Matplotlib 基础使用
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下面介绍关于 Matplotlib 的基本函数使用。
请注意使用 plt.show()
字符串里使用$$输入公式时需要使用字符串模式r
使用 jupyter 时需要 %matplotlib inline，以便直接在 python console 里面生成图像。
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
scatter 散点图
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成 x, y 的数据
n = 1024
X = np.random.normal(0, 1, n)
Y = np.random.normal(0, 1, n)
plt.figure()
plt.scatter(X, Y, marker='o', color='r', alpha=0.5, edgecolors='k', linewidths=1)
plt.show()
plot 折线图
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成 x, y 的数据
n = 16
X = np.arange(n)
Y = 2 * X + 5
plt.figure()
plt.plot(X, Y, color='r', alpha=0.5, linestyle='-.', linewidth=1, marker='o', markeredgecolor='k', markeredgewidth=1, markerfacecolor='r', markersize=10)
plt.show()
bar 柱状图
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成 x, y 的数据
n = 8
X = np.arange(n)
Y = np.random.uniform(0.0, 1.0, n)
plt.figure()
plt.bar(X, Y, width=0.8, bottom=2, color='r', alpha=0.8, edgecolor='k', linewidth=1)
plt.show()
等高线图
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 计算 x, y 坐标对应的高度值
def f(x,y):
return (1 - x/2 + x**5 + y**3) * np.exp(-x**2,-y**2)
# 生成 x, y 的数据
n = 256
x = np.linspace(-4, 4, n)
y = np.linspace(-4, 4, n)
# 用 x, y 数据生成 mesh 网格状的数据
# 因为等高线的显示是在网格的基础上添加上高度值
X, Y = np.meshgrid(x, y)
plt.figure()
# 绘制填充等高线
plt.contourf(X, Y, f(X,Y), levels=20, alpha=0.5, cmap=plt.cm.hot)
# 绘制添加等高线
C = plt.contour(X, Y, f(X,Y), levels=20, colors='k', alpha=0.5, linewidth=0.5)
plt.clabel(C, inline=True, fontsize=10)
plt.show()
3D数据
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = Axes3D(fig)
n = 32
x = np.linspace(-4, 4, n)
y = np.linspace(-4, 4, n)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(np.sqrt(X ** 2 + Y ** 2))
# 绘制3D数据
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=1, cstride=1, cmap=plt.cm.rainbow)
# 绘制填充等高线
ax.contourf(X, Y, Z, zdir='z', offset=-2, cmap=plt.cm.rainbow)
plt.show()
绘图技巧
定制图像大小
fig = plt.figure(figsize=(12, 7))
fig = plt.figure(figsize=(8.5, 7))
fig = plt.figure(figsize=(5, 7))
ax1 = plt.subplot(2, 1, 1)
ax2 = plt.subplot(12, 1, 8)
ax3 = plt.subplot(3, 1, 3)
绘制多幅图像
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成 x, y 的数据
n = 8
X = np.arange(n)
Y = 0.1 * X + 0.5
plt.figure()
for i in range(2):
for j in range(2):
# subplot 三个参数分别为：行数、列数和索引值（索引从1开始）
plt.subplot(2, 2, 2 * i + j + 1)
# 绘制子图
plt.plot(X, Y)
# 子图标题
plt.title('title')
# 调整子图间距
plt.subplots_adjust(left=None, top=None, right=None, bottom=None, wspace=0.5, hspace=0.5)
# 图标题
plt.suptitle('suptitle')
plt.show()
绘制图片
plt.imshow(img, cmap=plt.cm.gray_r)
绘制坐标轴
显示坐标轴（自定义坐标轴刻度）
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成 x, y 的数据
n = 1024
X = np.random.normal(0, 5, n)
Y = np.random.normal(0, 5, n)
plt.figure()
plt.scatter(X, Y, marker='o', color='r', alpha=0.5, edgecolors='k', linewidths=1)
