Matplotlib 系列之【繪製函式影像】

蔣志碧發表於2019-03-04

matplotlib 是 python 最著名的繪相簿，它提供了一整套和 matlab 相似的命令 API，十分適合互動式進行繪圖。

它的文件相當完備，並且 Gallery 頁面中有上百幅縮圖，開啟之後都有源程式。因此如果你需要繪製某種型別的圖，只需要在這個頁面中瀏覽/複製/貼上一下，基本上都能搞定。

這是要實現的效果圖，利用 Matplotlib 繪製函式 y = x^2^ 的影像。

程式碼實現

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 定義 x 變數的範圍 (-3，3) 數量 50 
x=np.linspace(-3,3,50)
y=x**2

# Figure 並指定大小
plt.figure(num=3,figsize=(8,5))
# 繪製 y=x^2 的影像，設定 color 為 red，線寬度是 1，線的樣式是 --
plt.plot(x,y,color=`red`,linewidth=1.0,linestyle=`--`)

# 設定 x，y 軸的範圍以及 label 標註
plt.xlim(-1,2)
plt.ylim(-2,3)
plt.xlabel(`x`)
plt.ylabel(`y`)

# 設定座標軸刻度線 
# Tick X 範圍 (-1，2) Tick Label(-1，-0.25，0.5，1.25，2) 刻度數量 5 個
new_ticks=np.linspace(-1,2,5)
plt.xticks(new_ticks)

# Tick Y 範圍(-2.2,-1,1,1.5,2.4) ，Tick Label (-2.2, -1, 1, 1.5, 2.4) 別名(下面的英文)
plt.yticks([-2.2,-1,1,1.5,2.4],
          [r`$really bad$`,r`$bad$`,r`$normal$`,r`$good$`,r`$really good$`])


# 設定座標軸 gca() 獲取座標軸資訊
ax=plt.gca()
# 使用.spines設定邊框：x軸；將右邊顏色設定為 none。
# 使用.set_position設定邊框位置：y=0的位置；（位置所有屬性：outward，axes，data）
ax.spines[`right`].set_color(`none`)
ax.spines[`top`].set_color(`none`)

# 移動座標軸
# 將 bottom 即是 x 座標軸設定到 y=0 的位置。
ax.xaxis.set_ticks_position(`bottom`)
ax.spines[`bottom`].set_position((`data`,0))

# 將 left 即是 y 座標軸設定到 x=0 的位置。
ax.yaxis.set_ticks_position(`left`)
ax.spines[`left`].set_position((`data`,0))

# 設定標籤
ax.set_title(`y = x^2`,fontsize=14,color=`r`)

# 顯示影像
plt.show()
複製程式碼

首先一幅 Matplotlib 的影像組成部分介紹。

基本構成

在 matplotlib 中，整個影像為一個 Figure 物件。在 Figure 物件中可以包含一個或者多個 Axes 物件。每個 Axes(ax) 物件都是一個擁有自己座標系統的繪圖區域。

所屬關係如下（圖片來自網路）：

圖上：Title 為影像標題，Axis 為座標軸, Label 為座標軸標註，Tick 為刻度線，Tick Label 為刻度註釋。

各個物件關係可以梳理成以下內容（圖片來自網路）：

Matplotlib 繪圖步驟分析

注意

這裡不講解 matplotlib 的安裝，我使用的是 Anaconda 的 notebook，因此，可以直接匯入 matplotlib 的module，想要安裝 Anaconda 的請檢視的寫的另一篇文章。

