻度标记的大小 参数labelsize设置刻度标记的字号。
plt.tick_params(axis='both', labelsize=14)
plt.show()
（4）自动计算数据
手工计算列表要包含的值可能效率低下，所以让python循环来替我们完成这种计算即可！下面是绘制1000个点的代码：
import matplotlib.pyplot as plt
x_values = list(range(1, 1001))
y_values = [x**2 for x in x_values]
# 参数linewidth决定plot()绘制的线条的粗细
plt.scatter(x_values, y_values, s=40)
# 设置图表标题，并给坐标轴加上标签 参数fontsize指定了图表中文字的大小。
plt.title('Square Numbers', fontsize=24)
plt.xlabel('Value', fontsize=14)
plt.ylabel('Square of Value', fontsize=14)
# 设置刻度标记的大小 参数labelsize设置刻度标记的字号。
plt.tick_params(axis='both', labelsize=14)
# 设置每个坐标轴的取值范围 axis()要求提供四个值：x和y坐标轴的最小值和最大值。
plt.axis([0, 1000, 0, 1100000])
plt.show()
（5）删除数据点的轮廓
matplotlib允许你给散点图中的各个点指定颜色。默认为黑色点和无轮廓。要添加数据点的轮廓，可在调用scatter()时传递实参edgecolor=‘black’:
import matplotlib.pyplot as plt
x_values = [1, 2, 3, 4, 5]
y_values = [1, 4, 9, 16, 25]
# 参数linewidth决定plot()绘制的线条的粗细
plt.scatter(x_values, y_values, edgecolors='black', s=100)
# 设置图表标题，并给坐标轴加上标签 参数fontsize指定了图表中文字的大小。
plt.title('Square Numbers', fontsize=24)
plt.xlabel('Value', fontsize=14)
plt.ylabel('Square of Value', fontsize=14)
# 设置刻度标记的大小 参数labelsize设置刻度标记的字号。
plt.tick_params(axis='both', labelsize=14)
plt.show()
（6）自定义颜色
要修改数据点的颜色，可向scatter()传递参数c，并将其设置为要使用的颜色的名称，如下：
import matplotlib.pyplot as plt
x_values = [1, 2, 3, 4, 5]
y_values = [1, 4, 9, 16, 25]
# 参数linewidth决定plot()绘制的线条的粗细
plt.scatter(x_values, y_values, c='red', edgecolors='black', s=100)
# 设置图表标题，并给坐标轴加上标签 参数fontsize指定了图表中文字的大小。
plt.title('Square Numbers', fontsize=24)
plt.xlabel('Value', fontsize=14)
plt.ylabel('Square of Value', fontsize=14)
# 设置刻度标记的大小 参数labelsize设置刻度标记的字号。
plt.tick_params(axis='both', labelsize=14)
plt.show()
**还可以使用RGB颜色模式自定义颜色。要指定自定义颜色，可传递参数c，并将其设置为一个元组，其中包含三个0~1之间的小数值，它们分别表示红绿蓝的分量。如下是一个淡蓝色点组成的散点图：
plt.scatter(x_values, y_values, c=(0,0,0.8), edgecolors=‘black’, s=100)
值越接近0，指定的颜色越深；值越接近1，指定的颜色越浅。
**
（7）使用颜色映射
颜色映射是一系列颜色，它们从开始颜色渐变到结束颜色。在可视化中，颜色映射用于突出数据的规律！
模块pyplot内置了一组颜色映射。要使用这些颜色映射，你要告诉pyplot该如何设置数据集中每个点的颜色。下面示范如何根据每个点的y值来设置其颜色：
import matplotlib.pyplot as plt
x_values = [1, 2, 3, 4, 5]
y_values = [1, 4, 9, 16, 25]
# 参数linewidth决定plot()绘制的线条的粗细 将参数c设置成了一个y值列表，并使用cmap参数告诉pyplot使用哪个颜色映射！
plt.scatter(x_values, y_values, c=y_values, cmap=plt.cm.Reds, edgecolors='none', s=100)
# 设置图表标题，并给坐标轴加上标签 参数fontsize指定了图表中文字的大小。
plt.title('Square Numbers', fontsize=24)
plt.xlabel('Value', fontsize=14)
plt.ylabel('Square of Value', fontsize=14)
# 设置刻度标记的大小 参数labelsize设置刻度标记的字号。
plt.tick_params(axis='both', labelsize=14)
plt.show()
（8）自动保存图表
将对plt.show()的调用替换为对plt.savefig()的调用：
plt.savefig('squares_plot.png', bbox_inches='tight')
第一个实参指定以什么样的文件名保存；
第二个实参指定将图表多余的空白区域裁剪掉，如果要保留图表周围多余的空白区域，可省略这个实参。
标签：图表,plt,14,matplotlib,----,入门篇,values,fontsize,参数 来源： https://blog.51cto.com/u_15264787/2886556
本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享； 2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除； 5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。