Matplotlib从入门到精通04-文字图例尽眉目

Matplotlib从入门到精通04-文字图例尽眉目

参考： https://datawhalechina.github.io/fantastic-matplotlib/第一回：Matplotlib初相识/index.html

https://matplotlib.org/stable/index.html

http://c.biancheng.net/matplotlib/data-visual.html

AI算法工程师手册

Task3:用极坐标系绘制玫瑰图&散点图和边际分布图的绘制

总结

本文主要是Matplotlib从入门到精通系列第4篇，本文介绍了Matplotlib的Figure和Axes上的文本设置，Tick的文本设置，legend图例设置，同时介绍了较好的参考文档置于博客前面，读者可以重点查看参考链接。本系列的目的是可以完整的完成Matplotlib从入门到精通。重点参考连接

Matplotlib从入门到精通04-文字图例尽眉目

导入依赖设置中文坐标轴负号

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import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import matplotlib.dates as mdates
import datetime
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']   #用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False   #用来正常显示负号

一.Figure和Axes上的文本

Matplotlib具有广泛的文本支持，包括对数学表达式的支持、对栅格和矢量输出的TrueType支持、具有任意旋转的换行分隔文本以及Unicode支持。

1.文本API示例¶

参考：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.annotate.html#matplotlib.axes.Axes.annotate 下面的命令是介绍了通过pyplot API和objected-oriented API分别创建文本的方式。

通过一个综合例子，以OO模式展示这些API是如何控制一个图像中各部分的文本，在之后的章节我们再详细分析这些api的使用技巧

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fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot()


# 分别为figure和ax设置标题，注意两者的位置是不同的
fig.suptitle('bold figure suptitle', fontsize=14, fontweight='bold')
ax.set_title('axes title')

# 设置x和y轴标签
ax.set_xlabel('xlabel')
ax.set_ylabel('ylabel')

# 设置x和y轴显示范围均为0到10
ax.axis([0, 10, 0, 10])

# 在子图上添加文本
ax.text(3, 8, 'boxed italics text in data coords', style='italic',
        bbox={'facecolor': 'red', 'alpha': 0.5, 'pad': 10})

# 在画布上添加文本，一般在子图上添加文本是更常见的操作，这种方法很少用
fig.text(0.4,0.8,'This is text for figure')

ax.plot([2], [1], 'o')
# 添加注解
ax.annotate('annotate', xy=(2, 1), xytext=(3, 4),arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))

plt.show()

2.text - 子图上的文本¶

参考：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.text.html#matplotlib.axes.Axes.text

text的用方式为

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Axes.text(x, y, s, fontdict=None, **kwargs)

其中x,y为文本出现的位置，默认状态下即为当前坐标系下的坐标值， s为文本的内容， fontdict是可选参数，用于覆盖默认的文本属性， **kwargs为关键字参数，也可以用于传入文本样式参数

重点解释下fontdict和**kwargs参数，这两种方式都可以用于调整呈现的文本样式，最终效果是一样的，不仅text方法，其他文本方法如set_xlabel,set_title等同样适用这两种方式修改样式。通过一个例子演示这两种方法是如何使用的。

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fig = plt.figure(figsize=(10,3))
axes = fig.subplots(1,2)

# 使用关键字参数修改文本样式
axes[0].text(0.3, 0.8, 'modify by **kwargs', style='italic',
        bbox={'facecolor': 'red', 'alpha': 0.5, 'pad': 10});

# 使用fontdict参数修改文本样式
font = {'bbox':{'facecolor': 'red', 'alpha': 0.5, 'pad': 10}, 'style':'italic'}
axes[1].text(0.3, 0.8, 'modify by fontdict', fontdict=font)

plt.show()

text的参数可参考官方文档

3.xlabel和ylabel - 子图的x，y轴标签¶

参考:https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.set_xlabel.html xlabel的调用方式为

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Axes.set_xlabel(xlabel, fontdict=None, labelpad=None, *, loc=None, **kwargs)

ylabel方式类似，这里不重复写出。 其中xlabel即为标签内容, fontdict和**kwargs用来修改样式，上一小节已介绍, labelpad为标签和坐标轴的距离，默认为4， loc为标签位置，可选的值为’left’, ‘center’, 'right’之一，默认为居中

