matplotlib函数大全

matplotlib中fill_between()、fill()的区别一、简介在matplotlib库中，fill_between()和fill()函数都用于填充绘制区域，但它们在填充方式和应用场景上有一定的区别。

本文将详细介绍这两个函数的区别及其使用方法。

二、fill_between()函数介绍1.功能概述fill_between()函数用于在两个指定函数之间填充颜色。

它可以用于绘制折线图、散点图等类型的图形。

2.参数解析- x：x轴上的点列表。

- y1：第一个函数的y值列表。

- y2：第二个函数的y值列表。

- color：填充颜色的字符串或元组。

- alpha：填充透明度，取值范围为0-1。

3.示例演示```pythonimport matplotlib.pyplot as pltx = [0, 1, 2, 3, 4, 5]y1 = [0, 2, 4, 6, 8, 10]y2 = [1, 3, 5, 7, 9, 11]plt.plot(x, y1, "r-")plt.plot(x, y2, "g-")plt.fill_between(x, y1, y2, color="blue", alpha=0.5)plt.show()```三、fill()函数介绍1.功能概述fill()函数用于填充封闭图形，如多边形、轮廓线等。

它可以用于绘制各种类型的图形。

2.参数解析- x：x轴上的点列表。

- y：y轴上的点列表。

- color：填充颜色的字符串或元组。

- alpha：填充透明度，取值范围为0-1。

3.示例演示```pythonimport matplotlib.pyplot as pltx = [0, 1, 1, 0]y = [0, 1, 2, 1]plt.fill(x, y, color="blue", alpha=0.5)plt.show()```四、区别与对比1.参数设置- fill_between()函数需要指定两个函数，而fill()函数只需指定一组坐标点。

【转载】matplotlib.pyplot 的使⽤总结⼤全（⼊门加进阶）前⾔其实⼀年前就有想法好好学学python ⾥的画图库matplotlib 库，主要是因为每次可视化⼀些结果的时候，都是搜⼀些别⼈写好的代码，看的时候感觉乱乱的，不是说别⼈写的乱，⽽是每个⼈在某些点上实现的⽅式不太⼀样，还有就是觉得，总⽤别⼈的，就觉得不是⾃⼰创造的，没有成就感。

这段时间做了个⽐赛，可视化分析的时候，⼜在搜代码，想⾃⼰加点东西，感觉很费劲，⼜不知道该怎么加，所以决定好好学⼀下，并做好总结。

借⽤⼀张图，说明画图流程准备⼯作我们需要先安装matplotlib 库，然后导⼊库，这些很简单，我就不讲了,哦，把numpy 也导⼊进来。

1. 正式开始1.1 和 我们经常会在画图的代码⾥看到，有⽤plt.的，有⽤ax.的，两者到底有什么区别呢，画的图有什么不⼀样吗，我们先来⽤两种经常看到的⽅式实现⼀下。

plt.ax.上⾯两种代码⽅式最终的结果都如上图所⽰，画图⽅式可视化结果并⽆不同，那区别在哪呢？其实呢，第⼀种⽅式呢，是先⽣成了⼀个画布，然后在这个画布上隐式的⽣成⼀个画图区域来进⾏画图，第⼆种⽅式，先⽣成⼀个画布，然后，我们在此画布上，选定⼀个⼦区域画了⼀个⼦图，上⼀张官⽅的图，看看你能不能更好的理解。

官⽅图除了ax 之外，我们也可以直接⽤plt 添加⼦图，⽅式如下你看，这样添加⼦图，也是⼀样的，fig ，⽣成⼀个画布，plt.subplot(111)，将画布分为1x1的分布，并选中第⼀个⼦图进⾏操作。

