标签：颜色 函数 映射 pyplot Matplotlib 图表 使用指南 绘制

Matplotlib常用开发模块

1,Pyplot模块 — 包含很多用于生成图表的函数

• Plot函数（将y对x绘制为线条）

  Plot（y）：plot将绘制二维的线条，针对y的每个数据，以数据的索引当做x与其值配对绘制曲线。

  Plot（y，linewidth）：linewidth决定了plot()绘制的线条的粗细

• Show函数

  打开matplotlib查看器，并显示绘制图像

• Title函数

  给图表指定标题

• xlable和ylable函数

  为每条轴设置标题，fontsize参数指定图表中文字的大小

• tick_parms函数

  设置刻度样式

  tick_parms（axis = ‘both’, which = 'major', labesize = 14）

  ​ axis：{‘x’, ‘y’, ‘both’}, default：‘both’ 【应用参数的轴】

  ​ labesize：刻度标签字体大小

  ​ which：可选{‘major’, ‘minor’, ‘both’} 选择对主or副坐标轴进行操作

• scatter函数

  绘制单个点 用于绘制散点图

  matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, edgecolors='None',c=(0, 0, 0.8)/ c='red',cmap='None'·····)

  参数说明：

  ​ x, y：所绘制点的位置 s：点的大小

  ​ edgecolors ：散点的颜色，默认为蓝色点和黑色轮廓 None删除黑色轮廓

  ​ c：点的颜色选择，可使用RGB颜色模式自定义颜色，其中三个0~1之间的小数值，分别表示红色，绿色，蓝色分量

  ​ 值越接近0，指定的颜色越深，越接近1，颜色越浅

  cmap：指定散点的颜色映射，会使用不同的颜色来区分散点的值

​

• axis 函数

  ——— 设置轴的属性

​ matplotlib,pyplot.axis([xmin, xmax, ymin, ymax])

​ 需要提供四个值：x 和 y坐标轴的最小值和最大值

• show 函数

  显示图形

• figure 函数

  ———– 函数 figure() 用于指定图表的宽度、高度、分辨率和背景色

  • 参数

    figsize：需要指定一个元组，向matplotlib指出绘图窗口的尺寸

    dpi：传递分辨率

• savefig 函数

  保存当前图形

  

  第一个实参指定要以什么样的文件名保存图表，这个文件将存储到scatter_squares.py所在的目录中；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。

2,颜色映射（colormap）

​ ——— 颜色映射（colormap）是一系列颜色，它们从起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，例如，你可能用较浅的颜色来显示较小的值，并使用较深的颜色来显示较大的值。

模块pyplot内置了一组颜色映射。要使用这些颜色映射，你需要告诉pyplot该如何设置数据集中每个点的颜色。下面演示了如何根据每个点的y值来设置其颜色：

plt.scatter(x_values, y_values, c``=``y_values, cmap``=``plt.cm.Blues,edgecolor``=``"none"``,s``=``40``)

我们将参数c设置成了一个y值列表，并使用参数cmap告诉pyplot使用哪个颜色映射。这些代码将y值较小的点显示为浅蓝色，并将y值较大的点显示为深蓝色，生成的图形如图

标签：颜色,函数,映射,pyplot,Matplotlib,图表,使用指南,绘制
来源： https://www.cnblogs.com/ZQSblog/p/14268910.html

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。