1、plt.rcParams
plt(matplotlib.pyplot)使用rc配置文件来自定义图形的各种默认属性,称之为“rc配置”或“rc参数”。
通过rc参数可以修改默认的属性,包括窗体大小、每英寸的点数、线条宽度、颜色、样式、坐标轴、坐标和网络属性、文本、字体等。rc参数存储在字典变量中,通过字典的方式进行访问。
代码:
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ###%matplotlib inline #jupyter可以用,这样就不用plt.show() #生成数据 x = np.linspace(0, 4*np.pi) y = np.sin(x) #设置rc参数显示中文标题 #设置字体为SimHei显示中文 plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' #设置正常显示字符 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.title('sin曲线') #设置线条样式 plt.rcParams['lines.linestyle'] = '-.' #设置线条宽度 plt.rcParams['lines.linewidth'] = 3 #绘制sin曲线 plt.plot(x, y, label='$sin(x)$') plt.savefig('sin.png') plt.show()
参数:
plt.rcParams['savefig.dpi'] = 300 #图片像素 plt.rcParams['figure.dpi'] = 300 #分辨率 plt.savefig(‘plot123_2.png', dpi=200)#指定分辨率 # 默认的像素:[6.0,4.0],分辨率为100,图片尺寸为 600&400 # 指定dpi=200,图片尺寸为 1200*800 # 指定dpi=300,图片尺寸为 1800*1200 plt.rcParams['figure.figsize'] = (8.0, 4.0) # 图像显示大小 plt.rcParams['image.interpolation'] = 'nearest' # 最近邻差值: 像素为正方形 #Interpolation/resampling即插值,是一种图像处理方法,它可以为数码图像增加或减少象素的数目。 plt.rcParams['image.cmap'] = 'gray' # 使用灰度输出而不是彩色输出 plt.axis('off') #打印图片的时候不显示坐标轴
from:https://www.jb51.net/article/203481.htm
更详细的配置参见:https://my.oschina.net/swuly302/blog/94805
2、matshow函数
这是一个绘制矩阵的函数:matplotlib.pyplot.matshow
(A, fignum=None, **kwargs)
A是绘制的矩阵,一个矩阵元素对应一个图像像素。
例如:plt.matshow(Mat, cmap=plt.cm.gray)
,cmap代表一种颜色映射方式。
实例:
plt.plot(A, "r-+", linewidth=2, label="train") plt.plot(B, "b-", linewidth=3, label="val") plt.legend(loc="upper right", fontsize=14) # 设置位置 plt.xlabel("Training set size", fontsize=14) # 标签 plt.ylabel("RMSE", fontsize=14) plt.axis([0, 80, 0, 3])#表示要显示图形的范围 plt.xticks(np.arange(0, 81, step=20))#设置刻度 plt.yticks(np.arange(0, 4, step=1))
Axes - Subplot - Axis 之间到底是个什么关系
用matplotlib.pyplot绘图需要知道以下几个概念:
- 画图板/画布:这是一个基础载体,类似实际的画图板,用pyplot.figure()函数创建,程序中允许创建多个画图板,具体操作的画板遵循就近原则(操作是在最近一次调用的画图板上实现),缺省条件下内部默认调用pyplot.figure(1)。
- 图形区/绘图区:用来绘图的实际区域,一般不直接获取,直接设定方式为pyplot.axes([x, y, w, h]),即axes函数直接确定了该区域在画图板/画布中的位置为x,y 尺寸为w,h
- 标签区:用来展示图形相关标签的地方,一般不直接设定(未仔细研究过),该区域根据图形区进行扩展,与该区域有关联的函数是pyplot.xlabel()、pyplot.ylabel()、pyplot.title()等
fig = plt.figure() plt.show() ax1 = fig.add_subplot(211) ax2 = fig.add_subplot(212)
用画板和画纸来做比喻的话,figure就好像是画板,是画纸的载体, 但是具体画画等操作是在画纸上完成的。 在pyplot中,画纸的概念对应的就是Axes/Subplot。
对比:
figure (1) VS figure()
figure()操作就是创建或者调用画图板,缺省情况下系统会创建figure(1)作为画图板。使用时遵循就近原则,所有画图操作是在最近一次调用的画图板上实现。
axes() VS subplot()
pyplot.axes([x, y, w, h])是用来在画图板上确认图形区的位置和大小的函数,x,y表示图形区左下角相对于画图板的坐标,w,h表示图形区的宽高。(缺省时该操作在figure(1)上操作)
pyplot.subplot(abc)本质也是用来确认图形区在画图板上位置大小的函数,区别是该函数将画图板按a行b列等分,然后逐行编号,并选择编号为c的区域作为图形区用来绘图。这是一个axes()操作的高级封装,方便用户使用。subplot(233)表示2行3列的第3个位置(即,第1行第三个区域)
同时,pyplot.show()实际展示的区域是画图板上所有图形区的最小包围区,不是整个画图板,即如果仅仅调用了subplot(224)结果只展示右下角的4号区域,而不是1、2、3、4都展示,因此会存在一定的错觉。
axes() VS axis()
axes([x, y, w, h])用来设定图形区;
axis([x_left, x_right, y_bottom, y_top])是用来设置所绘制图形的视窗大小的,表示直接展示的图形是需要满足参数中范围的值,直观表现是绘图区实际展示的坐标范围。
注:axis作用的图形区依旧遵守就近原则。
subplot() VS plot()
subplot用来生成图形区;
plot是实际使用的绘图函数,类似的函数还有hist等,plot操作遵守就近原则,即作用在最近一次使用的图形区上。
官网:https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.html
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