Matplotlib 基礎¶

Da-Wei Chiang¶

大綱¶

安裝
折線圖
散布圖
綜合應用 - 三角函數
中文字設定

安裝¶

pip install matplotlib

conda install matplotlib

折線圖¶

import matplotlib.pyplot

plot(x, y, lw, ls, label, color)

# x : x軸值
# y : y軸值
# lw : 線條寬度（line width）
# ls : 線條樣式（line style）
# label : 圖表標籤
# color : 線條顏色

In [30]:

## 範例

import matplotlib.pyplot as plt

x = [i for i in range(10)]
y = [7, 7, 10, 1, 2, 9, 7, 1, 1, 2]
print("x = ", x)
print("y = ", y)
plt.plot(x, y)
plt.show()

x =  [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
y =  [7, 7, 10, 1, 2, 9, 7, 1, 1, 2]

In [1]:

## 範例

import matplotlib.pyplot as plt

y = [7, 7, 10, 1, 2, 9, 7, 1, 1, 2]
print("y : ", y)
plt.plot(y)
plt.show()

y :  [7, 7, 10, 1, 2, 9, 7, 1, 1, 2]

練習¶

請隨機產生10個數（介於1~20之間）
撰寫一個匿名函數, 將這10個數進行平方
請繪製這10個數值的折線圖

設定線條顏色¶

於plot方法中增加color參數設定

In [9]:

## 範例

import matplotlib.pyplot as plt

y = [7, 7, 10, 1, 2, 9, 7, 1, 1, 2]
print("y : ", y)
plt.plot(y, color='red')
plt.show()

y :  [7, 7, 10, 1, 2, 9, 7, 1, 1, 2]

各類顏色縮寫¶

b : 藍色
c : 青色
g : 綠色
k : 黑色
r : 紅色
w : 白色
y : 黃色

In [11]:

## 範例

import matplotlib.pyplot as plt

y = [7, 7, 10, 1, 2, 9, 7, 1, 1, 2]
print("y : ", y)
plt.plot(y, 'c')   #color參數名稱可不寫
plt.show()

y :  [7, 7, 10, 1, 2, 9, 7, 1, 1, 2]

自定義色碼¶

plt.plot(data, '16進制色碼')  #16進制色彩設定

plt.plot(data, color=(R/255, G/255, B/255))  #RGB色碼設定, color屬性名稱不可省略

plt.plot(data, color=(R/255, G/255, B/255, A))  #A為透明度設定, 範圍介於0~1

In [13]:

## 範例 - 16進制設定

import matplotlib.pyplot as plt

y = [7, 7, 10, 1, 2, 9, 7, 1, 1, 2]
print("y : ", y)
plt.plot(y, '#DB810B')   
plt.show()

y :  [7, 7, 10, 1, 2, 9, 7, 1, 1, 2]

In [19]:

## 範例 - RGB設定

import matplotlib.pyplot as plt

y = [7, 7, 10, 1, 2, 9, 7, 1, 1, 2]
print("y : ", y)
plt.plot(y, color=((219/255, 129/255, 11/155)))
plt.show()

y :  [7, 7, 10, 1, 2, 9, 7, 1, 1, 2]

In [22]:

## 範例 - RGBA設定

import matplotlib.pyplot as plt

y = [7, 7, 10, 1, 2, 9, 7, 1, 1, 2]
print("y : ", y)
plt.plot(y, color=((219/255, 129/255, 11/155, 0.2)))
plt.show()

y :  [7, 7, 10, 1, 2, 9, 7, 1, 1, 2]

練習¶

請自行練習變更線條顏色

設定軸線¶

## 設定軸線
axis([x軸起點, x軸終點, y軸起點, y軸終點])

## 查看軸線值
xmin_Variable, xmax_Variable, ymin_Variable, ymax_Variable = plt.axis()

In [2]:

## 範例

import matplotlib.pyplot as plt
import random

y = [random.randint(1, 10) for i in range(10)]
print("y : ", y)
plt.plot(y)
x_min, x_max, y_min, y_max = plt.axis()
print('x min =', x_min)
print('x max =', x_max)
print('y min =', y_min)
print('y max =', y_max)
plt.show()
plt.plot(y)
plt.axis([0, 10, 0, 10])
x_min, x_max, y_min, y_max = plt.axis()
print('x min =', x_min)
print('x max =', x_max)
print('y min =', y_min)
print('y max =', y_max)
plt.show()

y :  [7, 2, 3, 2, 1, 3, 2, 9, 2, 4]
x min = -0.45
x max = 9.45
y min = 0.6
y max = 9.4

x min = 0.0
x max = 10.0
y min = 0.0
y max = 10.0

單設定`x`或單設定`y`¶

## 單設定x軸: 一起設定
plt.xlim(x軸起點, x軸終點)
## 單設定x軸: 分開設定
plt.xlim(x軸起點)
plt.xlim(x軸終點)

## 單設定y軸: 一起設定
plt.ylim(y軸起點, y軸終點)
## 單設定y軸: 分開設定
plt.ylim(y軸起點)
plt.ylim(y軸終點)

## 取得x軸設定
xmin_Variable, xmax_Variable = plt.xlim()
## 取得y軸設定
ymin_Variable, ymax_Variable = plt.ylim()

In [3]:

## 範例

x =  [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
y =  [5, 2, 9, 6, 1, 2, 6, 10, 2, 5]
plt.xlim(0, 9)
plt.ylim(0, 10)
plt.plot(x, y)
plt.show()

練習¶

請自行練習軸線設定

繪製格線¶

plt.grid()

In [2]:

## 範例

import matplotlib.pyplot as plt
import random

y = [random.randint(1, 10) for i in range(10)]
print("y : ", y)
plt.plot(y)
plt.grid()
plt.axis([0, 10, 0, 10])
plt.show()

y :  [8, 1, 5, 2, 1, 1, 6, 2, 3, 5]

設定線條寬度 - 方法一¶

plot(x, y, lw)

In [11]:

## 範例

import matplotlib.pyplot as plt
import random

y = [random.randint(1, 10) for i in range(10)]
print("y : ", y)
plt.plot(y, lw=10)
plt.grid()
plt.axis([0, 10, 0, 10])
plt.show()

y :  [6, 1, 8, 1, 8, 8, 6, 10, 4, 8]

設定線條寬度 - 方法二¶

透過rcParams參數設定, 設定方式如下

plt.rcParams['lines.linewidth'] = number


## 注意 - 透過rcParams設定後的參數值會每次繪圖都套用

In [6]:

## 範例

import matplotlib.pyplot as plt
import random

y = [6, 1, 8, 1, 8, 8, 6, 10, 4, 8]
print("y : ", y)
plt.rcParams['lines.linewidth'] = 10
plt.plot(y)
plt.grid()
plt.axis([0, 10, 0, 10])
plt.show()

y :  [6, 1, 8, 1, 8, 8, 6, 10, 4, 8]

設定標題¶

title(名稱, fontsize=數字)
xlabel(名稱, fontsize=數字)
ylabel(名稱, fontsize=數字)

In [24]:

## 範例
import matplotlib.pyplot as plt
import random

y = [random.randint(1, 10) for i in range(10)]
plt.plot(y, lw=5)
plt.title("Pyplot Example", fontsize=20)
plt.xlabel("Count", fontsize=16)
plt.ylabel("Random Value", fontsize=16)
plt.axis([0, 10, 0, 10])
plt.grid()
plt.show()

設定刻度樣式¶

tick_params(axis='參數', labelsize=數字, color='顏色')

axis：both(表示x軸及y軸)、xx(表示x軸)、yy(表示y軸)
labelsize：刻度字體大小
color：刻度顏色

In [31]:

## 範例
import matplotlib.pyplot as plt
import random

y = [random.randint(1, 10) for i in range(10)]
plt.plot(y, lw=5)
plt.title("Pyplot Example", fontsize=20)
plt.xlabel("Count", fontsize=16)
plt.ylabel("Random Value", fontsize=16)
plt.axis([0, 10, 0, 10])
plt.grid()
plt.tick_params(axis='both', labelsize=10, color='red')
plt.show()

練習¶

有個方程式如下
y = 4x+3
請繪製x為1~10時y值的折線圖

請設定折線圖名稱、x軸標籤、y軸標籤、格線、線條顏色設為紅色、線條寬度為10、座標0對準起始點

多組數據設定¶

plot(xdata, ydata, xdata, ydata...)

