2D图表 - Python的两个基础包numpy和Matplotlib示例详解

Matplotlib中最基础的模块是pyplot。先从最简单的点图和线图开始，比如我们有一组数据，还有一个拟合模型，通过下面的代码图来可视化：
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

# 通过rcParams设置全局横纵轴字体大小
mpl.rcParams['xtick.labelsize'] = 24
mpl.rcParams['ytick.labelsize'] = 24

np.random.seed(42)

# x轴的采样点
x = np.linspace(0, 5, 100)

# 通过下面曲线加上噪声生成数据，所以拟合模型就用y了……
y = 2*np.sin(x) + 0.3*x**2
y_data = y + np.random.normal(scale=0.3, size=100)

# figure()指定图表名称
plt.figure('data')

# '.'标明画散点图，每个散点的形状是个圆
plt.plot(x, y_data, '.')

# 画模型的图，plot函数默认画连线图
plt.figure('model')
plt.plot(x, y)

# 两个图画一起
plt.figure('data & model')

# 通过'k'指定线的颜色，lw指定线的宽度
# 第三个参数除了颜色也可以指定线形，比如'r--'表示红色虚线
# 更多属性可以参考官网：
plt.plot(x, y, 'k', lw=3)

# scatter可以更容易地生成散点图
plt.scatter(x, y_data)

# 将当前figure的图保存到文件result.png
plt.savefig('result.png')

# 一定要加上这句才能让画好的图显示在屏幕上
plt.show()

matplotlib和pyplot的惯用别名分别是mpl和plt，上面代码生成的图像如下：

基本的画图方法就是这么简单，如果想了解更多pyplot的属性和方法来画出风格多样的图像，可以参考官网：

pyplot - Matplotlib 1.5.3 documentation

Customizing matplotlib

点和线图表只是最基本的用法，有的时候我们获取了分组数据要做对比，柱状或饼状类型的图或许更合适：
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt

mpl.rcParams['axes.titlesize'] = 20
mpl.rcParams['xtick.labelsize'] = 16
mpl.rcParams['ytick.labelsize'] = 16
mpl.rcParams['axes.labelsize'] = 16
mpl.rcParams['xtick.major.size'] = 0
mpl.rcParams['ytick.major.size'] = 0

# 包含了狗，猫和猎豹的最高奔跑速度，还有对应的可视化颜色
speed_map = {
'dog': (48, '#7199cf'),
'cat': (45, '#4fc4aa'),
'cheetah': (120, '#e1a7a2')
}

# 整体图的标题
fig = plt.figure('Bar chart & Pie chart')

# 在整张图上加入一个子图，121的意思是在一个1行2列的子图中的第一张
ax = fig.add_subplot(121)
ax.set_title('Running speed - bar chart')

# 生成x轴每个元素的位置
xticks = np.arange(3)

# 定义柱状图每个柱的宽度
bar_width = 0.5

# 动物名称
animals = speed_map.keys()

# 奔跑速度
speeds = [x[0] for x in speed_map.values()]

# 对应颜色
colors = [x[1] for x in speed_map.values()]

# 画柱状图，横轴是动物标签的位置，纵轴是速度，定义柱的宽度，同时设置柱的边缘为透明
bars = ax.bar(xticks, speeds, width=bar_width, edgecolor='none')

# 设置y轴的标题
ax.set_ylabel('Speed(km/h)')

# x轴每个标签的具体位置，设置为每个柱的中央
ax.set_xticks(xticks+bar_width/2)

# 设置每个标签的名字
ax.set_xticklabels(animals)

# 设置x轴的范围
ax.set_xlim([bar_width/2-0.5, 3-bar_width/2])

# 设置y轴的范围
ax.set_ylim([0, 125])

# 给每个bar分配指定的颜色
for bar, color in zip(bars, colors):
bar.set_color(color)

# 在122位置加入新的图
ax = fig.add_subplot(122)
ax.set_title('Running speed - pie chart')

# 生成同时包含名称和速度的标签
labels = ['{} {} km/h'.format(animal, speed) for animal, speed in zip(animals, speeds)]

# 画饼状图，并指定标签和对应颜色
ax.pie(speeds, labels=labels, colors=colors)

plt.show()