Matplotlib 可视化之图例与标签高级应用

上下滑动查看更多源码

fig?=?plt.figure(figsize=(9.6,?4))
ax?=?plt.subplot(
????xlim=[-np.pi,?np.pi],
????xticks=[-np.pi,?-np.pi?/?2,?0,?np.pi?/?2,?np.pi],
????xticklabels=["$-\pi$",?"$-\pi/2$",?"0",?"$+\pi/2$",?"$+\pi$"],
????ylim=[-1,?1],
????yticks=[-1,?0,?1],
????yticklabels=["-1",?"0",?"+1"],
)

X?=?np.linspace(-np.pi,?np.pi,?256,?endpoint=True)
C,?S?=?np.cos(X),?np.sin(X)
#?绘制两条折线，颜色默认
ax.plot(X,?C,?label="$cos(x)$",?clip_on=False)
ax.plot(X,?S,?label="$sin(x)$",?clip_on=False)
#?隐藏上右边的轴线
ax.spines["right"].set_visible(False)
ax.spines["top"].set_visible(False)
#?移动下左边的轴线
ax.spines["left"].set_position(("data",?-3.25))
ax.spines["bottom"].set_position(("data",?-1.25))
ax.legend(edgecolor="None",loc=2,frameon=False)

上下滑动查看更多源码

X?=?np.linspace(-np.pi,?np.pi,?400,?endpoint=True)
C,?S?=?np.cos(X),?np.sin(X)
plot1,?plot2?=?plot(ax)?#?绘制折线图的对象
#?--------------------P1-------------------------
#?用小横线标注在折线旁边
ax.text(
????X[-1],?C[-1],
????"?—?"?+?plot1.get_label(),?#?从对象中获取标签???
????color=plot1.get_color(),???#?从对象中获取线条颜色
????size="small",?ha="left",?va="center",)
#?--------------------P2--------------------------
#?标注在对应折线上，且有透明边框
ax.text(
????X[100],?C[100],
????"?"?+?plot1.get_label(),
????bbox=dict(facecolor="white",?edgecolor="None",?alpha=0.85),
????color=plot1.get_color(),
????ha="center",?va="center",?size="small",
????rotation=42.5,)
#?--------------------P3--------------------------
#?使用箭头
ax.annotate(
????"$cos(x)$",
????(X[100],?C[100]),
????size="medium",
????color=plot1.get_color(),
????xytext=(-50,?+10),
????textcoords="offset?points",
????arrowprops=dict(
????????arrowstyle="->",?color=plot1.get_color(),?
????????connectionstyle="arc3,rad=-0.3"),)
#?--------------------P4--------------------------
#?圈点和注释的组合
index?=?10
ax.scatter(
????[X[index]],?[C[index]],
????s=100,?marker="o",?zorder=10,?????
????edgecolor=plot1.get_color(),
????facecolor="white",?linewidth=1,?clip_on=False,)
ax.text(
????X[index],?1.01?*?C[index],
????"A",
????zorder=20,size="small",
????color=plot1.get_color(),
????ha="center",?va="center",?clip_on=False,)

上下滑动查看更多源码

import?matplotlib.patheffects?as?path_effects
fig?=?plt.figure(figsize=(10,?5))
ax?=?plt.subplot(1,?2,?1,?xlim=[-1,?+1],?
?????????????????xticks=[],?ylim=[-1,?+1],?
?????????????????yticks=[],?aspect=1)
#?---------------------------------------------?
#?绘制散点图
np.random.seed(123)
X?=?np.random.normal(0,?0.35,?1000)
Y?=?np.random.normal(0,?0.35,?1000)

ax.scatter(X,?Y,?edgecolor="None",?s=60,
???????????facecolor="C1",?alpha=0.5)

#?不重复采用：array([1, 4, 0, 3, 2])
I?=?np.random.choice(len(X),?size=5,?
?????????????????????replace=False)
#?根据y值，从大到小排序
Px,?Py?=?X[I],?Y[I]
I?=?np.argsort(Y[I])[::-1]
Px,?Py?=?Px[I],?Py[I]
#?将随机选取的五个点用黑色边框框选出
ax.scatter(Px,?Py,?edgecolor="black",?facecolor="white",?zorder=20)
ax.scatter(Px,?Py,?edgecolor="None",?facecolor="C1",?alpha=0.5,?zorder=30)

