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设置x轴相同,不同的y轴刻度:import matplotlib.pyplot as plt,plt.rcParams['font.sans-serif']=['KaiTi'],names = ['张麻子', '李麻子', '王麻子', '孙麻子'],values = [15, 12, 14, 18],# 用plt.subplots来初始化一个figure(画布) 和 2个axes(图表),并且定义背景颜色为白色,dpi为100,fig, [[ax1, ax2], [ax3, ax4]] = plt.subplots(2, 2, sharex=True, sharey=True, facecolor='white', figsize=(9, 5), dpi=100),fig.suptitle('这里有四个麻匪'),ax1.bar(names, values, color='b', alpha=0.3) # 画第一幅图,ax2.scatter(names, values, color='r') # 画第二幅图,ax3.plot(names, values, color='y', alpha=0.8) # 画第三幅图,ax4.bar(names, values, color='c', alpha=0.5) # 画第四幅图,fig.show()。
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控制哪些坐标轴出现在图中在这一部分里,pylab中并没有接口直接控制哪些坐标轴,因此需要利用函数gca。由于python的哲学是一切皆对象,实际上gca的用处并不大。我们这里为了让整个编程看起来就像一些命令的排列,就使用这个函数。
1,xlable,ylable设置x,y轴的标题文字。
2,title设置标题。
3,xlim,ylim设置x,y轴显示范围。
plt.show()显示绘图窗口,通常情况下,show()会阻碍程序运行,带-wthread等参数的环境下,窗口不会关闭。
plt.saveFig()保存图像。
面向对象绘图
1,当前图表和子图可以用gcf(),gca()获得。
subplot()绘制包含多个图表的子图。
configure subplots,可调节子图与图表边框距离。
可以通过修改配置文件更改对象属性。
图标显示中文
1,在程序中直接指定字体。
2, 在程序开始修改配置字典reParams.
3,修改配置文件。
Artist对象
1,图标的绘制领域。
2,如何在FigureCanvas对象上绘图。
3,如何使用Renderer在FigureCanvas对象上绘图。
FigureCanvas和Render处理底层图像操作,Artist处理高层结构。
分为简单对象和容器对象,简单的Aritist是标准的绘图元件,例如Line 2D,Rectangle,Text,AxesImage等,而容器类型包含许多简单的的 Aritist对象,使他们构成一个整体,例如Axis,Axes,Figure等。
直接创建Artist对象进项绘图操作步奏:
1,创建Figure对象(通过figure()函数,会进行许多初始化操作,不建议直接创建。)
2,为Figure对象创建一个或多个Axes对象。
3,调用Axes对象的方法创建各类简单的Artist对象。
Figure容器
如何找到指定的Artist对象。
1,可调用add_subplot()和add_axes()方法向图表添加子图。
2,可使用for循环添加栅格。
3,可通过transform修改坐标原点。
Axes容器
1,patch修改背景。
2,包含坐标轴,坐标网格,刻度标签,坐标轴标题等内容。
3,get_ticklabels(),,get-ticklines获得刻度标签和刻度线。
1,可对曲线进行插值。
2,fill_between()绘制交点。
3,坐标变换。
4,绘制阴影。
5,添加注释。
1,绘制直方图的函数是
2,箱线图(Boxplot)也称箱须图(Box-whisker Plot),是利用数据中的五个统计量:最小值、第一四分位
数、中位数、第三四分位数与最大值来描述数据的一种方法,它可以粗略地看出数据是否具有对称性以及分
布的分散程度等信息,特别可以用于对几个样本的比较。
3,饼图就是把一个圆盘按所需表达变量的观察数划分为若干份,每一份的角度(即面积)等价于每个观察
值的大小。
4,散点图
5,QQ图
低层绘图函数
类似于barplot(),dotchart()和plot()这样的函数采用低层的绘图函数来画线和点,来表达它们在页面上放置的位置以及其他各种特征。
在这一节中,我们会描述一些低层的绘图函数,用户也可以调用这些函数用于绘图。首先我们先讲一下R怎么描述一个页面;然后我们讲怎么在页面上添加点,线和文字;最后讲一下怎么修改一些基本的图形。
绘图区域与边界
R在绘图时,将显示区域划分为几个部分。绘制区域显示了根据数据描绘出来的图像,在此区域内R根据数据选择一个坐标系,通过显示出来的坐标轴可以看到R使用的坐标系。在绘制区域之外是边沿区,从底部开始按顺时针方向分别用数字1到4表示。文字和标签通常显示在边沿区域内,按照从内到外的行数先后显示。
添加对象
在绘制的图像上还可以继续添加若干对象,下面是几个有用的函数,以及对其功能的说明。
•points(x, y, ...),添加点
•lines(x, y, ...),添加线段
•text(x, y, labels, ...),添加文字
•abline(a, b, ...),添加直线y=a+bx
•abline(h=y, ...),添加水平线
•abline(v=x, ...),添加垂直线
•polygon(x, y, ...),添加一个闭合的多边形
•segments(x0, y0, x1, y1, ...),画线段
•arrows(x0, y0, x1, y1, ...),画箭头
•symbols(x, y, ...),添加各种符号
•legend(x, y, legend, ...),添加图列说明
在 python 中使用 matplotlib 绘制散点图时,可以使用 xtick.set_rotation() 函数来设置 x 轴刻度标签的旋转角度。例如,要将 x 轴刻度标签倾斜 45 度,可以使用以下代码:
Copy code
import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制散点图
plt.scatter(x, y)
# 获取 x 轴的刻度对象
xticks = plt.gca().get_xticks()
# 设置 x 轴刻度标签的旋转角度
plt.gca().set_xticklabels(xticks, rotation=45)
# 显示图形
plt.show()
在这段代码中,我们使用 plt.scatter() 函数绘制散点图,然后使用 plt.gca().get_xticks() 函数获取 x 轴的刻度对象。接着,我们使用 plt.gca().set_xticklabels() 函数设置 x 轴刻度标签的旋转角度,最后使用 plt.show() 函数显示图形。
注意:在调用 plt.scatter() 函数之前,需要先设置 x 和 y 轴的数据。