In [12]:

## 範例

import matplotlib.pyplot as plt

data1 = [(i*2) for i in range(1, 11)]
data2 = [(i*3) for i in range(1, 11)]
y = [i for i in range(1, 11)]
plt.plot(y, data1, y, data2)
plt.title("Multi Data Chart", fontsize=22)
plt.ylabel("y-Value", fontsize=20)
plt.xlabel("x-Value", fontsize=20)
plt.grid()
plt.show()

線條樣式設定¶

線條顏色設定

  'b' : blue
  'c' : cyan
  'g' : green
  'k' : black
  'r' : red
  'w' : white
  'y' : yellow
  ...

線條樣式設定

  '-' : solid (預設)
  '--' : dashed
  '-.' : dashdot
  ':' : dotted
  ...

資料點樣式設定

  '.' : 點
  'o' : 圓
  '^' : 三角
  's' : 方形
  '*' : 星形
  '+' : 加號
  '-' : 減號
  ...

In [24]:

## 範例

import matplotlib.pyplot as plt

data1 = [(i*2) for i in range(1, 11)]
data2 = [(i*3) for i in range(1, 11)]
y = [i for i in range(1, 11)]
plt.plot(y, data1, '--o', y, data2, ':^')
plt.title("Multi Data Chart", fontsize=22)
plt.ylabel("y-Value", fontsize=20)
plt.xlabel("x-Value", fontsize=20)
plt.grid()
plt.show()

練習¶

有三組數據分別如下
    1. 數據一：1, 2, 3, 4, 5 ...共20個數
    2. 數據二：1, 4, 9, 16, 25 ...共20個數
    3. 數據三：1, 3, 6, 10, 15 ...共20個數
請繪製折線圖
    數據一資料點為圓形、數據二資料點為方形、數據三資料點為星形
    數據一資料線為實現、數據二資料線為虛線、數據三資料線為點虛線
    整體圖形設定
        繪製網格
        起始點(0, 0)由左下角開始
        設定圖表名稱為Practice Chart, 字體大小20
        設定x軸名稱為Data Count, 字體大小18
        設定y軸名稱為Value, 字體大小18

練習¶

各國2018~2020平均月薪如下

台灣：40980, 41883, 42980
日本：87830, 92800, 91245
韓國：82083, 83452, 86521

樣式設定：
    台灣資料點為圓形、線為實線;日本資料點為三角形、線為虛線;韓國資料點為方形、線為點線
    設定圖片名稱為Average Salary, 字體大小20
    設定x軸名稱為Year, 字體大小18
    設定y軸名稱為Salary, 字體大小18

刻度設計¶

xticks() #設定x軸刻度
yticks() #設定y軸刻度

In [61]:

## 範例

import matplotlib.pyplot as plt

year = [2018, 2019, 2020]
Taiwan = [40980, 41883, 42980]
Japan = [87830, 92800, 91245]
Korea = [82083, 83452, 86521]

plt.plot(year, Taiwan, 'o-', year, Japan, '^--', year, Korea, 's:')
plt.title('Average Salary', fontsize=20)
plt.xticks(year)
plt.xlabel('Year', fontsize=18)
plt.ylabel('Salary', fontsize=18)
plt.show()

圖例¶

legend(loc='0~10', bbox_to_anchor=(number,number), title="~")

loc : 
    best = 0
    upper right = 1
    upper left = 2
    lower left = 3
    lower right = 4
    right = 5
    center left = 6
    center right = 7
    lower center = 8
    upper center = 9
    center = 10

In [75]:

## 範例 - 一般圖例

import matplotlib.pyplot as plt

year = [2018, 2019, 2020]
Taiwan = [40980, 41883, 42980]
Japan = [87830, 92800, 91245]
Korea = [82083, 83452, 86521]

