一、中文显示
matplotlib中一般是显示不了中文的，需要进行设置才可以。
方法一：指定字体的路径
需要中文的字体包，一般windows自带的字体包都在C:\Windows\Fonts路径下，
custom_font = matplotlib.font_manager.FontProperties(fname=r'C:\Windows\Fonts\simhei.ttf') # 指定路径
plt.xlabel(u"横坐标xlabel",fontproperties=custom_font)
方法二：通过matplotlib自带的字体包直接设置
plt.rcParams['font.sans-serif']=['STSong'] # 中文宋体
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来正常显示负号
['STSong']中文宋体['SimHei']中文黑体['Kaiti']中文楷体['Lisu']中文隶书['FangSong']中文仿宋['YouYuan']中文幼圆
二、绘制折线图
语法：plt.plot(x,y,format_string,**Kwargs)
参数： x ：代表x轴数据，可以是列表或数组
y ：代表y轴数据，可以是列表或数组
format_string ：控制曲线的绘制风格，下面有详细解释
**kwargs ：其他参数，都要放在最后面，里面有这些东西：
color 颜色，例如：color = 'b'
linestyle 线条风格，例如：linestyle = ':'
marker 标记风格，例如：marker = 'o'
markerfacecolor 标记颜色，例如：markerfacecolor = 'blue'
markersize 标记点大小，例如：markersize='2.5'
linewidth 线条宽度，例如：linewidth = 4
颜色说明线条风格说明标记风格说明'b'蓝色’-‘实线'.'点标记'g'绿色’--‘破折现','像素标记'r'红色’-.‘点划线'o'实心圈标记'c'青绿色':'虚线'v'倒三角标记'#008000'RGB某种颜色''''无线条'^'上三角标记'm'洋红色'>'右三角标记'y'黄色'<'左三角标记'k'黑色'1'下花三角标记'w'白色'2'上花三角标记'0.8'灰度值字符'3'左花三角标记'4'右花三角标记's'实心方形标记'p'实心五角标记'*'星型标记
x = [1,2,3,4]
y = [2,2,2,2]
plt.plot(x,y,linewidth=5) # 放入绘制数据和风格
plt.rcParams['font.sans-serif']=['STSong'] # 中文宋体
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 用来正常显示负号
plt.title('标题',fontsize=20) # 显示标题
plt.xlabel('时间 hour',fontsize=20) # 显示x轴名称
plt.ylabel('气温 ℃',fontsize=20) # 显示y轴名称
plt.axis([0,6,0,100]) # 设置x轴显示范围为0-6，y轴显示范围为0-100
plt.show()
三、绘制柱状图
names = ['2016', '2017', '2018']
values = [1, 10, 100]
plt.bar(names, values)
plt.show()
四、绘制饼图
import matplotlib.pyplot as plt
# 指定饼图的每个切片名称
labels = 'Frogs', 'Hogs', 'Dogs', 'Logs'
# 指定每个切片的数值，从而决定了百分比
sizes = [15, 30, 45, 10]
explode = (0, 0.1, 0, 0) # only "explode" the 2nd slice (i.e. 'Hogs')
fig1, ax1 = plt.subplots()
ax1.pie(sizes, explode=explode, labels=labels, autopct='%1.1f%%',
shadow=True, startangle=90)
ax1.axis('equal') # Equal aspect ratio ensures that pie is drawn as a circle.
plt.show()
五、绘制散点图
names = ['2016', '2017', '2018', '2019', '2020']
values = [75, 78, 100, 150, 210]
plt.scatter(names, values)
plt.show()
六、多个子图
subplot 方法可以用来创建多个子图（axes）。 前面的示例中，我们并没有创建子图，其实， matplotlib缺省会帮我们调用 plt.subplot(1,1,1) 指定 1行，1列，共1个子图，当前子图为第1个，如果你想指定更多的子图，可以这样，
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# arange 就像 Python中的range
# 从 0 到 5 步长为 0.2
t = np.arange(0, 5, 0.2)
# 指定2行，1列，共两个axe，当前使用第1个绘图块
plt.subplot(2,1,1)
plt.plot(t, t**2, 'b.')
# 当前使用第2个绘图块
plt.subplot(2,1,2)
plt.plot(t, t**2, 'r-')
plt.show()
七、多个绘图
matplotlib 每个绘图区都对应一个 Figure 对象。
一个绘图 Figure 对象 里面可以包含多个 subplot对象。
而我们的程序可以同时打开多个绘图 Figure 对象。
比如下图，你可以发现有两个绘图窗口，对应两个 Figure 对象
前面的示例中，我们并没有声明创建Figure对象，其实是默认使用了 matplotlib 缺省Figure 对象。
默认Figure ，也就是相当于调用 plt.figure(1) 指定第一个绘图。
我们可以像下面这样创建多个Figure
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(1) # the first figure
plt.subplot(211) # the first subplot in the first figure
plt.plot([1, 2, 3])
plt.subplot(212) # the second subplot in the first figure
plt.plot([4, 5, 6])
plt.figure(2) # a second figure
plt.plot([4, 5, 6]) # creates a subplot(111) by default
plt.figure(1) # figure 1 current; subplot(212) still current
plt.subplot(211) # make subplot(211) in figure1 current
plt.title('Easy as 1, 2, 3') # subplot 211 title
plt.show()
八、图形中的文字
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
mu, sigma = 100, 15
x = mu + sigma * np.random.randn(10000)
n, bins, patches = plt.hist(x, 50, density=1, facecolor='g', alpha=0.75)
# x轴标题
plt.xlabel('Smarts')
# y轴标题
plt.ylabel('Probability')
# 子图标题
plt.title('Histogram of IQ')
# 指定坐标处添加文本
plt.text(60, .025, r'$\mu=100,\ \sigma=15$')
plt.axis([40, 160, 0, 0.03])
plt.grid(True)
plt.show()
九、一些不常用的方法
x轴刻度文字垂直 有时候我们作图时，x轴文字内容比较长，会出现重叠，这时需要x轴刻度文字垂直，可以如下设置
import matplotlib.pyplot as plt
# 设定字体为微软雅黑
plt.rcParams['font.family'] = 'Microsoft Yahei'
# x刻度垂直，否则字会重叠
plt.xticks(rotation=-90)
# 加长底部空间，否则文字显示不全
plt.subplots_adjust(bottom=0.45)
图像截图保存
plt.savefig('peaks-valleys.png') 将图像截图保存
plt.legend()
plt.legend(loc=' ') 设置图例位置
fontsize : int or float or {‘xx-small’,‘x-small’,‘small’,‘medium’,‘large’,‘x-large’,‘xx-large’} 设置图例字体大小
plt.legend(loc='best',frameon=False) #去掉图例边框
plt.legend(loc='best',edgecolor='blue') #设置图例边框颜色
plt.legend(loc='best',facecolor='blue') #设置图例背景颜色,若无边框,参数无效
legend = plt.legend(["BJ", "SH"], title='Beijing VS Shanghai') 设置图例的标题
#或者
plt.plot(["BJ", "SH"],loc='upper left',title='Beijing VS Shanghai')
legend = plt.legend([p1, p2], ["BJ", "SH"]) 设置图例名字及对应关系
示例：
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(0,10,1)
plt.plot(x,x,'r--',x,np.cos(x),'g--',marker='*')
plt.xlabel('row')
plt.ylabel('cow')
plt.legend(["BJ","SH"],loc='upper left',loc='upper left')
plt.show()
参考链接
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