脚本之家 服务器常用软件
快捷导航
您的位置：首页 → 脚本专栏 → python → python设置Pyplot

python设置Pyplot的动态rc参数、绘图的填充

 更新时间：2022年06月13日 11:05:45   作者：云边有把小AK  
本文主要介绍了python设置Pyplot的动态rc参数、绘图的填充，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

Matplotlib配置了配色方案和默认设置，主要用来准备用于发布的图片。有两种方式可以设置参数，即全局参数定制和rc设置方法。

查看matplotlib的rc参数：

import matplotlib as plt
print(plt.ra_params)

1.全局参数定制

Matplotlib的全局参数可以通过编辑配置文件设置

import matplotlib as plt
print(plt.matplotlib_fname)
#显示当前用户的配置文件目录

查找到当前用户的配置文件目录，然后用编辑器打开，修改matplotlib文件，即可修改配置参数。

2.rc参数设置

使用Python编程修改rc参数，rc参数及其取值如下表1~3

表1 rc参数名称及其取值

rc参数解释取值
lines.linewidth线条宽度取0~10的数值，默认1.5
lines.linestyle线条样式取“-”“--”“-.”“：”4种，默认为“-”
lines.marker线条上点的形状可取“o”“D”等20种，默认为None
lines,markersize点的大小取0~10的数值，默认为1

表2 线条样式lines.linestyle的取值 linestyle取值意义linestyle取值意义-实线-.点线--长虚线:短虚线

linestyle取值意义linestyle取值意义
-实线-.点线
--长虚线:短虚线

表3 lines.marker参数的取值

marker取值意义marker取值意义
'o'圆圈'.'点
'D'菱形's'正方形
'h'六边形1'*'星号
'H'六边形2'd'小菱形
'-'水平线'v'一角朝下的三角形
'8'八边形'<'一角朝左的三角形
'p'五边形'>'一角朝右的三角形
'，'像素'^'一角朝上的三角形
'+'加号'|'竖线
'None'无'x'X

需要注意的是，由于默认的Pyplot字体并不支持中文符的显示，因此需要通过设置font.sans-serif参数改变绘图时的字体，使得图形可以正常显示中文。同时，由于更换字体后，会导致坐标轴中的部分字符无法显示，因此需要同时更改axes.unicode_minus参数。

plt.rcParams['font.family'] = ['SimHei']      #用来显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False   #用来正常显示符号

如果需要在坐标轴上显示时间，可以利用DateFormatter提供的功能进行设置，常用代码如下：

from matplotlib.dates import DateFormatter
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(DateFormatter('%y/%m/%d'))
#自动旋转X轴的刻度，适应坐标轴
plt.gcf().autofmt_xdate()

除了设置线条的字体的rc参数外，还有设置文本、箱线图、坐标轴、刻度、图例、标记、图片、图像保存等rc参数。

例1.rc参数设置例1

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig,ax = plt.subplots()
#配置中文显示
plt.rcParams['font.family'] = ['SimHei']      #用来显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False   #用来正常显示符号
def f(t):
    return np.cos(2*np.pi*t)
x1 = np.arange(0.0,4.0,0.5)
x2 = np.arange(0.0,4.0,0.01)
plt.figure(1)
plt.subplot(2,2,1)
plt.plot(x1,f(x1),'bo',x2,f(x2),'k')
plt.title('子图1')
plt.subplot(2,2,2)
plt.plot(x2,f(x2),'r--')
plt.title('子图2')
plt.show()

OUT：

例2.rc参数设置例2

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
ax.plot(np.random.randn(30).cumsum(),color = 'k',linestyle = 'dashed',marker = 'o',label = 'one')
ax.plot(np.random.randn(30).cumsum(),color = 'k',linestyle = 'dashed',marker = '+',label = 'two')
ax.plot(np.random.randn(30).cumsum(),color = 'k',linestyle = 'dashed',marker = 'v',label = 'three')
ax.legend(loc = 'best')

OUT:

可以用set_xticks设置X轴刻度

例3.用set_xticks设置刻度

fig = plt.figure()
 
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
 
ax.plot(np.random.randn(30).cumsum(),color = 'k',linestyle = 'dashed',marker = 'o',label = 'one')
ax.plot(np.random.randn(30).cumsum(),color = 'k',linestyle = 'dashed',marker = '+',label = 'two')
ax.plot(np.random.randn(30).cumsum(),color = 'k',linestyle = 'dashed',marker = 'v',label = 'three')
ax.set_xticks([0,5,10,15,20,25,30,35])
ax.legend(loc = 'best')

OUT:

可以用set_xticklabels改变刻度，设置刻度的旋转角度及字体等。

例4.用set_xticklabels改变刻度

fig = plt.figure()
 
ax = fig.add_subplot(1,1,1)
 
ax.plot(np.random.randn(30).cumsum(),color = 'k',linestyle = 'dashed',marker = 'o',label = 'one')
ax.plot(np.random.randn(30).cumsum(),color = 'k',linestyle = 'dashed',marker = '+',label = 'two')
ax.plot(np.random.randn(30).cumsum(),color = 'k',linestyle = 'dashed',marker = 'v',label = 'three')
ax.set_xticklabels(['x1','x2','x3','x4','x5'],rotation = 30,fontsize = 'large')
ax.legend(loc = 'best')

OUT：

其中，rotation参数表示X坐标标签的旋转角度；fontsize为字号，可以取值为“xx-small”“x-small”“small”“medium”“large”“x-large”“xx-large”“smaller”“None”。

3.绘图的填充

3.1调用函数fill_between()实现曲线下面部分的填充

x = np.linspace(0,1,500)
y = np.sin(3*np.pi*x)*np.exp(-4*x)
fig,ax = plt.subplots()
plt.plot(x,y)
plt.fill_between(x,0,y,facecolor = 'green',alpha = 0.3)

其中，参数x表示整个X轴都覆盖；0表示覆盖的下限；y表示覆盖的上限时y这条曲线，facecolor表示覆盖区域的颜色；alpha表示覆盖区域的透明度[0,1]，其值越大，表示越不透明

3.2 部分区域填充

plt.fill_between(x[15:300],0,0.4,facecolor = 'green',alpha = 0.3)

3.3 两条曲线之间的区域填充

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0,1,500)
y1 = np.sin(3*np.pi*x)*np.exp(-4*x)
y2 = y1 + 0.2
plt.plot(x,y1,'b')
plt.plot(x,y2,'r')
plt.fill_between(x,y1,y2,facecolor = 'green',alpha = 0.3)
plt.show()

 

3.4 直接使用fill进行绘图的填充

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0,1,500)
y = np.sin(3*np.pi*x)*np.exp(-4*x)
fig,ax = plt.subplots()
ax.fill(x,y)
plt.show()

 到此这篇关于python设置Pyplot的动态rc参数、绘图的填充的文章就介绍到这了,更多相关python设置Pyplot内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

您可能感兴趣的文章:

相关文章

  • Python使用eel模块创建GUI应用程序

    Python使用eel模块创建GUI应用程序

    在Python中,有许多库和模块可以用来创建图形用户界面（GUI）应用程序,其中一个流行的选择是使用eel模块,下面小编就来为大家详细介绍一下如何使用eel模块创建GUI应用程序吧
    2023-12-12
  • python将图片转为矢量图的方法步骤

    python将图片转为矢量图的方法步骤

    这篇文章主要介绍了python将图片转为矢量图的方法步骤，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2021-03-03
  • Anaconda3中的Jupyter notebook添加目录插件的实现

    Anaconda3中的Jupyter notebook添加目录插件的实现

    这篇文章主要介绍了Anaconda3中的Jupyter notebook添加目录插件的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2020-05-05
  • Python中经常使用的代码片段

    Python中经常使用的代码片段

    大家好，本篇文章主要讲的是Python中经常使用的代码片段，感兴趣的同学赶快来看一看吧，对你有帮助的话记得收藏一下
    2022-01-01
  • Django haystack实现全文搜索代码示例

    Django haystack实现全文搜索代码示例

    这篇文章主要介绍了Django haystack实现全文搜索代码示例,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
    2020-11-11
  • 部署Django到阿里云服务器教程示例

    部署Django到阿里云服务器教程示例

    这篇文章主要介绍了部署Django到阿里云服务器教程示例，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
    2020-06-06
  • python解析中国天气网的天气数据

    python解析中国天气网的天气数据

    最近学习python 感觉这门脚本语言十分灵活 而且功能十分强大 尤其是他re库用于正则匹配十分强大，写了个例子解析中国天气网
    2014-03-03
  • 自动化测试时基于Python常用的几个加密算法总结

    自动化测试时基于Python常用的几个加密算法总结

    这几天做自动化测试,遇到一个问题,那就是接口的请求的密码是加密的,产品的要求是不能使用使用其他特殊手段,他给提供加密算法,需要在接口请求的时候,使用加密算法处理后的数据传参,本文主要是整理了几个加密算法,以便后续测试使用,需要的朋友可以参考下
    2023-12-12
  • python实现对doc,txt,xls文档的读写操作

    python实现对doc,txt,xls文档的读写操作

    这篇文章主要介绍了python实现对doc,txt,xls文档的读写操作，正如标题所见，文章包括三个部分python实现对doc文档的读取、python实现对txt文档的读取和python实现对xls表格的读取,需要的朋友可以参考一下
    2022-04-04
  • python获得两个数组交集、并集、差集的方法

    python获得两个数组交集、并集、差集的方法

    这篇文章主要介绍了python获得两个数组交集、并集、差集的方法,实例分析了Python操作list集合的技巧,具有一定参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
    2015-03-03

最新评论