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# 观察labelpad和loc参数的使用效果
fig = plt.figure(figsize=(10,3))
axes = fig.subplots(1,2)
axes[0].set_xlabel('xlabel',labelpad=20,loc='left')

# loc参数仅能提供粗略的位置调整，如果想要更精确的设置标签的位置，可以使用position参数 horizontalalignment参数来定位
# position由一个元组过程，第一个元素0.2表示x轴标签在x轴的位置，第二个元素对于xlabel其实是无意义的，随便填一个数都可以
# horizontalalignment='left'表示左对齐，这样设置后x轴标签就能精确定位在x=0.2的位置处
axes[1].set_xlabel('xlabel', position=(0.2, 0), horizontalalignment='left');

plt.show()

4.title和suptitle - 子图和画布的标题¶

title的调用方式为

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Axes.set_title(label, fontdict=None, loc=None, pad=None, *, y=None, **kwargs)

其中label为子图标签的内容，fontdict,loc,**kwargs和之前小节相同不重复介绍 pad是指标题偏离图表顶部的距离，默认为6 y是title所在子图垂向的位置。默认值为1，即title位于子图的顶部。

suptitle的调用方式为figure.suptitle(t, **kwargs) 其中t为画布的标题内容

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fig, ax = plt.subplots(1,2)

fruits = ['apple', 'blueberry', 'cherry', 'orange']
counts = [40, 100, 30, 55]
bar_labels = ['red', 'blue', '_red', 'orange']
bar_colors = ['tab:red', 'tab:blue', 'tab:red', 'tab:orange']

ax[0].bar(fruits, counts, label=bar_labels, color=bar_colors)

ax[0].set_ylabel('fruit supply')
ax[0].set_title('Fruit supply by kind and color')
ax[0].legend(title='Fruit color')

ax[1].set_title('空的title')

plt.show()

5.annotate - 子图的注解¶

annotate的调用方式为

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Axes.annotate(text, xy, *args, **kwargs)

其中text为注解的内容， xy为注解箭头指向的坐标， 其他常用的参数包括： xytext为注解文字的坐标， xycoords用来定义xy参数的坐标系， textcoords用来定义xytext参数的坐标系， arrowprops用来定义指向箭头的样式 annotate的参数非常复杂，这里仅仅展示一个简单的例子，更多参数可以查看官方文档中的annotate介绍

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fig, ax = plt.subplots(figsize=(3, 3))
x = [1, 3, 5, 7, 9]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
annotations = ["A", "B", "C", "D", "E"]
ax.scatter(x, y, s=20)

for xi, yi, text in zip(x, y, annotations):
    ax.annotate(text,
                xy=(xi, yi), xycoords='data',
                xytext=(1.5, 1.5), textcoords='offset points')

plt.show()

6.字体的属性设置¶

字体设置一般有全局字体设置和自定义局部字体设置两种方法。

为方便在图中加入合适的字体，可以尝试了解中文字体的英文名称,该链接告诉了常用中文的英文名称

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#该block讲述如何在matplotlib里面，修改字体默认属性，完成全局字体的更改。
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimSun']    # 指定默认字体为新宋体。
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False      # 解决保存图像时 负号'-' 显示为方块和报错的问题。


#局部字体的修改方法1
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
plt.plot(x, label='小示例图标签')

# 直接用字体的名字
plt.xlabel('x 轴名称参数-楷体', fontproperties='KaiTi', fontsize=16)         # 设置x轴名称，采用楷体
plt.ylabel('y 轴名称参数-幼园', fontproperties='YouYuan', fontsize=14)         # 设置Y轴名称 采用幼园
plt.title('坐标系的标题-微软雅黑',  fontproperties='Microsoft YaHei', fontsize=20)         # 设置坐标系标题的字体 采用微软雅黑
plt.legend(loc='lower right', prop={"family": 'SimHei'}, fontsize=10) ;   # 小示例图的字体设置 采用黑体

plt.show()