虽然这样看着⼀样呢，但是后⾯修饰图⽚的时候，ax 这个⽅式⽐plt 的⽅式更加⽅便。

因此，本⽂我们⽤ax ⽅式来学习画图，也希望⼤家都提前选定⼀种⾃⼰喜欢的⽅式来画图，添加⼦图，等⼀些列操作。

1.2 ⼦图的创建在上⼀节的介绍中，讲到了⼦图，可能刚接触画图的同学，会有点疑惑，这节，我们来详细讲讲⼦图。

我们可以这样来考虑问题，我们画图的时候，找到⼀张纸（画布），然后打算把这张纸分成⼏个区域（⼦图）来画⼏幅不同的画。

Python3matplotlib的绘图函数subplot（）简介Python3 matplotlib的绘图函数subplot()简介⼀、简介matplotlib下, ⼀个Figure对象可以包含多个⼦图(Axes), 可以使⽤subplot()快速绘制, 其调⽤形式如下 :subplot(numRows, numCols, plotNum)图表的整个绘图区域被分成numRows⾏和numCols列然后按照从左到右，从上到下的顺序对每个⼦区域进⾏编号，左上的⼦区域的编号为1plotNum参数指定创建的Axes对象所在的区域如果numRows ＝ 2, numCols ＝ 3, 那整个绘制图表样式为2X3的图⽚区域, ⽤坐标表⽰为:(1, 1), (1, 2), (1, 3)(2, 1), (2, 2), (2, 3)这时, 当plotNum ＝ 3时, 表⽰的坐标为(1, 3), 即第⼀⾏第三列的⼦图如果numRows, numCols和plotNum这三个数都⼩于10的话, 可以把它们缩写为⼀个整数, 例如subplot(323)和subplot(3,2,3)是相同的.subplot在plotNum指定的区域中创建⼀个轴对象. 如果新创建的轴和之前创建的轴重叠的话，之前的轴将被删除.⼆、参数说明1，subplots（）参数matplotlib.pyplot.subplots(nrows=1, ncols=1, sharex=False, sharey=False, squeeze=True, subplot_kw=None, gridspec_kw=None, **fig_kw)创建⼀个画像(figure)和⼀组⼦图(subplots)。

这个实⽤程序包装器可以⽅便地在单个调⽤中创建⼦图的公共布局，包括封闭的图形对象。

输⼊参数说明： nrows,ncols：整型，可选参数，默认为1。

表⽰⼦图⽹格(grid)的⾏数与列数。

matplot contourf函数解释说明1. 引言1.1 概述Matplotlib是一款功能强大的Python绘图库，广泛应用于数据可视化与科学计算领域。

其中contourf函数是Matplotlib中一个重要的绘图函数之一，用于绘制等高线图。

1.2 文章结构本文将从以下几个方面对matplot contourf函数进行深入讲解和说明：引言、Matplotlib库简介、Contour绘图原理与基本使用方法、Contourf函数进阶应用技巧以及结论与展望。

在引言部分，我们将对文章的主题和内容进行简要概述，阐明本文旨在详细介绍matplot contourf函数的相关知识和应用技巧。

1.3 目的本文旨在帮助读者全面理解Matplotlib库的重要性，并详细介绍contour绘图在数据可视化中的应用场景。

同时，通过深入讲解和实例演示contourf函数的原理、参数和用法，使读者能够掌握该函数的基本使用方法。

此外，还将介绍如何利用contourf函数进行颜色填充设置、线型修改以及标签显示方式调整等进阶技巧，并通过实例分析展示如何利用contourf函数进行二维数据可视化展示。

最后，我们将总结contourf函数的主要特点与优势，并对其未来的研究和应用方向进行展望。

通过阅读本文，读者将能够深入了解matplot contourf函数的使用方法，掌握其在数据可视化中的重要性和应用场景，并在实际项目中充分利用其功能特点进行数据可视化展示。

接下来，我们将介绍Matplotlib库的概述及其重要性。

2. Matplotlib库简介:2.1 理解Matplotlib库:Matplotlib是一个功能强大的Python绘图工具库，用于创建高质量的静态、动态和交互式可视化图形。

它是一个开源项目，被广泛应用于数据分析、科学研究以及工程领域。

Matplotlib提供了一系列函数和方法，可以轻松地绘制各种类型的图表，包括线型图、散点图、柱状图等。

matplotlib.pyplot中的contourf函数matplotlib.pyplot中的contourf函数是Matplotlib库中用于绘制等高线填充图的函数。

等高线填充图是一种常用的数据可视化方法，可以展示出二维数据的变化趋势和分布情况。

在本文中，我们将详细介绍contourf 函数的用法和参数，并通过实例演示如何使用该函数绘制出高质量的等高线填充图。

在开始之前，我们需要先导入Matplotlib库和NumPy库，这两个库都是绘制图形和处理数据的重要工具。

在Python中，我们可以通过以下方式导入这两个库：pythonimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np接下来，我们可以开始讲解contourf函数的用法。

