【7】图形相关-2-作图--Matplotlib

Matplotlib库由各种可视化类构成,内部结构复杂,受Matlab启发 matplotlib.pyplot是绘制各类可视化图形的命令子库,相当于快捷方式

一、简介

官网:

http://matplotlib.org/gallery.html

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.pyplot as plt

二、简单的几个例子

例一:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([3,1,4,5,2])
plt.ylabel('grade')
plt.show()

#plt.plot()只有一个输入列表或数组时,参数被当作Y轴,X轴以索引自动生成

例二:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([3,1,4,5,2])
plt.ylabel('grade')
plt.savefig('test',dpi=600)
plt.show()

#plt.savefig()将输出图形存储为文件,默认PNG格式,可以通过dpi修改输出质量

例三:

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([0,2,4,6,8],[3,1,2,5,4])
plt.ylabel('grade')
plt.ylabel('grade')
plt.axis([-1,10,0,6])
plt.show()

#plt.plot(x,y)当有两个以上参数时,按照X轴和Y轴顺序绘制数据点 #[-1,10,0,6] (x轴的起点,终点,y轴的起点,y轴的终点)

例四:

import matplotlib.pyplot as plt

plt.subplot(2,3,1)
plt.plot([0,2,4,6,8],[3,1,2,5,4])
plt.ylabel('grade')
plt.axis([-1,10,0,6])
plt.show()

#在全局绘图区域中创建一个 分区体系,并定位到一个子 绘图区域 #plt.subplot(nrows, ncols, plot_number) plot_number从左到右,从上到下的数,第几个区域;逗号可以去掉的

例五:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

a = np.arange(10)
plt.plot(a,a*.5,a,a*2,a,a*3.5,a,a*4.5) #依次,每两个数组成一条线的X和Y轴
plt.show()

二、pyplot的plot函数

plt.plot(x, y, format_string, **kwargs)

format_string: 控制曲线的格式字符串,可选

**kwargs : 第二组或更多(x,y,format_string)

当绘制多条曲线时,各条曲线的x不能省略

format_string: 控制曲线的格式字符串,可选 由颜色字符、风格字符和标记字符组成

颜色字符

'm' 洋红色 magenta
'y' 黄色
'k' 黑色
'w' 白色
'b' 蓝色
'g' 绿色
'r' 红色
'c' 青绿色 cyan
'#008000' RGB某颜色

风格字符 说明

'‐' 实线
'‐‐' 破折线
'‐.' 点划线
':' 虚线
'' '' 无线条

标记字符 说明

'.' 点标记
',' 像素标记(极小点)
'o' 实心圈标记
等等。。。

颜色字符、风格字符和标记字符可以组合使用

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

a = np.arange(10)
plt.plot(a,a*.5,'go-',a,a*2,'rx',a,a*3.5,a,a*4.5)
plt.show()

**kwargs color : 第二组或更多(x,y,format_string)

color : 控制颜色, color='green'
linestyle: 线条风格, linestyle='dashed'
marker: 标记风格, marker='o'
markerfacecolor: 标记颜色, markerfacecolor='blue'
markersize : 标记尺寸, markersize=20

四、pyplot中文显示

方法一:(全局字体的改变)

pyplot并不默认支持中文显示,需要rcParams修改字体实现

# coding:UTF-8

"""
Spyder Editor

This is a temporary script file.
"""

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib

matplotlib.rcParams['font.family'] ='SimHei'
matplotlib.rcParams['font.size'] =20 #会改变所有字体的大小
a = np.arange(10)
plt.plot(a,a*.5,'go-',a,a*2,'rx',a,a*3.5,a,a*4.5)
plt.ylabel(u"纵轴值")
plt.show()

中文前需要加u,否则会报错:

'ascii' codec can't decode byte 0xe7 in position 12: ordinal not in range(128)

