用Python画图

今天开始琢磨用Python画图，没使用之前是一脸懵的，我使用的开发环境是Pycharm，这个输出的是一行行命令，这个图画在哪里呢？

成都创新互联公司坚持“要么做到，要么别承诺”的工作理念，服务领域包括：网站设计制作、网站设计、企业官网、英文网站、手机端网站、网站推广等服务，满足客户于互联网时代的晋宁网站设计、移动媒体设计的需求，帮助企业找到有效的互联网解决方案。努力成为您成熟可靠的网络建设合作伙伴！

搜索之后发现，它会弹出一个对话框，然后就开始画了，比如下图

第一个常用的库是Turtle，它是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库，这个词的意思就是乌龟，你可以想象下一个小乌龟在一个x和y轴的平面坐标系里，从原点开始根据指令控制，爬行出来就是绘制的图形了。

它最常用的指令就是旋转和移动，比如画个圆，就是绕着圆心移动；再比如上图这个怎么画呢，其实主要就两个命令：

turtle.forward(200)

turtle.left(170)

第一个命令是移动200个单位并画出来轨迹

第二个命令是画笔顺时针转170度，注意此时并没有移动，只是转角度

然后呢？ 循环重复就画出来这个图了

好玩吧。

有需要仔细研究的可以看下这篇文章 ，这个牛人最后用这个库画个移动的钟表，太赞了。

Turtle虽好玩，但是我想要的是我给定数据，然后让它画图，这里就找到另一个常用的画图的库了。

Matplotlib是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地行制图。其中，matplotlib的pyplot模块一般是最常用的，可以方便用户快速绘制二维图表。

使用起来也挺简单，

首先import matplotlib.pyplot as plt 导入画图的图。

然后给定x和y，用这个命令plt.plot(x, y)就能画图了，接着用plt.show()就可以把图形展示出来。

接着就是各种完善，比如加标题，设定x轴和y轴标签，范围，颜色，网格等等，在 这篇文章里介绍的很详细。

现在互联网的好处就是你需要什么内容，基本上都能搜索出来，而且还是免费的。

我为什么要研究这个呢？当然是为了用，比如我把比特币的曲线自己画出来可好？

假设现在有个数据csv文件，一列是日期，另一列是比特币的价格，那用这个命令画下：

这两列数据读到pandas中，日期为df['time']列，比特币价格为df['ini']，那我只要使用如下命令

plt.plot(df['time'], df['ini'])

plt.show()

就能得到如下图：

自己画的是不是很香，哈哈！

然后呢，我在上篇文章 中介绍过求Ahr999指数，那可不可以也放到这张图中呢？不就是加一条命令嘛

plt.plot(df['time'], df['Ahr999'])

图形如下：

但是，Ahr999指数怎么就一条线不动啊， 原来两个Y轴不一致，显示出来太怪了，需要用多Y轴，问题来了。

继续谷歌一下，把第二个Y轴放右边就行了，不过呢得使用多图，重新绘制

fig = plt.figure() # 多图

ax1 = fig.add_subplot(111)

ax1.plot(df['time'], df['ini'], label="BTC price")  # 绘制第一个图比特币价格

ax1.set_ylabel('BTC price') # 加上标签

# 第二个直接对称就行了

ax2 = ax1.twinx()# 在右边增加一个Y轴

ax2.plot(df['time'], df['Ahr999'], 'r', label="ahr999")  # 绘制第二个图Ahr999指数，红色

ax2.set_ylim([0, 50])# 设定第二个Y轴范围

ax2.set_ylabel('ahr999')

plt.grid(color="k", linestyle=":")# 网格

fig.legend(loc="center")#图例

plt.show()

跑起来看看效果，虽然丑了点，但终于跑通了。

这样就可以把所有指数都绘制到一张图中，等等，三个甚至多个Y轴怎么加？这又是一个问题，留给爱思考爱学习的你。

有了自己的数据，建立自己的各个指数，然后再放到图形界面中，同时针对异常情况再自动进行提醒，比如要抄底了，要卖出了，用程序做出自己的晴雨表。

Python之神奇的绘图库matplotlib

matplotlib是Python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图。本文将以例子的形式分析matplot中支持的，分析中常用的几种图。其中包括填充图、散点图(scatter plots)、. 条形图(bar plots)、等高线图(contour plots)、 点阵图和3D图，下面来一起看看详细的介绍：

一、填充图

参考代码

简要分析

这里主要是用到了fill_between函数。这个函数很好理解，就是传入x轴的数组和需要填充的两个y轴数组；然后传入填充的范围，用where=来确定填充的区域；最后可以加上填充颜色啦，透明度之类修饰的参数。

