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Python可视化中Matplotlib(3.线条的详细样式及线性、保存图片、plot的详细风格和样式)、背景色、点和线的详细设置
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1.修改线条的样式： linestyle、color、marker(标记) ''' 颜色 color:修改颜色，可以简写成c 样式 linestyle='--' 修改线条的样式 可以简写成 ls 标注 marker : 标注 线宽 linewidth: 设置线宽 可以简写成 lw （lw=2） ''' x1 = np.random.randn(50) # cumsum()作用是累加和 x2 = np.random.randn(50) x3 = np.random.randn(50) plt.plot(x1.cumsum(),c='r',linestyle='--',marker='o') plt.plot(x2.cumsum(),c='y',linestyle='-.',marker='>') plt.plot(x3.cumsum(),c='b',linestyle=':',marker='*') plt.legend(['x1','x2','x3']) plt.show()
有关函数plt.plot()中样式形状的控制符 marker 的详细参数： 2. 保存图片 ''' plt.savefig() 里面的参数说明： dpi : 使图片变大，让它更加清晰 facecolor = 'green' 保存图片时可以设置背景色 ''' x4 = np.random.randn(50) # cumsum()作用是累加和 x5 = np.random.randn(50) x6 = np.random.randn(50) plt.plot(x4.cumsum(),c='r',linestyle='--',marker='o') plt.plot(x5.cumsum(),c='y',linestyle='-.',marker='>') plt.plot(x6.cumsum(),c='b',linestyle=':',marker='*') plt.legend(['x1','x2','x3']) '''保存在当前目录下，设置的dpi(高清大图)''' plt.savefig('pic.jpg',dpi=500) print("图片保存成功")运行成功之后就可以，在当前目录下就可以找到该图片了 3. 设置plot的风格和样式 （以字符串的形式存在） plot语句中除了X,Y以外的参数，以字符串的形式存在，来控制颜色、线性、点型等要素 x = np.arange(0,10,0.1) ''' 颜色：(1)合法的HTML颜色名 (2)HTML十六进制字符串(即#eeefff等) (3) 归一化到[0,1]的RGB元组(即(0.3,0.5,0.6)) 采用RGB元组时，应在plot()里面这样写 color = (0.3,0.5,0.6) 线条的透明度： alpha = 0.5 值越大透明度越高 ''' plt.plot(x,np.sin(x),'#000000') plt.show()合法的HTML颜色名：
以字符串的形式连用 x = np.arange(-np.pi,np.pi,0.1) '''以字符串的形式 直接连用 c 和 ls 和 marker''' plt.plot(x,np.sin(x),'r--o') plt.show()
4. 设置坐标轴的背景色 通过plt.subplot()方法传入facecolor参数，来设置坐标轴的背景色 '''plt.subplot()方法传入facecolor参数，设置坐标的背景色''' x1 = np.arange(0,10,0.1) # 面向对象的画图方法 axes 画板 axes = plt.subplot(facecolor = 'green') axes.plot(x1,np.sin(x1),'r') plt.show()
5. 更多的点和线的设置 6. 在一条语句中为多个曲线的风格及其样式进行设置 （1） 多个曲线统一设置 如果设置属性的时候，不声明属性名称，那么这个属性直接被设置给距离它最近的那条线 x = np.arange(0,10,0.01) ''' 没有进行线条的风格以及样式的设置时， 会自动设置不一样的样式风格。 可以自己对曲线进行设置， 注意： 如果设置属性的时候，不声明属性名称， 那么这个属性直接被设置给距离它最近的那条线 ''' plt.plot(x,2*x,x,np.sin(x)*5,'y',ls = '--',lw=3) # 'y' 没有加属性，则会改变第二个曲线的颜色 plt.show()
（2） 多个曲线不同的设置、 x = np.arange(0,10,1) '''对多个曲线进行不同设置时，不用加属性，直接写，想设置统一的，在最后面加上属性名以及参数就行''' plt.plot(x,x,'r--',x,np.cos(x),'g-.',marker = '*') plt.show()
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