Matplotlib入门[07]——修改默认设置

参考：

• https://ailearning.apachecn.org/
• Matplotlib官网

使用Jupyter进行练习

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

生成三角函数：

x = np.linspace(-np.pi, np.pi)
c, s = np.cos(x), np.sin(x)

默认绘图

p = plt.plot(x,c)
p = plt.plot(x,s)# 在脚本中需要加上这句才会显示图像
plt.show()

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可以修改默认的属性来得到更漂亮的结果。

图

图像以 Figure # 为窗口标题，并且数字从 1 开始，figure() 函数的主要参数如下：

# 设置图像大小
f = plt.figure(figsize=(10,6), dpi=80)# 画图
p = plt.plot(x,c)
p = plt.plot(x,s)# 在脚本中需要加上这句才会显示图像
plt.show()

设置线条颜色，粗细，类型

使用 color, linewidth, linestyle 参数，指定曲线的颜色，粗细，类型：

# 设置图像大小
f = plt.figure(figsize=(10,6), dpi=80)# 画图，指定颜色，线宽，类型
p = plt.plot(x, c, color="blue", linewidth=2.5, linestyle="-")
p = plt.plot(x, s, color="red",  linewidth=2.5, linestyle="-")# 在脚本中需要加上这句才会显示图像
plt.show()

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也可以使用格式字符来修改参数：

# 设置图像大小
f = plt.figure(figsize=(10,6), dpi=80)# 画图，指定颜色，线宽，类型
p = plt.plot(x, c, 'b-', x, s, 'r-', linewidth=2.5)# 在脚本中需要加上这句才会显示图像
plt.show()

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设置横轴纵轴的显示区域

可以使用 plt 中的 xlim 和 ylim 来设置坐标轴的显示区域：

# 设置图像大小
p = plt.figure(figsize=(10,6), dpi=80)# 画图，指定颜色，线宽，类型
p = plt.plot(x, c, 'b-', x, s, 'r-', linewidth=2.5)######################################################################### 设置显示范围
p = plt.xlim(x.min() * 1.1, x.max() * 1.1)
p = plt.ylim(c.min() * 1.1, c.max() * 1.1)######################################################################### 在脚本中需要加上这句才会显示图像
plt.show()

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设置刻度

将 x 轴的刻度设为与 \piπ 有关的点，可以使用 plt 中的 xticks 和 yticks 函数，将需要的刻度传入。

# 设置图像大小
f = plt.figure(figsize=(10,6), dpi=80)# 画图，指定颜色，线宽，类型
p = plt.plot(x, c, 'b-', x, s, 'r-', linewidth=2.5)# 设置显示范围
plt.xlim(x.min() * 1.1, x.max() * 1.1)
plt.ylim(c.min() * 1.1, c.max() * 1.1)############################################################################ 设置刻度
p = plt.xticks([-np.pi, -np.pi/2, 0, np.pi/2, np.pi])
p = plt.yticks([-1, 0, 1])############################################################################ 在脚本中需要加上这句才会显示图像
plt.show()

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刻度显示数学公式

想让刻度的位置显示的是含有 π\piπ 的标识而不是浮点数，可以在 xticks 中传入第二组参数，这组参数代表对应刻度的显示标识。这里，使用 latex 的语法来显示特殊符号（使用 $$ 包围的部分）。

# 设置图像大小
f = plt.figure(figsize=(10,6), dpi=80)# 画图，指定颜色，线宽，类型
p = plt.plot(x, c, 'b-', x, s, 'r-', linewidth=2.5)# 设置显示范围
plt.xlim(x.min() * 1.1, x.max() * 1.1)
plt.ylim(c.min() * 1.1, c.max() * 1.1)# 设置刻度及其标识
p = plt.xticks([-np.pi, -np.pi/2, 0, np.pi/2, np.pi], ['$-\pi$', '$-\pi/2$', '$0$', '$\pi/2$', '$\pi$'], fontsize ='xx-large')
p = plt.yticks([-1, 0, 1], ['$-1$', '$0$', '$+1$'], fontsize ='xx-large')# 在脚本中需要加上这句才会显示图像
plt.show()