如果說不想使用 Anaconda，可以看看這篇推薦文章，教你如何安裝 matplotlib（視訊和文章教程）— 莫煩 Python — Matplotlib

上面雖然貼了全部的程式碼，有 matplotlib 基礎的人一看便懂，但是對於初學者來說，就比較抓腦了。

一、matplotlib 實現簡單影像

使用 import 匯入模組 matplotlib.pyplot，並簡寫成 plt 使用 import 匯入模組 numpy，並簡寫成 np。

#匯入 module
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
複製程式碼

使用 np.linspace 定義 x：範圍是 (-3，3)，個數是50，模擬一維資料組 (x ,y) 表示曲線。

# 定義 x 變數的範圍 (-3，3) 數量 50 
x=np.linspace(-3,3,50)
y=x**2
複製程式碼

使用 plt.figure 定義一個影像視窗，使用 plt.plot 畫 (x ,y) 曲線，使用 plt.show 顯示影像。

#繪製及顯示
plt.figure()
plt.plot(x, y)
plt.show()
複製程式碼

最終程式碼

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 定義 x 變數的範圍 (-3，3) 數量 50 
x=np.linspace(-3,3,50)
y=x**2

plt.figure()
plt.plot(x, y)
plt.show()
複製程式碼

執行結果

看到這個，是不是和最終效果圖差距很大，沒關係，我們接著往下看。

二、設定 Figure 影像

使用 plt.figure 定義一個影像視窗：編號為 3，大小為 (8, 5)。使用plt.plot畫(x ,y)曲線，曲線的顏色屬性(color)為紅色。曲線的寬度(linewidth)為1.0。曲線的型別(linestyle)為虛線，使用plt.show顯示影像。

plt.figure(num=3,figsize=(8,5))
plt.plot(x,y,color=`red`,linewidth=1.0,linestyle=`--`)
複製程式碼

最終程式碼

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 定義 x 變數的範圍 (-3，3) 數量 50 
x=np.linspace(-3,3,50)
y=x**2

# Figure 並指定大小
plt.figure(num=3,figsize=(8,5))
# 繪製 y=x^2 的影像，設定 color 為 red，線寬度是 1，線的樣式是 --
plt.plot(x,y,color=`red`,linewidth=1.0,linestyle=`--`)

plt.show()
複製程式碼

執行效果

三、設定座標軸

設定 x，y 軸座標範圍及標註 label

使用 plt.xlim 設定x座標軸範圍：(-1, 2)；使用 plt.ylim 設定 y 座標軸範圍：(-2, 3)；

使用 plt.xlabel 設定 x 座標軸名稱：’x’；使用 plt.ylabel 設定 y 座標軸名稱：’I am y’；

程式碼實現

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 定義 x 變數的範圍 (-3，3) 數量 50 
x=np.linspace(-3,3,50)
y=x**2

# Figure 並指定大小
plt.figure(num=3,figsize=(8,5))
# 繪製 y=x^2 的影像，設定 color 為 red，線寬度是 1，線的樣式是 --
plt.plot(x,y,color=`red`,linewidth=1.0,linestyle=`--`)

# 設定 x，y 軸的範圍以及 label 標註
plt.xlim(-1,2)
plt.ylim(-2,3)
plt.xlabel(`x`)
plt.ylabel(`y`)

plt.show()
複製程式碼

執行結果

設定 x, y 刻度範圍及刻度標註

設定 x 軸 使用 np.linspace 定義範圍以及個數：範圍是(-1,2); 個數是 5。

使用 plt.xticks 設定 x 軸刻度：範圍是(-1,2); 個數是5。

設定 y 軸 使用 plt.yticks 設定 y 軸刻度以及名稱：刻度為 [-2, -1.8, -1, 1.22, 3]；對應刻度的名稱為 [‘really bad’,’bad’,’normal’,’good’, ‘really good’]。

# 設定座標軸刻度線 
# Tick X 範圍 (-1，2) Tick Label(-1，-0.25，0.5，1.25，2) 刻度數量 5 個
new_ticks=np.linspace(-1,2,5)
plt.xticks(new_ticks)

# Tick Y 範圍(-2.2,-1,1,1.5,2.4) ，Tick Label (-2.2, -1, 1, 1.5, 2.4) 別名(下面的英文)
plt.yticks([-2.2,-1,1,1.5,2.4],
          [r`$really bad$`,r`$bad$`,r`$normal$`,r`$good$`,r`$really good$`])
複製程式碼

