使用Matplotlib画图

当有大量数据需要画图观察，这时候使用 Origin 或其他软件画图会耗费大量时间和精力。即使 Origin 可以设定模板后套用，但仍然是需要重复点击、保存、导出等。如果要变化画图风格时，需要全部重新操作一遍。在这个场景下，用代码来批量画图和保存就显得特别高效了。

在 Python 中通常是调用 Matplotlib 库来画图。Matplotlib 的官网网址为：https://matplotlib.org/。在官网上有很多例子和教学文档，可以根据需要去寻找类似的代码。如果数据已经运行生成，需要重新画图时，可以直接读取txt文件中的数据，而不需要重新运行。读取文件的代码可参考：自己写的几个Python函数。

下面列出几个自己用的画图代码，集合一些主要的设置。目前本篇内容已不常更新，更多内容可前往开源项目Guan：https://py.guanjihuan.com，或者阅读这篇：Python中Matplotlib库的常用语句。

1. Plot Line

import numpy as np
# import os
# os.chdir('D:/data')  # 设置文件保存的位置


def main():
    x = np.arange(0.0, 2.0, 0.01)
    y = 1 + np.sin(2 * np.pi * x)
    Plot_Line(x,y)


def Plot_Line(x,y,filename='a.jpg', titlename='Plot Line'):
    import matplotlib.pyplot as plt
    fig, ax = plt.subplots()
    plt.subplots_adjust(bottom=0.20, left=0.16) 
    ax.plot(x, y, '-o')
    ax.grid()
    ax.set_title(titlename, fontsize=20, fontfamily='Times New Roman')
    ax.set_xlabel('x', fontsize=30, fontfamily='Times New Roman') # 坐标标签
    ax.set_ylabel('y', fontsize=30, fontfamily='Times New Roman') # 坐标标签
    ax.tick_params(labelsize=20)  # 设置刻度值字体大小
    labels = ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels()
    [label.set_fontname('Times New Roman') for label in labels] # 设置刻度值字体
    # plt.savefig(filename, dpi=800) # 保存图片文件
    plt.show()
    plt.close('all')  # 关闭所有plt，防止循环画图时占用内存


if __name__ == '__main__':
    main()

运行结果：

2. Plot 3D Surface

import numpy as np
# import os
# os.chdir('D:/data')  # 设置文件保存的位置


def main():
    x = np.arange(-5, 5, 0.25)
    y = np.arange(-5, 5, 0.25)
    X, Y = np.meshgrid(x, y)
    R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
    Z = np.sin(R)
    Plot_3D_Surface(x,y,Z)


def Plot_3D_Surface(x,y,matrix,filename='a.jpg', titlename='Plot 3D Surface'):
    import matplotlib.pyplot as plt
    from matplotlib import cm
    from matplotlib.ticker import LinearLocator
    fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={"projection": "3d"})
    plt.subplots_adjust(bottom=0.1, right=0.65)  # 调整位置
    x, y = np.meshgrid(x, y)
    surf = ax.plot_surface(x, y, matrix, cmap=cm.coolwarm, linewidth=0, antialiased=False)  # Plot the surface.
    ax.set_title(titlename, fontsize=20, fontfamily='Times New Roman')
    ax.set_xlabel('x', fontsize=30, fontfamily='Times New Roman') # 坐标标签
    ax.set_ylabel('y', fontsize=30, fontfamily='Times New Roman') # 坐标标签
    ax.set_zlabel('z', fontsize=30, fontfamily='Times New Roman') # 坐标标签
    # ax.set_zlim(-1, 1)  # 设置z轴的范围
    ax.zaxis.set_major_locator(LinearLocator(5)) # 设置z轴主刻度的个数
    ax.zaxis.set_major_formatter('{x:.2f}')   # 设置z轴主刻度的格式
    ax.tick_params(labelsize=15)  # 设置刻度值字体大小
    labels = ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels() + ax.get_zticklabels()
    [label.set_fontname('Times New Roman') for label in labels] # 设置刻度值字体
    cax = plt.axes([0.75, 0.15, 0.05, 0.75]) # color bar的位置 [左，下，宽度， 高度]
    cbar = fig.colorbar(surf, cax=cax)  # color bar
    cbar.ax.tick_params(labelsize=15) # 设置color bar刻度的字体大小
    [l.set_family('Times New Roman') for l in cbar.ax.yaxis.get_ticklabels()] # 设置color bar刻度的字体
    # plt.savefig(filename, dpi=800) # 保存图片文件
    plt.show()
    plt.close('all')  # 关闭所有plt，防止循环画图时占用内存


if __name__ == '__main__':
    main()