二、Tick上的文本¶

设置tick（刻度）和ticklabel（刻度标签）也是可视化中经常需要操作的步骤，matplotlib既提供了自动生成刻度和刻度标签的模式（默认状态），同时也提供了许多让使用者灵活设置的方式。

1.简单模式¶

可以使用axis的set_ticks方法手动设置标签位置，使用axis的set_ticklabels方法手动设置标签格式

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x1 = np.linspace(0.0, 5.0, 100)
y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1)

# 使用axis的set_ticks方法手动设置标签位置的例子，该案例中由于tick设置过大，所以会影响绘图美观，不建议用此方式进行设置tick
fig, axs = plt.subplots(2, 1, figsize=(5, 3), tight_layout=True)
axs[0].plot(x1, y1)
axs[1].plot(x1, y1)
axs[1].xaxis.set_ticks(np.arange(0., 10.1, 2.));

plt.show()

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x1 = np.linspace(0.0, 5.0, 100)
y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1)


# 使用axis的set_ticklabels方法手动设置标签格式的例子
fig, axs = plt.subplots(2, 1, figsize=(5, 3), tight_layout=True)
axs[0].plot(x1, y1)
axs[1].plot(x1, y1)
ticks = np.arange(0., 8.1, 2.)
tickla = [f'{tick:1.2f}' for tick in ticks]
axs[1].xaxis.set_ticks(ticks)
axs[1].xaxis.set_ticklabels(tickla)


plt.show()

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#一般绘图时会自动创建刻度，而如果通过上面的例子使用set_ticks创建刻度可能会导致tick的范围与所绘制图形的范围不一致的问题。
#所以在下面的案例中，axs[1]中set_xtick的设置要与数据范围所对应，然后再通过set_xticklabels设置刻度所对应的标签
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig, axs = plt.subplots(2, 1, figsize=(6, 4), tight_layout=True)
x1 = np.linspace(0.0, 6.0, 100)
y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1)
axs[0].plot(x1, y1)
axs[0].set_xticks([0,1,2,3,4,5,6])

axs[1].plot(x1, y1)
axs[1].set_xticks([0,1,2,3,4,5,6])#要将x轴的刻度放在数据范围中的哪些位置
axs[1].set_xticklabels(['zero','one', 'two', 'three', 'four', 'five','six'],#设置刻度对应的标签
                   rotation=30, fontsize='small')#rotation选项设定x刻度标签倾斜30度。
axs[1].xaxis.set_ticks_position('bottom')#set_ticks_position()方法是用来设置刻度所在的位置，常用的参数有bottom、top、both、none
print(axs[1].xaxis.get_ticklines());


plt.show()

2.Tick Locators and Formatters¶

除了上述的简单模式，还可以使用Tick Locators and Formatters完成对于刻度位置和刻度标签的设置。 其中Axis.set_major_locator和Axis.set_minor_locator方法用来设置标签的位置，Axis.set_major_formatter和Axis.set_minor_formatter方法用来设置标签的格式。这种方式的好处是不用显式地列举出刻度值列表。

set_major_formatter和set_minor_formatter这两个formatter格式命令可以接收字符串格式（matplotlib.ticker.StrMethodFormatter）或函数参数（matplotlib.ticker.FuncFormatter）来设置刻度值的格式 。

a) Tick Formatters

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# 接收字符串格式的例子
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 5), tight_layout=True)
for n, ax in enumerate(axs.flat):
    ax.plot(x1*10., y1)

formatter = matplotlib.ticker.FormatStrFormatter('%1.1f')
axs[0, 1].xaxis.set_major_formatter(formatter)

formatter = matplotlib.ticker.FormatStrFormatter('-%1.1f')
axs[1, 0].xaxis.set_major_formatter(formatter)

formatter = matplotlib.ticker.FormatStrFormatter('%1.5f')
axs[1, 1].xaxis.set_major_formatter(formatter);

plt.show()

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x1 = np.linspace(0.0, 6.0, 100)
y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1)