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移动坐标轴的位置

现在坐标轴的位置是在边界上，而且有上下左右四条，将下面和左边的两条移动到中间，并将右边和上面的两条去掉：

# 设置图像大小
f = plt.figure(figsize=(10,6), dpi=80)# 画图，指定颜色，线宽，类型
plt.plot(x, c, 'b-', x, s, 'r-', linewidth=2.5)# 设置显示范围
plt.xlim(x.min() * 1.1, x.max() * 1.1)
plt.ylim(c.min() * 1.1, c.max() * 1.1)# 得到轴的句柄
ax = plt.gca()
# ax.spines参数表示四个坐标轴线
# 将右边和上边的颜色设为透明
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')#################################################################################### 将 x 轴的刻度设置在下面的坐标轴上
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
# 设置位置
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))# 将 y 轴的刻度设置在左边的坐标轴上
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
# 设置位置
ax.spines['left'].set_position(('data',0))#################################################################################### 加入图例，frameon表示去掉图例周围的边框
l = plt.legend(['cosine', 'sine'], loc='upper left', frameon=False)#################################################################################### 设置刻度及其标识
p = plt.xticks([-np.pi, -np.pi/2, 0, np.pi/2, np.pi], ['$-\pi$', '$-\pi/2$', '$0$', '$\pi/2$', '$\pi$'], fontsize ='xx-large')
p = plt.yticks([-1, 0, 1], ['$-1$', '$0$', '$+1$'], fontsize ='xx-large')# 在脚本中需要加上这句才会显示图像
plt.show()

注释特殊点

可以使用 anotate 函数来注释特殊的点，假设我们要显示的点是 2π/32\pi/32π/3：

# 设置图像大小
plt.figure(figsize=(10,6), dpi=80)# 画图，指定颜色，线宽，类型
plt.plot(x, c, 'b-', x, s, 'r-', linewidth=2.5)# 设置显示范围
plt.xlim(x.min() * 1.1, x.max() * 1.1)
plt.ylim(c.min() * 1.1, c.max() * 1.1)# 得到画图的句柄
ax = plt.gca()# ax.spines参数表示四个坐标轴线
# 将右边和上边的颜色设为透明
ax.spines['right'].set_color('none')
ax.spines['top'].set_color('none')# 将 x 轴的刻度设置在下面的坐标轴上
ax.xaxis.set_ticks_position('bottom')
# 设置位置
ax.spines['bottom'].set_position(('data',0))# 将 y 轴的刻度设置在左边的坐标轴上
ax.yaxis.set_ticks_position('left')
# 设置位置
ax.spines['left'].set_position(('data',0))# 设置刻度及其标识
plt.xticks([-np.pi, -np.pi/2, 0, np.pi/2, np.pi], ['$-\pi$', '$-\pi/2$', '$0$', '$\pi/2$', '$\pi$'], fontsize ='xx-large')
plt.yticks([-1, 0, 1], ['$-1$', '$0$', '$+1$'], fontsize ='xx-large')# 加入图例，frameon表示图例周围是否需要边框
l = plt.legend(['cosine', 'sine'], loc='upper left', frameon=False)##################################################################################### 数据点
t = 2 * np.pi / 3# 蓝色虚线
plt.plot([t,t],[0,np.cos(t)], color ='blue', linewidth=2.5, linestyle="--")# 该点处的 cos 值
plt.scatter([t,],[np.cos(t),], 50, color ='blue')# 在对应的点显示文本
plt.annotate(r'$\sin(\frac{2\pi}{3})=\frac{\sqrt{3}}{2}$', # 文本xy=(t, np.sin(t)), # 数据点坐标位置xycoords='data',   # 坐标相对于数据xytext=(+10, +30), # 文本位置坐标textcoords='offset points', # 坐标相对于数据点的坐标fontsize=16,       # 文本大小arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2")) # 箭头# 红色虚线
p = plt.plot([t,t],[0,np.sin(t)], color ='red', linewidth=2.5, linestyle="--")# 该点处的 sin 值
p = plt.scatter([t,],[np.sin(t),], 50, color ='red')# 显示文本
p = plt.annotate(r'$\cos(\frac{2\pi}{3})=-\frac{1}{2}$',xy=(t, np.cos(t)), xycoords='data',xytext=(-90, -50), textcoords='offset points', fontsize=16,arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2"))###################################################################################### 在脚本中需要加上这句才会显示图像
plt.show()

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