Résumé de la grammaire souvent oubliée avec matplotlib

C'est un mémo qui est souvent oublié lorsqu'il s'agit de la bibliothèque de dessins Python "matplotlib".

• Journal des modifications

2016-11-11 「ax.Ajout de "annoter les caractères et les flèches" et affinage des en-têtes
2016-11-11 Ajout de la "position de l'échelle du localisateur"
2016-12-16 Mise à jour de la "Position de l'échelle du localisateur"
2017-02-11 Ajout de la méthode "hors cadre" pour la légende

--Environnement

- Anaconda 4.0.0 (Python 2.7.13)
- CentOS 6.5

• Prévu pour être ajouté à l'avenir (11/11/2016)

- cmap
- plt.xlim() = ax.set_xlim()

** Courbe de tendance **

** plt.fill_between ** fill

Tracé de remplissage à distance

plt.fill_between(time, value1, value2)

plt.fill_betweenx(depth, profile1, profile2) #Lors de l'écriture d'une distribution verticale

http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.fill_between

Barre d'erreur ** plt.errorbar **

Tracé avec barre d'erreur

plt.errorbar(time, value, yerr=value_std)

plt.errorbar(profile, depth, xerr=profile_std) #Pour une distribution verticale

http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.errorbar

** df.plot ** Parcelle pour les pandas

Parcelle de pandas.

df.plot(x='time', y='value1', ls='-', marker='o', color='k')

df.plot(x='time', y=['value1','value2']) #Tracez plusieurs lignes sur un graphique.

df.plot(x='time', y=['value1','value2'], subplots=True, layout=(1,2)) # ax[0], ax[1]Représenté dans chaque

--x est ʻindex par défaut, donc il peut être omis, mais je ne sais pas comment le spécifier comme y. (Y = 'index'` entraînera une erreur) --y Omission trace toutes les colonnes

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.plot.html

** plt.semilogy ** tracé de l'axe logarithmique

plt.semilogy(x, y) #l'axe y est logarithmique

plt.semilogx(x, y) #l'axe des x est logarithmique

plt.loglog(x, y) #Les deux logarithmiques

ax.plot(x, y)
ax.set_xscale("log") #Peut être réglé plus tard

ax.set_yscale("log", nonposy='clip') #Que faire si cela devient négatif.'mask'Il y a aussi

http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/log_demo.html http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.semilogy

** ax.annotate ** lettres et flèches

ax.annotate('arrowstyle', 
            xy=(0, 1), xycoords='data',      #Pointe de la flèche(xy)La valeur de l'axe(data)Spécifié par
            xytext=(-50, 30), 
            textcoords='offset points',      #Position du personnage(xytext)La distance relative de la pointe de la flèche(offset points)Spécifié par
            arrowprops=dict(arrowstyle="->")
            )

http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/annotation_demo2.html

** Tendance à oublier le réglage de l'axe **

** ax.set_xticklabels ([]) ** Effacer les étiquettes

Effacer l'étiquette d'axe (partie numéro ou date)

fig, ax = plt.subplots(1,2)

ax[0].set_xticklabels([]) #Effacez l'axe des x dans la figure ci-dessus

** DateFormatter ** Changer le format de la date

Changer le format de l'axe des temps

from matplotlib.dates import DateFormatter

ax.xaxis.set_major_formatter(DateFormatter('%m/%d\n%H:%M'))

http://matplotlib.org/api/dates_api.html#matplotlib.dates.DateFormatter

** Locator ** Position de l'échelle

** Axe des valeurs **

from matplotlib import ticker

ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(20))           #Tous les 20
ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MaxNLocator(5))                #Jusqu'à 5

** Axe du temps **

from matplotlib import dates as mdates

ax.xaxis.set_major_locator(mdates.AutoDateLocator(maxticks=8))   #Jusqu'à 8
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.HourLocator(12))               #12 heure
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.HourLocator(interval=24))      #Toutes les 24 heures
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.DayLocator(np.arange(1,31,7))) #Hebdomadaire

** Options oubliées **

** plt.savefig ** Enregistrer

http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.savefig

** Transparence d'arrière-plan **

plt.savefig(filename, transparent=True) # default: False

** Petites marges **

plt.savefig(filename, bbox_inches='tight')

** plt.legend ** Légende

http://matplotlib.org/api/pyplot_api.html#matplotlib.pyplot.legend

** Changer l'arrangement **

plt.legend(ncol=2) #Le numéro de chaque légende côte à côte (par défaut): 1）

** Nombre de marqueurs **

plt.legend(numpoints=1) #Unifier le nombre de marqueurs (par défaut):Pour une raison quelconque 2)

Faites correspondre les points de légende avec matplotlib @ halm

** Sortir du cadre **

plt.legend(bbox_to_anchor=(1.01,1), loc=2, borderaxespad=0)

http://matplotlib.org/users/legend_guide.html#legend-location

** Autre **

** plt.rcParams [] ** Paramètres

Si vous définissez la police, etc. avant de dessiner, ce sera rapide

plt.rcParams["font.size"] = 12 #Changer la taille de la police (par défaut): 10?）

http://matplotlib.org/users/customizing.html

** matplotlibrc ** paramètres par défaut

Ou il est plus facile de changer les paramètres par défaut, alors éditez matplotlibrc

matplotlibrc

legend.numpoints = 1

** plt.style.use ** style

Modifications générales de conception

plt.style.use('ggplot')

Page de référence

• Note personnelle: Ajustement des graphiques à l'aide de matplotlib @hysterect
• [Python] Personnaliser la palette de couleurs lors du dessin de graphiques avec matplotlib @ kenmatsu4