首先，我们需要了解该函数的基本语法：pythonplt.contourf(X, Y, Z, levels, kwargs)其中，X和Y是两个二维数组，分别表示等高线图中每个数据点的水平坐标和垂直坐标。

Z是一个二维数组，用于指定每个数据点的高度值。

levels 是一个整数或一维数组，指定等高线的高度级别。

除了这些必需的参数之外，contourf函数还有许多可选的参数，可以调整等高线填充图的外观和风格。

在接下来的内容中，我们将逐一介绍这些参数。

首先，让我们来看看如何使用contourf函数绘制一个简单的等高线填充图。

为了方便起见，我们可以先定义一个二维数组Z，其中的元素是由某种函数生成的。

然后，我们可以调用contourf函数，并传入X、Y和Z 的值，以及levels参数。

pythonx = np.linspace(-10, 10, 100)y = np.linspace(-10, 10, 100)X, Y = np.meshgrid(x, y)Z = np.sin(X) + np.cos(Y)plt.contourf(X, Y, Z, levels=20)plt.colorbar()plt.show()在上面的代码中，我们使用linspace函数生成了从-10到10的100个等间距的数值，并将其分别赋给x和y。

一、matplotlib简介1.1 matplotlib概述1.2 matplotlib的作用1.3 matplotlib的安装与导入二、matplotlib中的ax函数2.1 ax函数概述2.2 ax函数的基本用法2.3 ax函数的参数详解三、ax函数的实例演示3.1 设置坐标轴范围3.2 添加图例3.3 设置坐标轴标签3.4 绘制子图3.5 添加注释四、ax函数常见问题解答4.1 如何设置坐标轴刻度4.2 如何设置坐标轴名称4.3 如何设置图例4.4 如何设置坐标轴标题4.5 如何添加注释五、总结与展望---一、matplotlib简介1.1 matplotlib概述matplotlib是一个Python绘图库，可以用来创建各种类型的图表、图形和可视化。

它的设计理念是使用简单的代码来生成高质量的图形，同时还支持多种不同的操作系统和图形输出格式。

1.2 matplotlib的作用matplotlib主要用于数据可视化，包括线图、散点图、柱状图、饼图、直方图等。

它可以帮助用户快速了解数据的分布和规律，使得数据分析更加直观和易于理解。

1.3 matplotlib的安装与导入matplotlib的安装非常简单，只需要在命令行中使用pip命令即可，如下所示：```pythonpip install matplotlib```安装完成后，就可以在Python脚本中使用import语句来导入matplotlib库了：```pythonimport matplotlib.pyplot as plt```---二、matplotlib中的ax函数2.1 ax函数概述在matplotlib中，ax函数是一个非常重要的函数，它用来创建一个新的图形对象，并且所有的绘图操作都是在这个对象上进行的。

使用ax函数可以实现对图形的精细化控制，包括设置坐标轴范围、添加图例、设置坐标轴标签、绘制子图等等。

2.2 ax函数的基本用法使用ax函数的基本步骤如下：```pythonfig, ax = plt.subplots()```这样就创建了一个新的图形对象，并返回了一个包含图形和坐标轴的对象。

matplotlib常见函数之plt.rcParams、matshow的使⽤（坐标轴设置）1、plt.rcParamsplt（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 npimport 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'] = Falseplt.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*1200plt.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。

matplotlib函数手册1. 引言Matplotlib是一个功能强大的数据可视化库，广泛应用于Python科学计算领域。

本文将详细介绍Matplotlib库中常用的函数，帮助读者更好地理解和使用Matplotlib绘图工具。

2. 基础绘图函数Matplotlib提供了丰富的基础绘图函数，可以用于绘制各种类型的图表。

以下是其中一些常用的函数：2.1 plot()plot()函数用于绘制折线图，在二维坐标系上连接各个数据点，形成一条折线。

使用该函数时，需要提供x轴和y轴的数据。

例如：import matplotlib.pyplot as pltx = [1, 2, 3, 4, 5]y = [2, 4, 6, 8, 10]plt.plot(x, y)plt.show()这段代码将绘制一条连接5个数据点的折线。