运行结果：

3. Plot Contour

import numpy as np
# import os
# os.chdir('D:/data')  # 设置文件保存的位置


def main():
    x = np.arange(-5, 5, 0.25)
    y = np.arange(-5, 5, 0.25)
    X, Y = np.meshgrid(x, y)
    R = np.sqrt(X**2 + Y**2)
    Z = np.sin(R)
    Plot_Contour(x,y,Z)


def Plot_Contour(x,y,matrix,filename='a.jpg', titlename='Plot Contour'):
    import matplotlib.pyplot as plt
    from matplotlib import cm
    from matplotlib.ticker import LinearLocator
    fig, ax = plt.subplots()
    plt.subplots_adjust(bottom=0.15, right=0.7)  # 调整位置
    x, y = np.meshgrid(x, y)
    contour = ax.contourf(x,y,matrix,cmap='jet') 
    ax.set_title(titlename, fontsize=20, fontfamily='Times New Roman')
    ax.set_xlabel('x', fontsize=30, fontfamily='Times New Roman') # 坐标标签
    ax.set_ylabel('y', fontsize=30, fontfamily='Times New Roman') # 坐标标签
    # plt.xlabel('x')
    # plt.ylabel('y') 
    ax.tick_params(labelsize=15)  # 设置刻度值字体大小
    labels = ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels()
    [label.set_fontname('Times New Roman') for label in labels] # 设置刻度值字体
    cax = plt.axes([0.75, 0.15, 0.08, 0.73]) # color bar的位置 [左，下，宽度， 高度]
    cbar = fig.colorbar(contour, cax=cax)  # color bar
    cbar.ax.tick_params(labelsize=15) # 设置color bar刻度的字体大小
    [l.set_family('Times New Roman') for l in cbar.ax.yaxis.get_ticklabels()] # 设置color bar刻度的字体
    # plt.savefig(filename, dpi=800) # 保存图片文件
    plt.show()
    plt.close('all')  # 关闭所有plt，防止循环画图时占用内存


if __name__ == '__main__':
    main()

运行结果：

4. Plot 2D Scatter

import numpy as np
# import os
# os.chdir('D:/data')  # 设置文件保存的位置


def main():
    x = [4, 3, 5, 7]
    y = [6, 1, 3, 2]
    value = [3, 1, 10, 2]
    Plot_2D_Scatter(x, y, value, title='Plot 2D Scatter')


def Plot_2D_Scatter(x, y, value, xlabel='x', ylabel='y', title='title', filename='a'):
    import matplotlib.pyplot as plt
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111)
    plt.subplots_adjust(bottom=0.2, right=0.8, left=0.2) 
    for i in range(np.array(x).shape[0]):
        ax.scatter(x[i], y[i], marker='o', s=100*value[i], c=[(1,0,0)])
    ax.set_title(title, fontsize=20, fontfamily='Times New Roman')
    ax.set_xlabel(xlabel, fontsize=20, fontfamily='Times New Roman') 
    ax.set_ylabel(ylabel, fontsize=20, fontfamily='Times New Roman') 
    ax.tick_params(labelsize=15)  # 设置刻度值字体大小
    labels = ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels() 
    [label.set_fontname('Times New Roman') for label in labels] # 设置刻度值字体
    # plt.savefig(filename+'.jpg', dpi=300) 
    plt.show()
    plt.close('all')


if __name__ == '__main__':
    main()

运行结果：

5. Plot 3D Scatter

import numpy as np
# import os
# os.chdir('D:/data')  # 设置文件保存的位置


def main():
    x = [1, 3, 5, 7]
    y = [2, 4, 6, 8]
    z = [2, 8, 6, 1]
    value = [3, 1, 10, 2]
    Plot_3D_Scatter(x, y, z, value, title='Plot 3D Scatter')


def Plot_3D_Scatter(x, y, z, value, xlabel='x', ylabel='y', zlabel='z', title='title', filename='a'):
    import matplotlib.pyplot as plt
    from matplotlib.ticker import LinearLocator
    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
    plt.subplots_adjust(bottom=0.1, right=0.8) 
    for i in range(np.array(x).shape[0]):
        ax.scatter(x[i], y[i], z[i], marker='o', s=int(100*value[i]), c=[(1,0,0)])
    ax.set_title(title, fontsize=20, fontfamily='Times New Roman')
    ax.set_xlabel(xlabel, fontsize=20, fontfamily='Times New Roman') 
    ax.set_ylabel(ylabel, fontsize=20, fontfamily='Times New Roman') 
    ax.set_zlabel(zlabel, fontsize=20, fontfamily='Times New Roman') 
    # ax.set_zlim(0, 20) 
    # ax.zaxis.set_major_locator(LinearLocator(6)) # 设置z轴主刻度的个数
    # ax.zaxis.set_major_formatter('{x:.0f}')   # 设置z轴主刻度的格式
    ax.tick_params(labelsize=15)  # 设置刻度值字体大小
    labels = ax.get_xticklabels() + ax.get_yticklabels() + ax.get_zticklabels()
    [label.set_fontname('Times New Roman') for label in labels] # 设置刻度值字体
    # plt.savefig(filename+'.jpg', dpi=300) 
    plt.show()
    plt.close('all')


if __name__ == '__main__':
    main()

运行结果：

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