python控制matplotlib大小,matplotlib標註最大值

本文目錄一覽：

• 1、Python數據可視化利器Matplotlib從入門到高級4
• 2、python matplotlib數據作圖
• 3、Python畫圖：改變所有字體（大小，名稱等）
• 4、python數據分析需要哪些庫？
• 5、python matplotlib 圖例字體大小
• 6、python數據可視化–matplotlib繪製散點圖

Python數據可視化利器Matplotlib從入門到高級4

2D曲線繪製是Matplotlib繪圖的最基本功能，也是用得最多、最重要的繪圖功能之一，本文開始詳細介紹Matplotlib 2D曲線繪圖功能。我的介紹主要以面向對象的編碼風格為主，但會在文章的末尾附上相應的pyplot風格的源代碼，供大家查閱、對比。我們先看一段代碼：

代碼運行效果如下：

這個繪圖中我們沒有作任何設置，一切交給Matplotlib處理。我們只是看到了繪製出的曲線的樣子。但這與我們所想要的效果可能差異較大。所以我們還需要對圖形進行一些自定義。

不管我們想生成什麼樣的圖形，在Matplotlib當中，大致都可以總結為三步：一是構造繪圖用的數據（Matplotlib推薦numpy數據，本系列介紹Matplotlib繪圖，暫不涉及numpy的相關內容，留待後續有空餘時吧）；二是根據數據的特點選擇適當的繪圖方法並繪製出數據的圖形；第三步則是對繪製的圖形進行自定義設置或者美化以達到滿足我們獲得精美的輸出圖形的要求。

在上面的繪圖中，我們僅僅做到了第二步，下面我們來進行一些自定義，而Matplotlib為此提供了非常豐富的功能。

你可能最想先嘗試一下換個顏色看看曲線是什麼樣的，這有很多種方法。首先，我們可以在繪製圖形的時候直接指定它，我們把繪圖的代碼改成下面的樣子：

這裡的 『r』 是 「red」的簡寫，表示將曲線的顏色指定為紅色。也可以寫成下面的樣子，這樣可讀性更高：

plot 返回一個 Line2D 對象的列表，我們使用一個帶有「 line1, 」的元組來解包，隨後使用 set_color() 代碼設置line1 曲線的顏色，請注意這裡設置的顏色會覆蓋 plot 繪圖函數當中指定的顏色。上面三段代碼各自獨立運行之後的效果是一樣的。如下：

為了提高效率，Matplotlib模仿MATLAB支持常用顏色的單字母代碼縮寫。

你還可以使用不區分大小寫的十六進位 RGB 或 RGBA 字元串（如：’#0f0f0f’），或者不區分大小寫的 X11/CSS4 顏色名稱（如：’aquamarine’），以及來自 xkcd color survey 的不區分大小寫的顏色名稱（如：’xkcd:sky blue’）等等。更為詳細的顏色規範，你可以查閱官方文檔。但對於Python辦公而言，掌握這些應該已經足夠了。

與曲線顏色一樣，線型和線寬也有多種方式來指定：

這裡我們最終指定的線寬為2.0磅，繪圖函數當中指定的線寬被後續指定的屬性值覆蓋了。而線型在這裡由set_linestyle()指定，其中「–」和「-.」都是Matplotlib中支持的線型，「–」表示虛線，而「-.」則是點劃線。而Matplotlib默認的線型「-」實線，除此之外，Matplotlib還支持「:」點線。

我們繪製曲線之前構造的數據點在曲線上也可以標記出來，這些標記點有不同的風格。同樣可以以不同的方式來設置它：

注意第一行代碼當中的「r:o」字元串，它是一種簡寫形式，是將顏色、線型和標記點形狀在一個字元串中同時設置的方式，其中的「r」表示紅色，「:」表示點線，「o」表示標記點為大圓點。只有在顏色使用單字元代碼時才可以像上面這樣組合起來同時表示三個屬性。默認情況下，標記點的顏色與線型顏色相同，但可以單獨設置與曲線不同的顏色，不僅如此，標記點的邊線顏色和中間填充顏色也都可以單獨設置。上面第二行代碼我們就使用set_markeredgecolor(‘b’)將標記點邊線顏色設置為了藍色。與標記點設置相關的還有set_marker（設置標記點形狀）、set_markeredgewidth（設置標記點邊線寬度）、set_markerfacecolor（設置標記點中間的填充色）、set_markersize （設置標記點的大小）等。下面是我整理的Matplotlib支持的所有標記點形狀。