# 坐标轴标签
plt.xlabel("x label", fontsize=20)
plt.ylabel("y label", fontsize=20, labelpad=10)
# 坐标轴字体大小
plt.xticks(fontsize=20)
plt.yticks(fontsize=20)
# 自定义坐标轴刻度
plt.xticks(np.linspace(-1, 1, 6))
plt.yticks([1, 2, 3, 8], ["a", "b", "c", "d"])
# 不显示坐标轴刻度
# plt.xticks([])
# plt.yticks([])
# 坐标轴范围（放在坐标轴刻度下方）
plt.xlim(-1, 2)
plt.ylim(-2, 5)
# 绘制网格（只显示有坐标轴刻度的网格线）
plt.grid(color='r', linestyle='-.', linewidth=2)
plt.show()
不显示坐标轴
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 生成 x, y 的数据
n = 1024
X = np.random.normal(0, 5, n)
Y = np.random.normal(0, 5, n)
plt.figure()
plt.scatter(X, Y, marker='o', color='r', alpha=0.5, edgecolors='k', linewidths=1)
# 不显示坐标轴
plt.axis('off')
plt.show()
多个子图对齐 y 坐标轴
fig.align_ylabels()
坐标轴科学计数法
def changex(x, position):
return int(x/1000)
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(changex))
坐标轴截断
ax1 = plt.subplot(12, 1, 8)
plt.setp(ax1.get_xticklines(), visible=False)
ax1.set_yticks([100])
plt.yticks(fontsize=20)
ax1.legend_.remove()
ax2 = plt.subplot(3, 1, 3)
plt.setp(ax2.get_xticklines(), visible=False)
plt.subplots_adjust(hspace=0.1)
ax1.set_ylim((95, 105))
ax2.set_ylim((-2, 40))
ax1.spines['bottom'].set_visible(False)
ax2.spines['top'].set_visible(False)
plt.xticks(fontsize=20)
plt.yticks(fontsize=20)
fig.align_ylabels()
保存图片
- 需要放在
plt.show()函数之前
plt.savefig('result.pdf', format='pdf', bbox_inches='tight')
plt.savefig('result.png', format='png', bbox_inches='tight')
属性
color 属性
| 字符 | 颜色 |
|---|---|
'b' | 蓝色 |
'g' | 绿色 |
'r' | 红色 |
'c' | 青色 |
'm' | 品红色 |
'y' | 黄色 |
'k' | 黑色 |
'w' | 白色 |
import matplotlib.colors as colors
color=list(colors.cnames)[i] # i 为颜色列表下标
linestyle 属性
| 字符 | 描述 |
|---|---|
None | 无 |
'-' | 实线样式 |
'--' | 短横线样式 |
'-.' | 点划线样式 |
':' | 虚线样式 |
marker 属性
| 字符 | 描述 |
|---|---|
None | 无 |
'.' | 点标记 |
',' | 像素标记 |
'o' | 圆标记 |
'v' | 倒三角标记 |
'^' | 正三角标记 |
'<' | 左三角标记 |
'>' | 右三角标记 |
'1' | 下箭头标记 |
'2' | 上箭头标记 |
'3' | 左箭头标记 |
'4' | 右箭头标记 |
's' | 正方形标记 |
'p' | 五边形标记 |
'*' | 星形标记 |
'h' | 六边形标记 1 |
'H' | 六边形标记 2 |
'+' | 加号标记 |
'x' | X 标记 |
'D' | 菱形标记 |
'd' | 窄菱形标记 |
'|' | 竖直线标记 |
'_' | 水平线标记 |
cmap 属性
| 字符 | 描述 |
|---|---|
plt.cm.gray_r | 灰度图 |
plt.cm.hot | 热力图 |
plt.cm.rainbow | 彩虹图 |
强化学习 gym 库渲染显示
1、使用虚拟帧缓冲区打开 notebook
xvfb-run -s "-screen 0 1400x900x24" jupyter notebook
2、实现在 notebook 中显示 gym 库的渲染显示
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
from IPython import display
def show_state(env, step=0, info=""):
plt.figure(1)
plt.clf()
plt.imshow(env.render(mode='rgb_array'))
plt.title("Step: %d %s" % (step, info))
plt.axis('off')
display.display(plt.gcf())
display.clear_output(wait=True)
Legend 使用
plt.legend(loc=loc, ncol=ncol)
loc = ['upper left' , 'upper center', 'upper right',
'center left', 'center', 'center right',
'lower left', 'lower center', 'lower right']
fig = plt.gca()
fig.legend_.remove()
参考资料及致谢
How to run OpenAI Gym .render() over a server