#plt.plot(year, Taiwan, 'o-', year, Japan, '^--', year, Korea, 's:')
plt.plot(year, Taiwan, 'o-', label='Taiwan')
plt.plot(year, Japan, '^--', label='Japen')
plt.plot(year, Korea, 's:', label='Korea')
plt.title('Average Salary', fontsize=20)
plt.xticks(year)
plt.xlabel('Year', fontsize=18)
plt.ylabel('Salary', fontsize=18)
plt.legend(loc='best')
plt.show()

In [7]:

## 範例 - 圖外圖例

import matplotlib.pyplot as plt

year = [2018, 2019, 2020]
Taiwan = [40980, 41883, 42980]
Japan = [87830, 92800, 91245]
Korea = [82083, 83452, 86521]

#plt.plot(year, Taiwan, 'o-', year, Japan, '^--', year, Korea, 's:')
plt.plot(year, Taiwan, 'o-', label='Taiwan')
plt.plot(year, Japan, '^--', label='Japen')
plt.plot(year, Korea, 's:', label='Korea')
plt.title('Average Salary', fontsize=20)
plt.xticks(year)
plt.xlabel('Year', fontsize=18)
plt.ylabel('Salary', fontsize=18)
plt.legend(bbox_to_anchor=(1,1))
plt.show()

In [8]:

## 範例 - 設定legend title

import matplotlib.pyplot as plt

year = [2018, 2019, 2020]
Taiwan = [40980, 41883, 42980]
Japan = [87830, 92800, 91245]
Korea = [82083, 83452, 86521]

#plt.plot(year, Taiwan, 'o-', year, Japan, '^--', year, Korea, 's:')
plt.plot(year, Taiwan, 'o-', label='Taiwan')
plt.plot(year, Japan, '^--', label='Japen')
plt.plot(year, Korea, 's:', label='Korea')
plt.title('Average Salary', fontsize=20)
plt.xticks(year)
plt.xlabel('Year', fontsize=18)
plt.ylabel('Salary', fontsize=18)
plt.legend(loc='best', title='location')
plt.show()

儲存圖片¶

savefig('name.jpg', bbox_inches='tight')

In [24]:

## 範例 - 圖外圖例

import matplotlib.pyplot as plt

year = [2018, 2019, 2020]
Taiwan = [40980, 41883, 42980]
Japan = [87830, 92800, 91245]
Korea = [82083, 83452, 86521]

#plt.plot(year, Taiwan, 'o-', year, Japan, '^--', year, Korea, 's:')
plt.plot(year, Taiwan, 'o-', label='Taiwan')
plt.plot(year, Japan, '^--', label='Japen')
plt.plot(year, Korea, 's:', label='Korea')
plt.title('Average Salary', fontsize=20)
plt.xticks(year)
plt.xlabel('Year', fontsize=18)
plt.ylabel('Salary', fontsize=18)
plt.legend(loc='best', bbox_to_anchor=(1,1))
plt.savefig('Salary.jpg', bbox_inches='tight')
plt.show()

讀取圖片¶

import matplotlib.image as img

image_Variable = img.imread('name.jpg')
plt.imshow(image_Variable)
plt.show()

In [26]:

## 範例

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as img

image = img.imread('Salary.jpg')
plt.imshow(image)
plt.show()

去除讀取圖片x軸¶

plt.axis('off')

In [27]:

## 範例

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as img

image = img.imread('Salary.jpg')
plt.imshow(image)
plt.axis('off')
plt.show()

練習¶

全台2019年與2020年當月最高氣溫資料如下

2019 : 31.5, 33.9, 33.8, 38.9, 35, 37.3, 37.4, 37.8, 36.1, 36.7, 31.8, 30.1
2020 : 29.9, 30.3, 34.6, 34.2, 37.3, 37.6, 40.2, 39.1, 38.2, 35.9, 34.4, 29.8

請繪製氣溫折線圖
並回答以下問題
    兩個年度中，哪個年份、哪個月的溫度最高？
    哪個年度的平均氣溫較高？

散佈圖¶

import matplotlib.pyplot as plt  # 引用

plt.scatter(x, y, s, c)   #繪圖

參數說明：
    x, y : 在(x, y)的位置繪圖
    s : 點的大小
    c: 點的顏色

In [106]:

## 範例 - basic

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(3,3)
plt.grid()
plt.axis([1, 5, 1, 5])
plt.show()

In [113]:

## 範例 - 多個點繪製

import matplotlib.pyplot as plt
import random 

xcoor = [1, 2, 3, 4, 5]
ycoor = [random.randint(1, 10) for i in range(5)]
print(ycoor)
plt.scatter(xcoor, ycoor)
plt.show()

[3, 1, 10, 2, 4]

In [118]:

## 範例 - 設定顏色

import matplotlib.pyplot as plt
import random 

xcoor = [1, 2, 3, 4, 5]
ycoor = [random.randint(1, 10) for i in range(5)]
print(ycoor)
plt.scatter(xcoor, ycoor, c="k")
plt.show()

[5, 1, 10, 1, 2]

In [123]:

## 範例 - 設定軸距

import matplotlib.pyplot as plt
import random 

xcoor = [1, 2, 3, 4, 5]
ycoor = [random.randint(1, 10) for i in range(5)]
print(ycoor)
plt.scatter(xcoor, ycoor, c="k")
plt.axis([0, 6, 0, 11])
plt.grid()
plt.show()

[9, 6, 1, 6, 1]

練習¶

請產生1000個點分別為
[1000平方、999的平方、998的平方...1的平方]
並對這1000個點繪製散步圖
請將顏色設定為黃色

綜合應用 - 三角函數(波形繪製)¶

正弦 sin
    numpy.sin(弧度)   #sin值

    numpy.deg2rad(角度)  #角度轉換弧度

In [176]:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

xcoor = [i for i in range(810)]
ycoor = [np.sin(np.deg2rad(i)) for i in range(810)]
plt.plot(xcoor, ycoor)
plt.title('Plot Chart')
plt.xlabel('degree')
plt.ylabel('sin Value')
plt.grid()
plt.show()
plt.scatter(xcoor, ycoor)
plt.title('Plot Chart')
plt.xlabel('degree')
plt.ylabel('sin Value')
plt.grid()
plt.show()

練習¶

請於同一圖表中繪製sin圖形及cos圖形
sin請用橘色表示、cos請用深藍色表示
x座標僅標示0、90、180、270...810
x軸原點請對齊圖形最左邊
繪製圖例

練習¶

請於同一圖表中繪製sin圖形、2倍sin圖形及0.5倍sin圖形，並觀察其結果
繪製圖例

水平線與垂直線¶

plt.axhline(y=0, xmin=0, xmax=0, linestyle='style', linewidth='width', color='color')  # 水平線

plt.axvline(x=0, ymin=0, ymax=0, linestyle='style', linewidth='width', color='color')  # 垂直線

In [35]:

## 範例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False 
xcoor = [i for i in range(810)]
ycoor = [np.sin(np.deg2rad(i)) for i in range(810)]
plt.plot(xcoor, ycoor)
plt.axhline(color='orange', linestyle='-.')
plt.axvline(x=450, ymin=-1, ymax=1, color='red', linestyle=':')
plt.axis()
plt.title('Plot Chart')
plt.xlabel('degree')
plt.ylabel('sin Value')
plt.show()

區間填滿¶

fill_between(x, y1, y2, color, alpha)   #填滿所有x軸的y1和y2區間，顏色為color，透明度alpha

In [199]:

#範例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

xcoor = [i for i in range(810)]
ycoor = [np.sin(np.deg2rad(i)) for i in range(810)]
plt.plot(xcoor, ycoor, c='#170db5')
plt.title('Plot Chart')
plt.xlabel('degree')
plt.ylabel('sin Value')
plt.axis([0, 810, -1, 1])
plt.xticks([0, 90, 180, 270, 360, 450, 540, 630, 720, 810])
plt.grid()
plt.fill_between(xcoor, 0, ycoor, color='#7bf9ea', alpha=0.3)
plt.show()

