In [1]:

from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib as mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 中文字型支援

 

對於折線圖的繪製，在之前部落格的示例中都有使用，在面向物件繪圖方法中，一般是建立axes例項後呼叫plot()方法實現折線圖繪製，並通過傳遞各種引數實現對影象的設定。 散點圖的繪製通過axes例項的scatter()方法來實現。scatter()方法的引數和引數取值與繪製折線圖的plot()方法基本一致，所以本文將兩種圖放在一起進行介紹。

 

1 多影象繪製¶

 

在一個axes中，可以繪製多條折線圖，秩序多次呼叫plot()或者scatter()方法即可。

In [2]:

x1 = np.linspace(0.0, 5.0, 10)
y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1)
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 3), tight_layout=True)

# 折線圖
axes[0].set_title('圖1 折 線 圖')
axes[0].plot(x1, y1)
axes[0].plot(x1, y1+0.5)

# 散點圖
axes[1].set_title('圖2 散 點 圖')
axes[1].scatter(x1, y1)
axes[1].scatter(x1, y1+0.5)
plt.show()

   

2 顏色¶

 

顏色通過color引數來設定，color引數的值可以使顏色的英文全稱，例如'green'、'red'，也可以是簡寫，例如'g'表示'green'、'r表示'red'，一些常見顏色全稱和簡寫如下所示。

• 'b' , blue
• 'g' , green
• 'r' , red
• 'c' , cyan
• 'm' , magenta
• 'y' , yellow
• 'k' , black
• 'w' , white

如果覺得這些常見的顏色不夠用，設定可以用16進位制字元來表示顏色。

In [3]:

x1 = np.linspace(0.0, 5.0, 10)
y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1)
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 3), tight_layout=True)

# 折線圖
axes[0].set_title('圖1 折 線 圖')
axes[0].plot(x1, y1, color='red')  # 紅色
axes[0].plot(x1, y1+0.5, color='g')  # 綠色
axes[0].plot(x1, y1+1, color='#008000')  # 也是綠色

# 散點圖
axes[1].set_title('圖2 散 點 圖')
axes[1].scatter(x1, y1, color='red')  # 紅色
axes[1].scatter(x1, y1+0.5, color='g')  # 綠色
axes[1].scatter(x1, y1+1, color='#008000')  # 也是綠色
plt.show()

   

3 圖例¶

 

axes例項中提供了legend()方法用於新增圖例，legend()方法會將元素的label字串設定為圖例，如下面的示例所示，有兩種引數傳遞方式來設定label。除了label外，還可以傳遞loc引數來設定圖例的位置，loc引數值可以使代表位置的字串，也可以是對應的整數，其對應關係如下所示：

    ===============   =============
    Location String   Location Code
    ===============   =============
    'best'            0
    'upper right'     1
    'upper left'      2
    'lower left'      3
    'lower right'     4
    'right'           5
    'center left'     6
    'center right'    7
    'lower center'    8
    'upper center'    9
    'center'          10
    ===============   =============

In [4]:

x1 = np.linspace(0.0, 5.0, 10)
y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1)
fig, axes = plt.subplots(3, 2, figsize=(10, 8), tight_layout=True)

axes[0, 0].plot(x1, y1, label='線1')  # 傳遞label引數
axes[0, 0].plot(x1, y1+0.5, label='線2')  # 傳遞label引數
axes[0, 0].legend(loc='best')  # 預設就是best

axes[1, 0].plot(x1, y1, label='線1')  # 傳遞label引數
axes[1, 0].plot(x1, y1+0.5, label='線2')  # 傳遞label引數
axes[1, 0].legend(loc='lower right')

line1, = axes[2, 0].plot(x1, y1)  # 注意，等號前面有逗號
line2, = axes[2, 0].plot(x1, y1+0.5)
axes[2, 0].legend(handles=(line1, line2), labels=('線1', '線2'), loc='upper center')


axes[0, 1].scatter(x1, y1, label='第一組')  # 傳遞label引數
axes[0, 1].scatter(x1, y1+0.5, label='第二組')  # 傳遞label引數
axes[0, 1].legend(loc='best')  # 預設就是best

axes[1, 1].scatter(x1, y1, label='第一組')  # 傳遞label引數
axes[1, 1].scatter(x1, y1+0.5, label='第二組')  # 傳遞label引數
axes[1, 1].legend(loc='lower right')


group1 = axes[2, 1].scatter(x1, y1)   # 注意，等號前面沒有逗號，這是與plot()方法不同的
group2 = axes[2, 1].scatter(x1, y1+0.5) 

axes[2, 1].legend(handles=(group1, group2), labels=('第一組', '第二組'), loc='upper center')

plt.show()

 

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