最終程式碼

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 定義 x 變數的範圍 (-3，3) 數量 50 
x=np.linspace(-3,3,50)
y=x**2

# Figure 並指定大小
plt.figure(num=3,figsize=(8,5))
# 繪製 y=x^2 的影像，設定 color 為 red，線寬度是 1，線的樣式是 --
plt.plot(x,y,color=`red`,linewidth=1.0,linestyle=`--`)

# 設定 x，y 軸的範圍以及 label 標註
plt.xlim(-1,2)
plt.ylim(-2,3)
plt.xlabel(`x`)
plt.ylabel(`y`)

# 設定座標軸刻度線 
# Tick X 範圍 (-1，2) Tick Label(-1，-0.25，0.5，1.25，2) 刻度數量 5 個
new_ticks=np.linspace(-1,2,5)
plt.xticks(new_ticks)

# Tick Y 範圍(-2.2,-1,1,1.5,2.4) ，Tick Label (-2.2, -1, 1, 1.5, 2.4) 別名(下面的英文)
plt.yticks([-2.2,-1,1,1.5,2.4],
          [r`$really bad$`,r`$bad$`,r`$normal$`,r`$good$`,r`$really good$`])

# 顯示影像
plt.show()
複製程式碼

執行效果，注意看 x, y 軸刻度以及標註變化

四、移動座標軸

隱藏右邊框和上邊框

使用 plt.gca 獲取當前座標軸資訊。
使用 .spines 設定邊框：右側邊框；使用.set_color設定邊框顏色：預設白色；

使用 .spines 設定邊框：上邊框；使用.set_color設定邊框顏色：預設白色；

調整座標軸至中心（將 left 邊框調整到 x=0 處，將 bottom 邊框調整到 y=0 處）

使用 .xaxis.set_ticks_position 設定 x 座標刻度數字或名稱的位置：bottom。（所有位置：top，bottom，both，default，none）。
使用 .spines 設定邊框：x 軸；使用 .set_position設定邊框位置：y=0 的位置；（位置所有屬性：outward，axes，data）

# 設定座標軸 gca() 獲取座標軸資訊
ax=plt.gca()
# 使用.spines設定邊框：x軸；將右邊顏色設定為 none。
# 使用.set_position設定邊框位置：y=0的位置；（位置所有屬性：outward，axes，data）
ax.spines[`right`].set_color(`none`)
ax.spines[`top`].set_color(`none`)

# 移動座標軸
# 將 bottom 即是 x 座標軸設定到 y=0 的位置。
ax.xaxis.set_ticks_position(`bottom`)
ax.spines[`bottom`].set_position((`data`,0))

# 將 left 即是 y 座標軸設定到 x=0 的位置。
ax.yaxis.set_ticks_position(`left`)
ax.spines[`left`].set_position((`data`,0))
複製程式碼

最終程式碼

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 定義 x 變數的範圍 (-3，3) 數量 50 
x=np.linspace(-3,3,50)
y=x**2

# Figure 並指定大小
plt.figure(num=3,figsize=(8,5))
# 繪製 y=x^2 的影像，設定 color 為 red，線寬度是 1，線的樣式是 --
plt.plot(x,y,color=`red`,linewidth=1.0,linestyle=`--`)

# 設定 x，y 軸的範圍以及 label 標註
plt.xlim(-1,2)
plt.ylim(-2,3)
plt.xlabel(`x`)
plt.ylabel(`y`)

# 設定座標軸刻度線 
# Tick X 範圍 (-1，2) Tick Label(-1，-0.25，0.5，1.25，2) 刻度數量 5 個
new_ticks=np.linspace(-1,2,5)
plt.xticks(new_ticks)

