下面是范文网小编分享的matplotlib Python--matplotlib绘图可视化知识点整理13篇 matplotlib怎么设置坐标刻度，供大家品鉴。
matplotlib Python--matplotlib绘图可视化知识点整理1
好吧，又是注释，多个例子参考一下！
我们希望在 2π/32π/3 的位置给两条函数曲线加上一个注释。首先，我们在对应的函数图像位置上画一个点；然后，向横轴引一条垂线，以虚线标记；最后，写上标签。
plt.subplot()
plt.subplot(2,3,1)表示把图标分割成2*3的网格。也可以简写plt.subplot(231)。其中，第一个参数是行数，第二个参数是列数，第三个参数表示图形的标号。
plt.axes()
我们先来看什么是Figure和Axes对象。在matplotlib中，整个图像为一个Figure对象。在Figure对象中可以包含一个，或者多个Axes对象。每个Axes对象都是一个拥有自己坐标系统的绘图区域。其逻辑关系如下^3：
plt.axes-官方文档
axes() by itself creates a default full subplot(111) window axis.axes(rect, axisbg=’w’) where rect = [left, bottom, width, height] in normalized (0, 1) units. axisbg is the background color for the axis, default white.axes(h) where h is an axes instance makes h the current axis. An Axes instance is returned.rect=[左, 下, 宽, 高] 规定的矩形区域,rect矩形简写，这里的数值都是以figure大小为比例，因此，若是要两个axes并排显示，那么axes[2]的左=axes[1].左+axes[1].宽，这样axes[2]才不会和axes[1]重叠。
show code:
[^3]:绘图: matplotlib核心剖析
matplotlib Python--matplotlib绘图可视化知识点整理2
为了在图表中能够显示中文和负号等，需要下面一段设置：
matplotlib Python--matplotlib绘图可视化知识点整理3
你可以多次使用figure命令来产生多个图，其中，图片号按顺序增加。这里，要注意一个概念当前图和当前坐标。所有绘图操作仅对当前图和当前坐标有效。通常，你并不需要考虑这些事，下面的这个例子为大家演示这一细节。
figure感觉就是给图像ID，之后可以索引定位到它。
matplotlib Python--matplotlib绘图可视化知识点整理4
用一条指令画多条不同格式的线。
matplotlib Python--matplotlib绘图可视化知识点整理5
可以使用ipython --pylab打开ipython命名窗口。
这两个命令都可以在绘图时，将图片内嵌在交互窗口，而不是弹出一个图片窗口，但是，有一个缺陷：除非将代码一次执行，否则，无法叠加绘图，因为在这两种模式下，是要有plt出现，图片会立马show出来，因此：
推荐在ipython notebook时使用，这样就能很方便的一次编辑完代码，绘图。
matplotlib Python--matplotlib绘图可视化知识点整理6
如果你向plot()指令提供了一维的数组或列表，那么matplotlib将默认它是一系列的y值，并自动为你生成x的值。默认的x向量从0开始并且具有和y同样的长度，因此x的数据是[0,1,2,3].
图片来自:绘图: matplotlib核心剖析
确定坐标范围
plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax])上面例子里的axis()命令给定了坐标范围。xlim(xmin, xmax)和ylim(ymin, ymax)来调整x,y坐标范围matplotlib Python--matplotlib绘图可视化知识点整理7
现在是明白干嘛用的了，就是人为设置坐标轴的刻度显示的值。
当我们设置记号的时候，我们可以同时设置记号的标签。注意这里使用了 LaTeX。[^2]
[^2]:Matplotlib 教程
matplotlib Python--matplotlib绘图可视化知识点整理8
使用plt.style.use('ggplot')命令，可以作出ggplot风格的图片。
matplotlib Python--matplotlib绘图可视化知识点整理9
matplotlib Python--matplotlib绘图可视化知识点整理10
用来该表线条的属性
线条标记
颜色
可以通过调用matplotlib.pyplot.colors()得到matplotlib支持的所有颜色。
如果这两种颜色不够用，还可以通过两种其他方式来定义颜色值：
使用HTML十六进制字符串color='eeefff'使用合法的HTML颜色名字（’red’,’chartreuse’等）。也可以传入一个归一化到[0,1]的RGB元祖。color=(0.3,0.3,0.4)很多方法可以介绍颜色参数，如title()。plt.tilte('Title in a custom color',color='#123456'）
背景色
通过向如matplotlib.pyplot.axes()或者matplotlib.pyplot.subplot()这样的方法提供一个axisbg参数，可以指定坐标这的背景色。
subplot(111,axisbg=(0.1843,0.3098,0.3098)
matplotlib Python--matplotlib绘图可视化知识点整理11
在代码执行过程中，有两种方式更改参数：
使用参数字典(rcParams)调用matplotlib.rc()命令 通过传入关键字元祖，修改参数如果不想每次使用matplotlib时都在代码部分进行配置，可以修改matplotlib的文件参数。可以用matplot.get_config()命令来找到当前用户的配置文件目录。
配置文件包括以下配置项：
axex: 设置坐标轴边界和表面的颜色、坐标刻度值大小和网格的显示backend: 设置目标暑促TkAgg和GTKAggfigure: 控制dpi、边界颜色、图形大小、和子区( subplot)设置font: 字体集（font family）、字体大小和样式设置grid: 设置网格颜色和线性legend: 设置图例和其中的文本的显示line: 设置线条（颜色、线型、宽度等）和标记patch: 是填充2D空间的图形对象，如多边形和圆。控制线宽、颜色和抗锯齿设置等。savefig: 可以对保存的图形进行单独设置。例如，设置渲染的文件的背景为白色。verbose: 设置matplotlib在执行期间信息输出，如silent、helpful、debug和debug-annoying。xticks和yticks: 为x,y轴的主刻度和次刻度设置颜色、大小、方向，以及标签大小。
matplotlib Python--matplotlib绘图可视化知识点整理12
这个地方确实没看懂，囧，以后再说吧，感觉就是移动了坐标轴的位置。
matplotlib Python--matplotlib绘图可视化知识点整理13
在数据可视化的过程中，图片中的文字经常被用来注释图中的一些特征。使用annotate()方法可以很方便地添加此类注释。在使用annotate时，要考虑两个点的坐标：被注释的地方xy(x, y)和插入文本的地方xytext(x, y)。[^1]
[^1]:DataHub-Python 数据可视化入门1
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