'font.family' 用于显示字体的名字
font.style 字体风格,正常'normal'或 斜体'italic'
font.size 字体大小,整数字号或者'large'、'x‐small'

rcParams['font.family']
'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
STSong 华文宋体

方法二:

在有中文输出的地方,增加一个属性:fontproperties

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
import numpy as np

a = np.arange(0,5,0.02)

plt.plot(a,np.cos(2*np.pi*a),'r--')
plt.ylabel(u"纵轴值: dd",fontproperties='SimHei')
plt.show()

五、pyplot文本显示

plt.xlabel() 对X轴增加文本标签
plt.ylabel() 对Y轴增加文本标签
plt.title() 对图形整体增加文本标签
plt.text() 在任意位置增加文本
plt.annotate() 在图形中增加带箭头的注解

案例:

# coding:UTF-8

"""
Spyder Editor

This is a temporary script file.
"""

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
import numpy as np

a = np.arange(0,5,0.02)

plt.plot(a,np.cos(2*np.pi*a),'r--')
plt.xlabel(u"时间: dd",fontproperties='SimHei',fontsize= 15,color='blue')
plt.ylabel(u"振幅: dd",fontproperties='SimHei',fontsize= 15,color='blue')
plt.title(u'正弦波实例 : $y=cos(2\pi x)$',fontproperties='SimHei',fontsize=25)
plt.text(2,1,r'$\mu=100$',fontsize=15)
plt.axis([-1,6,-2,2])
plt.grid(True)
plt.show()

#latex语法

#grid 加入了网格曲线

#plt.annotate(r’$\mu=100$‘,xy=(2,1),xytext=(3,1.5),arrowprops= dict(facecolor=‘black,shrink=0.1,width=2))

六、复杂的绘图区域

方法一:

plt.subplot2grid(GridSpec, CurSpec, colspan=1, rowspan=1)

理念:设定网格,选中网格,确定选中行列区域数量,编号从0开始

plt.subplot2grid((3,3), (1,0), colspan=2)

(3,3)将图切成3行3列的

(1,0)选中第二行第1列

colspan=2 表示列包含两个格子

rowspan 表示向下占格子

方法二:

import matplotlib.gridspec as gridspec
gs = gridspec.GridSpec(3,3)
ax1= plt.subplot(gs[0,:])
ax1= plt.subplot(gs[1,:-1])

七、基本图表函数

plt.plot(x,y,fmt,...) 绘制一个坐标图
plt.boxplot(data,notch,position) 绘制一个箱形图
plt.bar(left,height,width,bottom) 绘制一个条形图
plt.barh(width,bottom,left,height) 绘制一个横向条形图
plt.polar(theta, r) 绘制极坐标图
plt.pie(data, explode) 绘制饼图
plt.psd(x,NFFT=256,pad_to,Fs) 绘制功率谱密度图
plt.specgram(x,NFFT=256,pad_to,F) 绘制谱图
plt.cohere(x,y,NFFT=256,Fs) 绘制X‐Y的相关性函数
plt.scatter(x,y) 绘制散点图,其中,x和y长度相同
plt.step(x,y,where) 绘制步阶图
plt.hist(x,bins,normed) 绘制直方图
plt.contour(X,Y,Z,N) 绘制等值图
plt.vlines() 绘制垂直图
plt.stem(x,y,linefmt,markerfmt) 绘制柴火图
plt.plot_date() 绘制数据日期

八、其他图形

1.饼图的绘制

import matplotlib.pyplot as plt

labels = 'a','b','c','d'  #每一块对应的标签
sizes =[15,30,45,10]
explode = [0,0.1,0,0]  #哪一块突出出来
plt.pie(sizes,explode=explode,labels = labels,autopct ='%1.1f%%',
        shadow=False,startangle=90)

plt.axis('equal')  #加上以后成为一个方正的饼图        
plt.show()