# Tick Y 範圍(-2.2,-1,1,1.5,2.4) ，Tick Label (-2.2, -1, 1, 1.5, 2.4) 別名(下面的英文)
plt.yticks([-2.2,-1,1,1.5,2.4],
          [r`$really bad$`,r`$bad$`,r`$normal$`,r`$good$`,r`$really good$`])

# 設定座標軸 gca() 獲取座標軸資訊
ax=plt.gca()
# 使用.spines設定邊框：x軸；將右邊顏色設定為 none。
# 使用.set_position設定邊框位置：y=0的位置；（位置所有屬性：outward，axes，data）
ax.spines[`right`].set_color(`none`)
ax.spines[`top`].set_color(`none`)

# 移動座標軸
# 將 bottom 即是 x 座標軸設定到 y=0 的位置。
ax.xaxis.set_ticks_position(`bottom`)
ax.spines[`bottom`].set_position((`data`,0))

# 將 left 即是 y 座標軸設定到 x=0 的位置。
ax.yaxis.set_ticks_position(`left`)
ax.spines[`left`].set_position((`data`,0))

# 顯示影像
plt.show()
複製程式碼

執行結果

五、設定標題

使用 .set_title 設定標題，宣告標題為 y = x^2^，字型大小 14，顏色為 red。

# 設定標籤
ax.set_title(`y = x^2`,fontsize=14,color=`r`)
複製程式碼

最終程式碼

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 定義 x 變數的範圍 (-3，3) 數量 50 
x=np.linspace(-3,3,50)
y=x**2

# Figure 並指定大小
plt.figure(num=3,figsize=(8,5))
# 繪製 y=x^2 的影像，設定 color 為 red，線寬度是 1，線的樣式是 --
plt.plot(x,y,color=`red`,linewidth=1.0,linestyle=`--`)

# 設定 x，y 軸的範圍以及 label 標註
plt.xlim(-1,2)
plt.ylim(-2,3)
plt.xlabel(`x`)
plt.ylabel(`y`)

# 設定座標軸刻度線 
# Tick X 範圍 (-1，2) Tick Label(-1，-0.25，0.5，1.25，2) 刻度數量 5 個
new_ticks=np.linspace(-1,2,5)
plt.xticks(new_ticks)

# Tick Y 範圍(-2.2,-1,1,1.5,2.4) ，Tick Label (-2.2, -1, 1, 1.5, 2.4) 別名(下面的英文)
plt.yticks([-2.2,-1,1,1.5,2.4],
          [r`$really bad$`,r`$bad$`,r`$normal$`,r`$good$`,r`$really good$`])


# 設定座標軸 gca() 獲取座標軸資訊
ax=plt.gca()
# 使用.spines設定邊框：x軸；將右邊顏色設定為 none。
# 使用.set_position設定邊框位置：y=0的位置；（位置所有屬性：outward，axes，data）
ax.spines[`right`].set_color(`none`)
ax.spines[`top`].set_color(`none`)

# 移動座標軸
# 將 bottom 即是 x 座標軸設定到 y=0 的位置。
ax.xaxis.set_ticks_position(`bottom`)
ax.spines[`bottom`].set_position((`data`,0))

# 將 left 即是 y 座標軸設定到 x=0 的位置。
ax.yaxis.set_ticks_position(`left`)
ax.spines[`left`].set_position((`data`,0))

# 設定標籤
ax.set_title(`y = x^2`,fontsize=14,color=`r`)

# 顯示影像
plt.show()
複製程式碼

執行結果

最後，附上 matplotlib 整體結構圖（圖片來自網路）：

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Matplotlib 系列之【繪製函式影像】

程式碼實現

基本構成

Matplotlib 繪圖步驟分析

一、matplotlib 實現簡單影像

二、設定 Figure 影像

三、設定座標軸

設定 x，y 軸座標範圍及標註 label

設定 x, y 刻度範圍及刻度標註

四、移動座標軸

五、設定標題

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