如何设置Matplotlib绘图属性

这期内容当中小编将会给大家带来有关如何设置Matplotlib绘图属性，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

（1）、导入库

import matplotlib.pyplot as plt import numpy

（2）、figure对象和subplot简单运用

#figure对象 fig = plt.figure()   #figure是图象对象 ax1 = fig.add_subplot(2,2,1)  #创建一个2*2的子图，放在第一个位置 ax2 = fig.add_subplot(2,2,2)  #创建一个2*2的子图，放在第二个位置 ax3 = fig.add_subplot(2,2,3)  #创建一个2*2的子图，放在第三个位置 from numpy.random import randn plt.plot(randn(50).cumsum(),'k--')  #'k--'告诉python要画出黑色的虚线 ax1.hist(randn(100),bins=20,color='k',alpha=0.3)

（3）、调整subplot周围的间距

#调整subplot周围的间距 fig,axes = plt.subplots(2,2,sharex=True,sharey=True)  #直接生成fiure对象和Axes实例(数组) for i in range(2):   for j in range(2):     axes[i, j ].hist(numpy.random.randn(500),bins = 50,color='k',alpha=0.5)   #遍历创建图 plt.subplots_adjust(left=None,bottom=None,right=None,top=None,wspace=0,hspace=0)  #用于调整subplot周围的间距

（4）、颜色、标记和线型

#颜色、标记和线型 plt.figure() ##linestyle设置线型，color设置颜色,marker设置设置连接点 plt.plot(numpy.random.randn(30).cumsum(),linestyle='--',color='g',marker='o')

（5）、设置标题、轴标签，刻度以及刻度标签

#设置标题、轴标签，刻度以及刻度标签 fig = plt.figure()   #创建figure对象 ax = fig.add_subplot(1,1,1)   #获得Axes对象 ax.plot(numpy.random.randn(1000).cumsum()) #生成随机数 ax.set_xticks([0,250,500,750,1000])   #设置x轴刻度 ax.set_yticks([-20,-10,0,10,20])    #设置y轴刻度 ax.set_title('My first matplotlib plot')  #设置标题 ax.set_xlabel('Xtages')   #设置x轴标签 ax.set_ylabel('Ytages')   #设置y轴标签

（6）、添加图例

#添加图例 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1,1,1) ax.plot(numpy.random.randn(1000).cumsum(),'k',label='one') #label标签用于添加图例 ax.plot(numpy.random.randn(1000).cumsum(),'k',label='two') ax.plot(numpy.random.randn(1000).cumsum(),'k',label='three') ax.legend(loc='best')    #loc选项可以选择图例的位置

（7）、添加注释

#添加注释 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1,1,1) ax.plot(numpy.random.randn(1000).cumsum(),'k',label='one') #label标签用于添加图例 plt.annotate("Important value", (55,20), xycoords='data',  #添加注释的方法      xytext=(5, 38),      arrowprops=dict(arrowstyle='->'))

（8）、绘制常用图形

#绘制常用图形 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1,1,1) rect = plt.Rectangle((0.2,0.75),0.4,0.15,color='k',alpha=0.3)  #长方形 circ = plt.Circle((0.7,0.2),0.15,color='b',alpha=0.3)      #椭圆形 ax.add_patch(rect)   #添加到图版中 ax.add_patch(circ)

（9）、图表的导出

#图表的保存 fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(1,1,1) rect = plt.Rectangle((0.2,0.75),0.4,0.15,color='k',alpha=0.3)  #长方形 ax.add_patch(rect)   #添加到图版中 fig.savefig('figpath.png',dpi = 400,bbox_inches='tight') #dpi可以控制图象的分辨率,bbox_inches可以剪除图表的空白部分

上述就是小编为大家分享的如何设置Matplotlib绘图属性了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道。