相关推荐：《Python教程》

效果图

二、散点图(scatter plots)

参考代码

简要分析

1.首先介绍一下numpy 的normal函数，很明显，这是生成正态分布的函数。这个函数接受三个参数，分别表示正态分布的平均值，标准差，还有就是生成数组的长度。很好记。

2.然后是arctan2函数，这个函数接受两个参数，分别表示y数组和x数组，然后返回对应的arctan(y/x)的值，结果是弧度制。

3.接下来用到了绘制散点图的scatter方法，首先当然是传入x和y数组，接着s参数表示scale，即散点的大小；c参数表示color，我给他传的是根据角度划分的一个数组，对应的就是每一个点的颜色（虽然不知道是怎么对应的，不过好像是一个根据数组内其他元素进行的相对的转换，这里不重要了，反正相同的颜色赋一样的值就好了）；最后是alpha参数，表示点的透明度。scatter函数的高级用法可以参见官方文档scatter函数或者help文档，最后设置下坐标范围就好了。

效果图

三、等高线图(contour plots)

参考代码

简要分析

1.首先要明确等高线图是一个三维立体图，所以我们要建立一个二元函数f，值由两个参数控制，(注意，这两个参数都应该是矩阵)。

2.然后我们需要用numpy的meshgrid函数生成一个三维网格，即，x轴由第一个参数指定，y轴由第二个参数指定。并返回两个增维后的矩阵，今后就用这两个矩阵来生成图像。

3.接着就用到coutourf函数了，所谓contourf，大概就是contour fill的意思吧，只填充，不描边；这个函数主要是接受三个参数，分别是之前生成的x、y矩阵和函数值；接着是一个整数，大概就是表示等高线的密度了，有默认值；然后就是透明度和配色问题了，cmap的配色方案这里不多研究。

4.随后就是contour函数了，很明显，这个函数是用来描线的。用法可以类似的推出来，不解释了，需要注意的是他返回一个对象，这个对象一般要保留下来个供后续的加工细化。

5.最后就是用clabel函数来在等高线图上表示高度了，传入之前的那个contour对象；然后是inline属性，这个表示是否清除数字下面的那条线，为了美观当然是清除了，而且默认的也是1；再就是指定线的宽度了。

效果图

求教python一个作图的问题

matplotlib 是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。

它的文档相当完备，并且Gallery页面中有上百幅缩略图，打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图，只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下，基本上都能搞定。

在Linux下比较著名的数据图工具还有gnuplot，这个是免费的，Python有一个包可以调用gnuplot，但是语法比较不习惯，而且画图质量不高。

而 Matplotlib则比较强：Matlab的语法、python语言、latex的画图质量（还可以使用内嵌的latex引擎绘制的数学公式）。

本文目录

1. Matplotlib.pyplot快速绘图

2. 面向对象画图

3. Matplotlib.pylab快速绘图

4. 在图表中显示中文

5. 对LaTeX数学公式的支持

6. 对数坐标轴

7. 学习资源

Matplotlib.pyplot快速绘图

快速绘图和面向对象方式绘图

matplotlib实际上是一套面向对象的绘图库，它所绘制的图表中的每个绘图元素，例如线条Line2D、文字Text、刻度等在内存中都有一个对象与之对应。

为了方便快速绘图matplotlib通过pyplot模块提供了一套和MATLAB类似的绘图API，将众多绘图对象所构成的复杂结构隐藏在这套API内部。我们只需要调用pyplot模块所提供的函数就可以实现快速绘图以及设置图表的各种细节。pyplot模块虽然用法简单，但不适合在较大的应用程序中使用。

为了将面向对象的绘图库包装成只使用函数的调用接口，pyplot模块的内部保存了当前图表以及当前子图等信息。当前的图表和子图可以使用plt.gcf()和plt.gca()获得，分别表示"Get Current Figure"和"Get Current Axes"。在pyplot模块中，许多函数都是对当前的Figure或Axes对象进行处理，比如说：

plt.plot()实际上会通过plt.gca()获得当前的Axes对象ax，然后再调用ax.plot()方法实现真正的绘图。

可以在Ipython中输入类似"plt.plot??"的命令查看pyplot模块的函数是如何对各种绘图对象进行包装的。

配置属性

matplotlib所绘制的图表的每个组成部分都和一个对象对应，我们可以通过调用这些对象的属性设置方法set_*()或者pyplot模块的属性设置函数setp()设置它们的属性值。