本文先介紹到此，後續進一步介紹坐標軸、圖例和網格線的設置。最後附上本文pyplot風格的繪圖代碼：

顯然這種簡單繪圖pyplot風格要簡潔一些，還是很有優勢的。

python matplotlib數據作圖

一、使用numpy生成長度為100的等差序列作為自變數，命名為x，並使用三角函數SiNx和cosx**2生成兩個因變數，命名為y和Z。

二、設置畫布的大小、顏色、寬度、類型和標籤。

三、通過plt.figure(figsize=(10,6))的畫布。圖（（10,6））。

四、嘗試plt.plot(x,y,color=’red’,linewidth=2,label=’$\sinx$’)和plt.plot(x,z,’b–‘,label=’$\cosx^2$’)。

五、分通過plt.xlabel(‘T’)和plt.ylabel(‘V’)設置X和Y軸的軸標籤；並通過plt.title(‘V changes by T’)為圖形設置標題。

六、Y[：，0]=Y[：，0]*888表示修改第一個數據並將其展開888次；之後，使用上述設置時保持不變，發現另一行幾乎是一條直線。

Python畫圖：改變所有字體（大小，名稱等）

參考 python – 如何在matplotlib圖上更改字體大小

畫圖時如果使用latex，如果latex字體太粗，顯得與其他字體格格不入，則可以設置

如果想要latex的字體與其他文本字體一樣，則可以使用 \mathregular{…} 包裹住對應的公式。

An introduction to writing mathematical expressions in Matplotlib

如果解決了你的問題，就贊一個吧，讓我知道有沒有幫到你，謝謝！

python數據分析需要哪些庫？

1.Numpy庫

是Python開源的數值計算擴展工具，提供了Python對多維數組的支持，能夠支持高級的維度數組與矩陣運算。此外，針對數組運算也提供了大量的數學函數庫，Numpy是大部分Python科學計算的基礎，具有很多功能。

2.Pandas庫

是一個基於Numpy的數據分析包，為了解決數據分析任務而創建的。Pandas中納入了大量庫和標準的數據模型，提供了高效地操作大型數據集所需要的函數和方法，使用戶能快速便捷地處理數據。

3.Matplotlib庫

是一個用在Python中繪製數組的2D圖形庫，雖然它起源於模仿MATLAB圖形命令，但它獨立於MATLAB，可以通過Pythonic和面向對象的方式使用，是Python中Z出色的繪圖庫。主要用純Python語言編寫的，它大量使用Numpy和其他擴展代碼，即使對大型數組也能提供良好的性能。

4.Seaborn庫

是Python中基於Matplotlib的數據可視化工具，提供了很多高層封裝的函數，幫助數據分析人員快速繪製美觀的數據圖形，從而避免了許多額外的參數配置問題。

5.NLTK庫

被稱為使用Python進行教學和計算語言學工作的Z佳工具，以及用自然語言進行遊戲的神奇圖書館。NLTK是一個領先的平台，用於構建使用人類語言數據的Python程序，它為超過50個語料庫和辭彙資源提供了易於使用的介面，還提供了一套文本處理庫，用於分類、標記化、詞幹化、解析和語義推理、NLP庫的包裝器和一個活躍的討論社區。

python matplotlib 圖例字體大小

去掉plt.legend()改為—-

plt.legend(loc=0, numpoints=1)

leg = plt.gca().get_legend()

ltext = leg.get_texts()

plt.setp(ltext, fontsize=’small’)

python數據可視化–matplotlib繪製散點圖

”’

s:

size的縮寫，設置散點的大小。若是給定一個數值，則所有點的大小一致；若是給定一個數組，則每個點的大小不同。

c:

color的縮寫，設置散點的顏色。若只有一個值，則所有的點設置為同一個顏色，若給定一個顏色數組，則不同的點可以設置成不同的顏色，若給定浮點數的數組，則映射到相應的顏色。

marker:

用於設置散點的標記，用法與折線圖的marker參數一對稱，具體參考《python數據可視化–matplotlib繪製折線圖(2)》對marker的詳細介紹。

cmap:

表示數據點的顏色映射表，僅當參數c為浮點數的數組時才可用。cmap需要花很大的篇幅進行介紹，往後再詳細講解，在此先按下不表。

norm:

表示數據的亮度，取值範圍在0~1，只有c是一個浮點數的數組的時候才使用。

alpha:

表示數據的透明度，取值範圍在0~1。

linewidths:表示數據點邊緣的寬度。

edgecolors:表示數據點邊緣的顏色。

”’

”’

顏色映射是一系列顏色，從起始顏色漸變到結束顏色，可用於突出數據的規律

例如，交錢的顏色顯示較小的值，較深的顏色顯示較大的值

”’