Python大数据处理之matplotlib.pyplot初步使用_Python

提示：本文只介绍了pyplot的使用，非matplotlib全部内容

前言

本文介绍了matplotlib数据可视化库的基本使用方法。主要内容包括：

1) 通过pyplot.plot()绘制基础图表；

2) 常用api详解，包括设置图片大小(figure)、调整坐标轴刻度(xticks)、中文显示配置、添加图表描述信息等；

3) 完整案例演示三天气温变化折线图的绘制过程，涵盖数据生成、图表样式设置、坐标轴调整、图例添加等关键步骤。

一、matplotlib

matplotlib能将数据可视化，更直观的呈现；

使数据更加客观、更具说服力；

中文参考文档：

matplotlib — matplotlib 3.10.3 文档 - matplotlib 绘图库

二、基础演示

代码如下：

"""
matplotlib基础演示
"""
from matplotlib import pyplot as plt

x = list(range(2, 26, 2))
y = [15, 13, 14.5, 17, 20, 25, 26, 26, 27, 22, 18, 15]

# 设置图片大小
plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)

# 绘图
plt.plot(x, y)

plt.show()

三、部分api

1. 设置图片大小

matplotlib.pyplot.figure，创建一个新图表，或激活一个现有图表。

部分参数：

figsize：(float, float)，默认值：rcparams["figure.figsize"] (默认值：[6.4, 4.8])

宽度、高度，单位为英寸。

dpi：float，默认值：rcparams["figure.dpi"] (默认值：100.0)

图表的分辨率，单位为每英寸点数。

2. 调整x轴或y轴上的刻度

matplotlib.pyplot.xticks，获取或设置 x 轴当前的刻度位置和标签。

ticks：类数组，可选。x刻度位置列表。传入空列表将移除所有x刻度。

labels：类数组, 可选。放置在给定 ticks 位置的标签。此参数只能在同时传递 ticks 时使用。

rotation：float，默认值：0。刻度旋转度数，避免拥堵。

当刻度太密集，使用列表的步长（间隔取值）来解决

# 设置x轴刻度 设置为0.5间隔的
plt.xticks(list(i / 2 for i in range(4, 49))[::3])
# 设置y刻度值
plt.yticks(range(min(y), max(y) + 1))

刻度为字符串类型时，同时提供ticks和labels参数

# 设置x轴刻度（每10分钟显示一个标签）
_xtick_label = [f"10点{i}分" for i in range(60)] + [f"11点{i}分" for i in range(60)]
plt.xticks(list(x_data)[::5], _xtick_label[::5], rotation=45)  # 旋转45度避免重叠

3. 设置中文显示

import matplotlib

# 设置中文字体 & 负号
matplotlib.rcparams['font.family'] = 'microsoft yahei'
matplotlib.rcparams['axes.unicode_minus'] = false

4. 添加描述信息

4.1 x、y轴的描述信息

matplotlib.pyplot.xlabel，设置 x 轴的标签。（y轴：matplotlib.pyplot.ylabel，参数相同）

xlabel：str，标签文本。

labelpad：float, 默认值： rcparams["axes.labelpad"] （默认值： 4.0）

从坐标轴边界框（包括刻度线和刻度标签）开始的间距（以点为单位）。如果为 none，则保留先前的值。

loc：{'left', 'center', 'right'}, 默认值： rcparams["xaxis.labellocation"] （默认值： 'center'）

标签位置。这是传递参数 x 和 horizontalalignment 的高级替代方案。

4.2 图表标题

matplotlib.pyplot.title，为 axes 设置标题。设置三个可用坐标轴标题之一。这些可用标题位于坐标轴上方，可居中、左对齐或右对齐。

label：字符串，用于标题的文本

loc：{'center', 'left', 'right'}，默认值：rcparams["axes.titlelocation"]（默认值：'center'）

要设置的标题位置。

y：浮点数，默认值：rcparams["axes.titley"]（默认值：none）

标题的垂直轴位置（1.0 为顶部）。如果为 none（默认值），且rcparams["axes.titley"]（默认值：none）也为 none，则 y 会自动确定以避免轴上的装饰器。

pad：浮点数，默认值：rcparams["axes.titlepad"]（默认值：6.0）

标题相对于坐标轴顶部的偏移量，以点为单位。

5. 图表绘制

matplotlib.pyplot.plot，将 y 对 x 绘制为线和/或标记。

调用：

plot([x], y, [fmt], *, data=none, **kwargs)
plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs)

可以使用 line2d 属性作为关键字参数，以更好地控制外观

6. 显示图例

matplotlib.pyplot.legend，在 axes 上放置图例。

方式一

当您不传入任何额外参数时，要添加到图例中的元素将自动确定。

在这种情况下，标签取自 artist（plot设置参数label后返回的对象）

也可以使用artist 上的 set_label() 方法来指定。

plt.plot(x_data, y_data, color='red', label='气温')

方式二

分别传递一个图例艺术对象的可迭代对象，后跟一个图例标签的可迭代对象。

plt.legend([line1, line2, line3], ['label1', 'label2', 'label3'])

方式三

类似于方法2，但标签取自艺术对象的标签属性。

line1, = plt.plot([1, 2, 3], label='label1') line2, = plt.plot([1, 2, 3], label='label2') plt.legend(handles=[line1, line2])

四、案例

"""
绘制三天的10点到12点每分钟的气温
"""

from matplotlib import pyplot as plt
import random
from datetime import datetime, timedelta

# 设置中文字体 & 负号
plt.rcparams['font.family'] = 'simhei'
plt.rcparams['axes.unicode_minus'] = false

# 生成数据
start_time = datetime.strptime("10:00", "%h:%m")  # 起始时间10:00
x_data = [(start_time + timedelta(minutes=i)).strftime("%h:%m") for i in range(120)]  # 生成10:00-12:00的hh:mm格式时间
y_data1 = [random.randint(10, 30) for _ in range(120)]  # 随机生成10-30℃的气温数据
y_data2 = [random.randint(10, 30) for _ in range(120)]  # 随机生成10-30℃的气温数据
y_data3 = [random.randint(10, 30) for _ in range(120)]  # 随机生成10-30℃的气温数据


# 设置图形大小
plt.figure(figsize=(15, 5), dpi=100)

# 绘制折线图
plt.plot(x_data, y_data1, color='red', linestyle='-', linewidth=1, marker='.', markersize=5, label="one")
plt.plot(x_data, y_data2, color='#00ff00', linestyle='-.', linewidth=1, marker='.', markersize=5, label="two")
plt.plot(x_data, y_data3, color='#87ceeb', linestyle=':', linewidth=1, marker='.', markersize=5, label="three")

# 设置x轴刻度（每10分钟显示一个标签）
plt.xticks(x_data[::10], rotation=45)  # 旋转45度避免重叠

# 添加标题和标签
plt.title("10:00-12:00每分钟气温变化", fontsize=14)
plt.xlabel("时间", fontsize=12)
plt.ylabel("温度(℃)", fontsize=12)
plt.grid(alpha=0.3)  # 半透明网格线
plt.legend()  # 显示图例

# 自动调整布局防止标签被截断
plt.tight_layout()

# 显示图形
plt.show()