返回列表 发新帖

画了上百幅图后,总结了10个matplotlib技巧,纯干货

[复制链接]

3569

主题

3569

帖子

1万

积分

等待验证会员

积分
10711
发表于 2021-4-25 17:25:44  | 显示全部楼层 | 阅读模式
在使用 Python 进行数据可视化时,相信不论是什么工具,你都会发现有些操作/代码段会频繁地用到,这一点在matplotlib上尤为突出。

本文就向大家分享十个我常用的一些小技巧,大多一行代码,短小精悍,威力无穷

一、快速且正确的显示中文

matplotlib中,默认是没法显示中文的,原因很简单,默认使用的字体文件中不含中文。

当你搜索如何设置中文时,会有很多教程,我曾经也详细的介绍过3种方法,但是在有的电脑上折腾很久也搞不定,所以当你浪费了太多时间也没法解决,或者在一台陌生的设备上使用,需要快速的让matplotlib显示中文可以使用下面的代码

import matplotlib as mplWRYH = mpl.font_manager.FontProperties(    fname='/Users/liuzaoqi/Desktop/可视化图鉴/font/WeiRuanYaHei-1.ttf')  # 微软雅黑字体plt.title('可视化图鉴', fontproperties=WRYH)
很简单,既然修改默认的字体搞不定,那么就准备一个中文字体的路径,并在每次需要显示中文的组件(标题、注释、图例等)时,就强制指定使用这个字体。

这个办法皇冠比分网可以让你图中的中文快速且正确显示出来,但是如果涉及中文的地方过多,还是需要在以后尝试一劳永逸的将中文字体添加到默认字体集中。

二、提高分辨率

如果感觉默认生成的图形分辨率车模照片高,可以尝试修改 dpi 来提高分辨率,在matplotlib中可以一次性通过plt.rcParams修改,也可以在创建画布时为这一次的绘制修改,例如将分辨率调整至100

plt.figure(figsize = (7,6),dpi =100)
如果你的设备是配备Retina屏幕的mac,可以在jupyter notebook中,使用下面一行代码有效提高图像画质

%config InlineBackend.figure_format = 'retina'三、添加数学公式

有时我们在绘图时需要添加带有数学符号、公式的文字,如果直接使用默认的方法添加,虽然可以实现,但是车模照片美骰子游戏,其实在matplotlib中也支持输出数学公式,就像下面的文字注释一样



只用在需要浮现公式的位置使用r'你的公式'即可,比如plt.text(11000,0.45,r'拟合的曲线为$f(x) = 1.3x^2-6.54x+0.5$')注意$$中是latex格式的表达方式,如果不熟悉的话需要自行搜索。

当然,也可以使用plt.rcParams['text.usetex'] = True设置默认tex输出,异曲同工,此处不多介绍。

四、一行代码提高颜值

有时我们会觉得matplotlib默认制作出来的图片太朴素了,车模照片高级,其实开拓者也内置了几十种主题让我们本身选择,只要使用plt.style.use('主题名')指定主题即可,具体的支持主题我也整理出来的在这篇文章中,大家可以点击本文字查看

例如使用R语言中经典的ggplot主题

plt.style.use('ggplot')


清纯靓丽一种提高图形颜值的代码是借用seaborn调色板修改配色,也是一行代码,通过sns.set_palette(xxxx)就能直接调整全局配色方案,下面是我捷报比分网喜欢的一种配色

import seaborn as snssns.set_palette("pastel", 8)


五、调整图例位置

虽然matplotlib在生成图例时,默认会选择一个最合适的位置,但是有时依旧不能让人满意。

相信你知道我们可以使用loc = xxxx本身设置图例位置,但是对于xxxx每次都要查,看文字说明左上右下不如一张图来的快,下面是我们可以选择的9个位置,可以欧美写真本身的需要进行选择。



六、获得当前绘图区域

在原理篇文章中,我曾经说到如果想要获得更精细的调整,就需要使用ax.xxxx进行调整,但有时我们开始没有使用fig,ax=plt.subplots(figsize = (6,4),dpi=100)来定义ax,在需要使用时重新开始并定义是不女配娇软绝色的,这时可以使用

ax = plt.gca()
获得当前Figure中的Axes,并继续正常使用ax.xxxx调整

七、隐藏坐标轴

对于有些图形我们希望通过隐藏坐标轴来显得更加美骰子游戏,这时可以ax.spines获取对应位置的的Spine对象,之后便可以任意修改是否显示与显示颜色,比如让右边和上面的线消失或者修改颜色

ax.spines['right'].set_color('None')ax.spines['top'].set_color('None')


ax.spines['right'].set_color('deeppink')ax.spines['top'].set_color('blue')ax.spines['bottom'].set_color('green')ax.spines['left'].set_color('red')


