Python 数据可视化-3对坐标图添加标签、颜色、线型、标记等操作-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Python 数据可视化-3对坐标图添加标签、颜色、线型、标记等操作。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、添加各类标签

绘图时可以为图形添加一些标签信息，比如标题、坐标名称，pyplot模块中提供了为图形添加标签的函数。

图表正确显示中文
如果要设置的图表标题中含有中文字符，则会变成方格子而无法正确显示，在python脚本中动态设置matplotlibrc，这样就可以避免由于更改配置文件而造成的麻烦。
from pylab import mpl
设置显示中文字体
mpl.rcParams[‘font.sans-serif] = [‘SimHei’]
另外，由于字体更改以后，会导致坐标轴中的部分字符无法正常显示，这时需要更改axes.unicode_minus参数
设置正常显示符号：mpl.rcParams[‘axes.unicode_minus’] = False

更简单方法：
plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘KaiTi’] # 指定默认字体
plt.rcParams[‘axes.unicode_minus’] = False # 解决保存图像是负号’-’显示为方块的问题。

#解决中文显示问题
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi'] # 指定默认字体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题

import numpy as np
#  plt.figure(figsize=(20,8),dpi=100)  # 提高清晰度
data = np.arange(0, 1.1, 0.01)  
 # 添加标题
plt.title("Title")     
plt.xlabel("x标题")         # 添加x轴的名称
plt.ylabel("y标题",fontsize=20)         # 添加y轴的名称
# 设置x和y轴的刻度
plt.xticks([0, 0.5, 1])
plt.yticks([0, 0.6, 1.2])
plt.plot(data, data**2)         # 绘制y=x^2曲线
plt.plot(data, data**3)         # 绘制y=x^3曲线
#plt.legend(loc='best') 
plt.legend(["y=x^2", "y=x^3"])   # 添加图例
plt.show()              # 在本机上显示图形

Python 数据可视化-3对坐标图添加标签、颜色、线型、标记等操作

二、颜色、线型、标记的设置

在使用绘制图表的函数（比如plot等）画图时，可以设定线条的相关参数，包括颜色、线型和标记风格
线条颜色使用color参数控制，它支持如下表所列举的颜色值

线型使用linestyle参数控制，它支持如下表所列举的线型值
标记风格使用marker参数控制，它支持如右表所列举的标记值

data = np.arange(1, 3, 0.3)
# 绘制直线，颜色为青色，标记为“x”，线型为长虚线
plt.plot(data, color="c", marker="x", linestyle="--")
# 绘制直线，颜色为品红，标记为实心圆圈，线型为短虚线
plt.plot(data+1, color="m", marker="o", linestyle=":")
# 绘制直线，颜色为黑色，标记为五边形，线型为短点相间线
plt.plot(data+2, color="k", marker="p", linestyle="-.")
# 也可采用下面的方式绘制三条不同颜色、标记和线型的直线
plt.plot(data, 'cx--', data+1, 'mo:', data+2, 'kp-.')
plt.show()

Python 数据可视化-3对坐标图添加标签、颜色、线型、标记等操作