上下滑动查看更多源码

y,?dy?=?0.25,?0.125
style?=?"arc,angleA=-0,angleB=0,armA=-100,armB=0,rad=0"
for?i?in?range(len(I)):
????text?=?ax2.annotate(
????????"Point?"?+?chr(ord("A")?+?i),
????????xy=(Px[i],?Py[i]),
????????xycoords="data",
????????xytext=(1.25,?y?-?i?*?dy),
????????textcoords="data",
????????arrowprops=dict(
????????????arrowstyle="->",
????????????color="black",
????????????linewidth=0.75,
????????????shrinkA=20,
????????????shrinkB=5,
????????????patchA=None,
????????????patchB=None,
????????????connectionstyle=style,
????????),
????)
????text.arrow_patch.set_path_effects(
????????[path_effects.Stroke(linewidth=2,?foreground="white"),?path_effects.Normal()]
????)

上下滑动查看更多源码

from?matplotlib.gridspec?import?GridSpec
from?matplotlib.patches?import?Rectangle,?ConnectionPatch
#?设置画布
fig?=?plt.figure(figsize=(6,?5))
n?=?5
gs?=?GridSpec(n,?n?+?1)
ax?=?plt.subplot(?gs[:n,?:n],?
??????????xlim=[-1,?+1],?xticks=[],?
??????????ylim=[-1,?+1],?yticks=[],?aspect=1)

#?绘制散点图略（见上面代码）
dx,?dy?=?0.075,?0.075
for?i,?(x,?y)?in?enumerate(zip(Px,?Py)):
#?设置子画布
????sax?=?plt.subplot(
????????gs[i,?n],
????????xlim=[x?-?dx,?x?+?dx],
????????xticks=[],
????????ylim=[y?-?dy,?y?+?dy],
????????yticks=[],
????????aspect=1,)
#?在子画布上绘制散点
????sax.scatter(X,?Y,?edgecolor="None",?
????????????????facecolor="C1",?alpha=0.5,s=60)
????sax.scatter(Px,?Py,?edgecolor="black",?
????????????????facecolor="None",?linewidth=0.75,s=60)
#?加上注释
????sax.text(
????????1.1,?0.5,
????????"Point?"?+?chr(ord("A")?+?i),
????????rotation=90,?size=8,?ha="left",?va="center",
????????transform=sax.transAxes,?)
#?绘制矩形
????rect?=?Rectangle(
????????(x?-?dx,?y?-?dy),
????????2?*?dx,?2?*?dy,
????????edgecolor="black",?facecolor="None",
????????linestyle="--",?linewidth=0.75,?)
????ax.add_patch(rect)
#?绘制连接补丁Patch
????con?=?ConnectionPatch(
????????xyA=(x,?y),?coordsA=ax.transData,
????????xyB=(0,?0.5),?coordsB=sax.transAxes,
????????linestyle="--",?linewidth=0.75,
????????patchA=rect,?arrowstyle="->",?)
????fig.add_artist(con)

上下滑动查看更多参数

参数：
xyA:?它是x-y图上也称为点A的连接线的起点。
xyB:?它是x-y图上连接线的起点，也称为点B。
coordsA:?A点的坐标。
coordsB:?B点的坐标。
axesA:?它是x-y图上连接轴的起点。
axesB:?它是x-y图上连接轴的终点。
arrowstyle:?用于设置连接箭头的样式。其默认类型为“-”。
arrow_transmuter:?用于忽略连接线。
connectionstyle:?它描述了posA和posB的连接方式。它可以是ConnectionStyle类的实例，也可以是connectionstyle名称的字符串，它具有可选的逗号分隔属性。
connector:?通常忽略它，并决定忽略哪个连接器。
patchA:?用于在A点添加补丁。
patchB:?用于在B点添加补丁
shrinkA:?用于在A点收缩连接器。
shrinkB:?用于在B点收缩连接器。
mutation_scale:?箭头样式的属性(例如head_length)的缩放比例值。
mutation_aspect:?变异前，矩形的高度将被该值挤压，变异框将被其倒数拉伸。
clip_on:?设置艺术家是否使用剪辑。
dpi_cor:?dpi_cor当前用于linewidth-related事物和收缩因子。突变规模受此影响。