八、指定坐标轴刻度

如果对于默认生成的坐标轴刻度不满意,我们可以使用plt.yticks([])来自定义刻度,注意需要传入一个你想要的刻度list,并且长度需要和刻度对应,例如下方代码

label = ['2月7日','3月25日','5月13日','7月2日','8月21日','10月10日','11月29日','12月31日']plt.yticks(range(0,400,50), labels=label,rotation = 40,color = 'black')


当然如果label是空的话,可以结合上一个技巧把对应的坐标轴干掉,彻底消失

plt.yticks([])九、添加自定义图片

有时我们希望在对数据可视化后添加一些图片来丰富元素,虽然可以使用ps添加,但其实matplotlib也可以独立完成,总共分两步:打开图片——添加图片

首先导入相关的包并欧美写真图片路径导入

from matplotlib.offsetbox import (OffsetImage,AnnotationBbox)import matplotlib.image as mpimgarr_img = mpimg.imread('你的图片位置')
接着就可以欧美写真坐标将图片添加到指定位置,详细的设置可以参考官方文档,下面的代码可以拿走就用,欧美写真效果调整坐标即可

imagebox = OffsetImage(arr_img, zoom=0.2)ab = AnnotationBbox(imagebox, [0.15,0.5],                    xybox=(170., -50.),                    xycoords='data',                    boxcoords="offset points",                    pad=0.5                    )ax.add_artist(ab)十、添加表格

有时只用图片很难传递更多的信息,幸运的是,在matplotlib中也可以使用plt.table来为图片添加一张与之对应的表格,只需要将你的数据按照指定格式传入即可。

下面是我在官方文档示例的基础上,添加渐变效果的表格

data = [[ 66386, 174296,  75131, 577908,  32015],        [ 58230, 381139,  78045,  99308, 160454],        [ 89135,  80552, 152558, 497981, 603535],        [ 78415,  81858, 150656, 193263,  69638],        [139361, 331509, 343164, 781380,  52269]]columns = ('Freeze', 'Wind', 'Flood', 'Quake', 'Hail')rows = ['%d year' % x for x in (100, 50, 20, 10, 5)]values = np.arange(0, 2500, 500)value_increment = 1000colors = plt.cm.BuPu(np.linspace(0, 0.5, len(rows)))n_rows = len(data)index = np.arange(len(columns)) + 0.3bar_width = 0.4plt.figure(figsize = (8,5),dpi =100)y_offset = np.zeros(len(columns))cell_text = []for row in range(n_rows):    plt.bar(index, data[row], bar_width, bottom=y_offset, color=colors[row])    y_offset = y_offset + data[row]    cell_text.append(['%1.1f' % (x / 1000.0) for x in y_offset])colors = colors[::-1]cell_text.reverse()the_table = plt.table(cellText=cell_text,                      rowLabels=rows,                      rowColours=colors,                      colLabels=columns,                      loc='bottom'                     ,cellColours=plt.cm.Blues(x))plt.subplots_adjust(left=0.2, bottom=0.2)plt.ylabel("Loss in ${0}'s".format(value_increment))plt.yticks(values * value_increment, ['%d' % val for val in values])plt.xticks([])plt.title('Loss by Disaster')plt.show()


以上就是本文和大家总结的10个matplotlib小技巧,在未来的文章中我会继续分享相关知识,也希望大家可以在使用一些数据可视化工具时可以不竭总结,不竭进步。

最后多说一句,小编是一名python开拓工程师,这里有我本身整理了一套最新的python系统学习教程,小游戏美女从基础的python脚本到web开拓、爬虫、数据分析、数据可视化、机器学习等。想要这些资料的可以关注小编,并在后台私信小编:“01”即可领取。

本帖子中包含更多资源

您需要 登录 才可以下载或查看,没有帐号?立即注册

x
回复

使用道具 举报

发表回复

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则


足浴按摩
杭州桑拿
桑拿论坛
珠海桑拿
桑拿会所
福州桑拿
厦门桑拿
广东桑拿
桑拿技师
温州桑拿
海南桑拿
888桑拿
厚街桑拿
莞式36式
泰式按摩
按摩女郎
  • 广州桑拿网
  • 杭州桑拿按摩,狼友桑拿论坛
  • 莞式按摩
快速回复 返回顶部 返回列表