練習¶

承上題練習題
- 請於同一圖表中繪製sin圖形及cos圖形
- sin請用橘色表示、cos請用深藍色表示
- x座標僅標示0、90、180、270...810
- x軸原點請對齊圖形最左邊
- 繪製圖例
請將sin正值的部分填滿淡橘色
請將cos負值的部分填滿淡藍色

設定中文字¶

In [1]:

## 查看設定檔路徑

import matplotlib
print(matplotlib.matplotlib_fname())

/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/matplotlib/mpl-data/matplotlibrc

字體下載¶

下載SimHei.ttf字體

置檔、變更設定及清除快取¶

置檔
- 將抓下來的tff檔案放入剛剛查詢到設定檔的相對路徑
  - 如：/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/lib/python3.7/site-packages/matplotlib/mpl-data/fonts/tff

變更設定¶

變更設定

進入查詢到的設定檔加入新字體名稱：於#font.serif與#font.sans-serif後加入名稱如下

     部分檔案內容如下：
      #font.style:   normal
      #font.variant: normal
      #font.weight:  normal
      #font.stretch: normal
      #font.size:    10.0

      #font.serif:      simhei, DejaVu Serif, Bitstream Vera Serif, Computer Modern Roman, New Century Schoolbook, Century Schoolbook L, Utopia, ITC Bookman, Bookman, Nimbus Roman No9 L, Times New Roman, Times, Palatino, Charter, serif
      #font.sans-serif: simhei, DejaVu Sans, Bitstream Vera Sans, Computer Modern Sans Serif, Lucida Grande, Verdana, Geneva, Lucid, Arial, Helvetica, Avant Garde, sans-serif
      #font.cursive:    Apple Chancery, Textile, Zapf Chancery, Sand, Script MT, Felipa, Comic Neue, Comic Sans MS, cursive
      #font.fantasy:    Chicago, Charcoal, Impact, Western, Humor Sans, xkcd, fantasy
      #font.monospace:  DejaVu Sans Mono, Bitstream Vera Sans Mono, Computer Modern Typewriter, Andale Mono, Nimbus Mono L, Courier New, Courier, Fixed, Terminal, monospace

清除快取¶

清除快取

刪除以下路徑的fontlist檔案

  MAC：/Users/使用者名稱/.matplotlib
  Windows：C:\Users\使用者名稱\.matplotlib

程式碼加入中文字設定¶

import matplotlib as plt

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用來正常顯示中文標籤
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #用來正常顯示負號

In [9]:

#範例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] 
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False 

xcoor = [i for i in range(810)]
ycoor = [np.sin(np.deg2rad(i)) for i in range(810)]
plt.plot(xcoor, ycoor, c='#170db5')
plt.title('長條圖 - 中文範例', fontsize=24)
plt.xlabel('角度', fontsize=20)
plt.ylabel('sin角度值', fontsize=20)
plt.axis([0, 810, -1, 1])
plt.xticks([0, 90, 180, 270, 360, 450, 540, 630, 720, 810])
plt.grid()
plt.fill_between(xcoor, 0, ycoor, color='#7bf9ea', alpha=0.3)
plt.show()

練習¶

承上題練習題
請更改圖中的title名稱，將其改為中文字體

Matplotlib 基礎¶

Da-Wei Chiang¶

大綱¶

安裝¶

折線圖¶

練習¶

設定線條顏色¶

各類顏色縮寫¶

自定義色碼¶

練習¶

設定軸線¶

單設定x或單設定y¶

練習¶

繪製格線¶

設定線條寬度 - 方法一¶

設定線條寬度 - 方法二¶

設定標題¶

設定刻度樣式¶

練習¶

多組數據設定¶

線條樣式設定¶

練習¶

練習¶

刻度設計¶

圖例¶

儲存圖片¶

讀取圖片¶

去除讀取圖片x軸¶

練習¶

散佈圖¶

練習¶

綜合應用 - 三角函數(波形繪製)¶

練習¶

練習¶

水平線與垂直線¶

區間填滿¶

練習¶

設定中文字¶

字體下載¶

置檔、變更設定及清除快取¶

變更設定¶

清除快取¶

程式碼加入中文字設定¶

練習¶

單設定`x`或單設定`y`¶