2.2 scatter()scatter()函数用于绘制散点图，将数据点在二维坐标系上显示出来。

使用该函数时，需要提供x轴和y轴的数据。

例如：import matplotlib.pyplot as pltx = [1, 2, 3, 4, 5]y = [2, 4, 6, 8, 10]plt.scatter(x, y)plt.show()这段代码将绘制5个散点。

2.3 bar()bar()函数用于绘制柱状图，显示不同类别或组之间的比较。

使用该函数时，需要提供每个柱子的高度和宽度。

例如：import matplotlib.pyplot as pltx = [1, 2, 3, 4, 5]y = [2, 4, 6, 8, 10]plt.bar(x, y)plt.show()这段代码将绘制5个柱子，每个柱子的高度分别为2、4、6、8、10。

2.4 pie()pie()函数用于绘制饼图，显示不同类别占总体的比例。

使用该函数时，需要提供每个类别的占比。

例如：import matplotlib.pyplot as pltlabels = ['A', 'B', 'C', 'D']sizes = [30, 40, 10, 20]plt.pie(sizes, labels=labels)plt.show()这段代码将绘制一个饼图，其中4个类别A、B、C、D分别占总体的30%、40%、10%、20%。

python matplotlib plot参数Python Matplotlib Plot参数Matplotlib是一个流行的Python数据可视化库，可以用于创建各种静态、动态和交互式图表。

Matplotlib提供了多种绘图选项，包括线图、散点图、条形图、直方图、饼图等。

在使用Matplotlib创建图表时，我们需要使用不同的参数来控制绘制的样式和外观。

本文将介绍一些常用的Matplotlib plot参数。

1. 线型参数（linestyle）线型参数用于控制线条的样式。

Matplotlib提供了多种线型选项，包括实线（solid）、虚线（dashed）、点划线（dashdot）和点线（dotted）等。

以下是一些常用的线型参数及其对应的符号：- 实线：'-'或'solid'- 虚线：'--'或'dashed'- 点划线：'-.'或'dashdot'- 点线：':'或'dotted'示例代码：```pythonimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx = np.linspace(0, 10, 100)y1 = np.sin(x)y2 = np.cos(x)plt.plot(x, y1, linestyle='-', label='sin')plt.plot(x, y2, linestyle='--', label='cos')plt.legend()plt.show()```2. 颜色参数（color）颜色参数用于控制曲线或散点的颜色。

Matplotlib支持多种颜色表示方式，包括颜色名称、RGB元组、十六进制值等。

以下是一些常用的颜色参数及其对应的表示方式：- 红色：'r'或(1, 0, 0)或'#FF0000'- 绿色：'g'或(0, 1, 0)或'#00FF00'- 蓝色：'b'或(0, 0, 1)或'#0000FF'- 黄色：'y'或(1, 1, 0)或'#FFFF00'- 青色：'c'或(0, 1, 1)或'#00FFFF'- 洋红：'m'或(1, 0, 1)或'#FF00FF'- 黑色：'k'或(0, 0, 0)或'#000000'- 白色：'w'或(1, 1, 1)或'#FFFFFF'示例代码：```pythonimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx = np.linspace(0, 10, 100)y = np.sin(x)plt.plot(x, y, color='r')plt.show()```3. 点型参数（marker）点型参数用于控制散点图中点的样式。

matplotlib animation函数
在Python的Matplotlib库中，animation函数用于创建动画效果。

使用animation函数创建动画的一般步骤如下：
1.导入所需的库和模块：
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.animation import FuncAnimation
```
2.创建一个函数，该函数将绘制每帧的内容：
```python
def animate(frame):
# 在此处编写每帧的绘制内容
# 返回绘制的对象
```
3.创建图形窗口和坐标轴对象：
```python
fig, ax = plt.subplots()
```
4.创建animation对象：
```python
ani = FuncAnimation(fig, animate, frames=range(num_frames), blit=True)
```
- fig为图形窗口对象。

- animate为步骤2中编写的函数。

- frames为一个可迭代对象，表示帧的范围。

- blit为True表示通过绘制增量来更新图形。

5.显示动画效果：
```python
plt.show()
```
animation函数的其他参数还包括interval（动画的帧之间的时间间隔）、repeat（是否重复动画）等。