因为matplotlib实际上是一套面向对象的绘图库，因此也可以直接获取对象的属性

配置文件

绘制一幅图需要对许多对象的属性进行配置，例如颜色、字体、线型等等。我们在绘图时，并没有逐一对这些属性进行配置，许多都直接采用了matplotlib的缺省配置。

matplotlib将这些缺省配置保存在一个名为“matplotlibrc”的配置文件中，通过修改配置文件，我们可以修改图表的缺省样式。配置文件的读入可以使用rc_params()，它返回一个配置字典；在matplotlib模块载入时会调用rc_params()，并把得到的配置字典保存到rcParams变量中；matplotlib将使用rcParams字典中的配置进行绘图；用户可以直接修改此字典中的配置，所做的改变会反映到此后创建的绘图元素。

绘制多子图（快速绘图）

Matplotlib 里的常用类的包含关系为 Figure - Axes - (Line2D, Text, etc.)一个Figure对象可以包含多个子图(Axes)，在matplotlib中用Axes对象表示一个绘图区域，可以理解为子图。

可以使用subplot()快速绘制包含多个子图的图表，它的调用形式如下：

subplot(numRows, numCols, plotNum)

subplot将整个绘图区域等分为numRows行* numCols列个子区域，然后按照从左到右，从上到下的顺序对每个子区域进行编号，左上的子区域的编号为1。如果numRows，numCols和plotNum这三个数都小于10的话，可以把它们缩写为一个整数，例如subplot(323)和subplot(3,2,3)是相同的。subplot在plotNum指定的区域中创建一个轴对象。如果新创建的轴和之前创建的轴重叠的话，之前的轴将被删除。

subplot()返回它所创建的Axes对象，我们可以将它用变量保存起来，然后用sca()交替让它们成为当前Axes对象，并调用plot()在其中绘图。

绘制多图表（快速绘图）

如果需要同时绘制多幅图表，可以给figure()传递一个整数参数指定Figure对象的序号，如果序号所指定的Figure对象已经存在，将不创建新的对象，而只是让它成为当前的Figure对象。

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(1) # 创建图表1

plt.figure(2) # 创建图表2

ax1 = plt.subplot(211) # 在图表2中创建子图1

ax2 = plt.subplot(212) # 在图表2中创建子图2

x = np.linspace(0, 3, 100)

for i in xrange(5):

plt.figure(1)  #❶ # 选择图表1

plt.plot(x, np.exp(i*x/3))

plt.sca(ax1)   #❷ # 选择图表2的子图1

plt.plot(x, np.sin(i*x))

plt.sca(ax2)  # 选择图表2的子图2

plt.plot(x, np.cos(i*x))

plt.show()

在图表中显示中文

matplotlib的缺省配置文件中所使用的字体无法正确显示中文。为了让图表能正确显示中文，可以有几种解决方案。

在程序中直接指定字体。

在程序开头修改配置字典rcParams。

修改配置文件。

matplotlib输出图象的中文显示问题

上面那个link里的修改matplotlibrc方式，我试了好几次都没成功。能work的一个比较简便粗暴的方式（但不知道有没有副作用）是，1.找到字体目录YOURPYTHONHOME\Lib\site-packages\matplotlib\mpl-data\fonts\ttf下的Vera.ttf。这里我们用中文楷体(可以从windows/system32/fonts拷贝过来，对于win8字体文件不是ttf的可以从网上下一个微软雅黑)，直接张贴到前面的ttf目录下，然后更名为Vera.ttf。2. 中文字符串用unicode格式，例如：u''测试中文显示''，代码文件编码使用utf-8 加上" # coding = utf-8  "一行。

面向对象画图

matplotlib API包含有三层，Artist层处理所有的高层结构，例如处理图表、文字和曲线等的绘制和布局。通常我们只和Artist打交道，而不需要关心底层的绘制细节。

直接使用Artists创建图表的标准流程如下：

创建Figure对象

用Figure对象创建一个或者多个Axes或者Subplot对象

调用Axies等对象的方法创建各种简单类型的Artists

import matplotlib.pyplot as plt

X1 = range(0, 50) Y1 = [num**2 for num in X1] # y = x^2 X2 = [0, 1] Y2 = [0, 1] # y = x

Fig = plt.figure(figsize=(8,4)) # Create a `figure' instance Ax = Fig.add_subplot(111) # Create a `axes' instance in the figure Ax.plot(X1, Y1, X2, Y2) # Create a Line2D instance in the axes

Fig.show() Fig.savefig("test.pdf")