#autopct 百分号显示的方式 #startangle 起始角度咋样啊 #shadow 是否有阴影

2.直方图

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
import numpy as np

np.random.seed(0)
mu,sigma = 100,20 #均值和标准值
a = np.random.normal(mu,sigma,size =100)
bin_num =10  #bin的个数,图形中直方的个数
plt.hist(a,bin_num,normed=1,histtype = 'stepfilled',
         facecolor='b',alpha = 0.75)
plt.title('Histogram')

#normed =1 表示概率 normed =0 表示个数

plt.show()

3.极坐标

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
import numpy as np

N =20  #数据的个数
theta =np.linspace(0.0,2*np.pi,N,endpoint =False)  #从0到360度等分出N个角度
radii =10*np.random.rand(N)    #每个角度对应的值
width = np.pi/4*np.random.rand(N)   #等分的 宽度值

ax = plt.subplot(111,projection = 'polar')  

bars = ax.bar(theta,radii,width=width,bottom =0.0) #left,height,width

for r,bar in zip(radii,bars):
    bar.set_facecolor(plt.cm.viridis(r/10.))
    bar.set_alpha(0.5)          
plt.show()

4.散点图

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
import numpy as np

fig,ax =plt.subplots()
ax.plot(10*np.random.randn(100),10*np.random.randn(100),'o')
ax.set_title('simple scatter')

plt.show()

引力波的绘制

物理学中,引力波是因为时空弯曲对外以辐射形式传播的能量

爱因斯坦基于广义相对论预言了引力波的存在

2015年9月14日, LIGO合作组宣布探测到首个引力波信号。

2016年6月16日,LIGO合作组宣布2015年12月26日03:38:53(UTC),两台不同位置的引力波探测器同时探测到了一个引力波信号

数据源:

http://python123.io/dv/grawave.html http://python123.io/dv/H1_Strain.wav http://python123.io/dv/L1_Strain.wav http://python123.io/dv/wf_template.txt

#coding:utf-8
"""
Spyder Editor

This is a temporary script file.
"""

#从配置文档中读取时间相关数据
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.io import wavfile

rate_h, hstrain= wavfile.read(r"/Users/tanqianshan/Documents/project/test/1.matplotlib/data/H1_Strain.wav","rb")
rate_l, lstrain= wavfile.read(r"/Users/tanqianshan/Documents/project/test/1.matplotlib/data/L1_Strain.wav","rb")
#reftime, ref_H1 = np.genfromtxt('GW150914_4_NR_waveform_template.txt').transpose()
reftime, ref_H1 = np.genfromtxt('/Users/tanqianshan/Documents/project/test/1.matplotlib/data/wf_template.txt').transpose() 

htime_interval = 1./rate_h
ltime_interval = 1./rate_l
#大小为12*6的绘图区间
fig = plt.figure(figsize=(12, 6))

# 丢失信号起始点
htime_len = hstrain.shape[0]/rate_h
htime = np.arange(-htime_len/2, htime_len/2 , htime_interval)
plth = fig.add_subplot(221)
plth.plot(htime, hstrain, 'y')
plth.set_xlabel('Time (seconds)')
plth.set_ylabel('H1 Strain')
plth.set_title('H1 Strain')

ltime_len = lstrain.shape[0]/rate_l
ltime = np.arange(-ltime_len/2, ltime_len/2 , ltime_interval)
pltl = fig.add_subplot(222)
pltl.plot(ltime, lstrain, 'g')
pltl.set_xlabel('Time (seconds)')
pltl.set_ylabel('L1 Strain')
pltl.set_title('L1 Strain')


pltref = fig.add_subplot(212)
pltref.plot(reftime, ref_H1)
pltref.set_xlabel('Time (seconds)')
pltref.set_ylabel('Template Strain')
pltref.set_title('Template')
fig.tight_layout()

plt.savefig("Gravitational_Waves_Original.png")
plt.show()
plt.close(fig)

个人公众号,比较懒,很少更新,可以在上面提问题,如果回复不及时,可发邮件给我: tiehan@sina.cn

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