# 接收函数的例子
def formatoddticks(x, pos):
    """Format odd tick positions."""
    if x % 2:
        return f'{x:1.2f}'
    else:
        return ''

fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 3), tight_layout=True)
ax.plot(x1, y1)
ax.xaxis.set_major_formatter(formatoddticks)

plt.show()

b) Tick Locators¶

在普通的绘图中，我们可以直接通过上图的set_ticks进行设置刻度的位置，缺点是需要自己指定或者接受matplotlib默认给定的刻度。 当需要更改刻度的位置时，matplotlib给了常用的几种locator的类型。如果要绘制更复杂的图，可以先设置locator的类型，然后通过axs.xaxis.set_major_locator(locator)绘制即可

locator=plt.MaxNLocator(nbins=7)#自动选择合适的位置，并且刻度之间最多不超过7（nbins）个间隔 locator=plt.FixedLocator(locs=[0,0.5,1.5,2.5,3.5,4.5,5.5,6])#直接指定刻度所在的位置 locator=plt.AutoLocator()#自动分配刻度值的位置 locator=plt.IndexLocator(offset=0.5, base=1)#面元间距是1，从0.5开始 locator=plt.MultipleLocator(1.5)#将刻度的标签设置为1.5的倍数 locator=plt.LinearLocator(numticks=5)#线性划分5等分，4个刻度

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x1 = np.linspace(0.0, 6.0, 100)
y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1)

# 接收各种locator的例子
fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 5), tight_layout=True)
for n, ax in enumerate(axs.flat):
    ax.plot(x1*10., y1)

locator = matplotlib.ticker.AutoLocator()
axs[0, 0].xaxis.set_major_locator(locator)

locator = matplotlib.ticker.MaxNLocator(nbins=3)
axs[0, 1].xaxis.set_major_locator(locator)


locator = matplotlib.ticker.MultipleLocator(5)
axs[1, 0].xaxis.set_major_locator(locator)


locator = matplotlib.ticker.FixedLocator([0,7,14,21,28])
axs[1, 1].xaxis.set_major_locator(locator);

plt.show()

此外matplotlib.dates 模块还提供了特殊的设置日期型刻度格式和位置的方式

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x1 = np.linspace(0.0, 6.0, 100)
y1 = np.cos(2 * np.pi * x1) * np.exp(-x1)

# 特殊的日期型locator和formatter
locator = mdates.DayLocator(bymonthday=[1,15,25])
formatter = mdates.DateFormatter('%b %d')

fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 3), tight_layout=True)
ax.xaxis.set_major_locator(locator)
ax.xaxis.set_major_formatter(formatter)
base = datetime.datetime(2017, 1, 1, 0, 0, 1)
time = [base   datetime.timedelta(days=x) for x in range(len(x1))]
ax.plot(time, y1)
ax.tick_params(axis='x', rotation=70);

plt.show()

输出为：

三、legend（图例）¶

legend组成即案例

在具体学习图例之前，首先解释几个术语： legend entry（图例条目) 每个图例由一个或多个legend entries组成。一个entry包含一个key和其对应的label。 legend key（图例键) 每个legend label左面的colored/patterned marker（彩色/图案标记） legend label（图例标签) 描述由key来表示的handle的文本 legend handle（图例句柄) 用于在图例中生成适当图例条目的原始对象

图例的绘制同样有OO模式和pyplot模式两种方式，写法都是一样的，使用legend()即可调用。 以下面的代码为例，在使用legend方法时，我们可以手动传入两个变量，句柄和标签，用以指定条目中的特定绘图对象和显示的标签值。 当然通常更简单的操作是不传入任何参数，此时matplotlib会自动寻找合适的图例条目。

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fig, ax = plt.subplots()
line_up, = ax.plot([1, 2, 3], label='Line 2')
line_down, = ax.plot([3, 2, 1], label='Line 1')
ax.legend(handles = [line_up, line_down], labels = ['Line Up', 'Line Down']);

plt.show()

以上图为例，右侧的方框中的共有两个legend entry；两个legend key，分别是一个蓝色和一个黄色的legend key；两个legend label，一个名为‘Line up’和一个名为‘Line Down’的legend label

legend其他常用的几个参数如下：

设置图例位置

loc参数接收一个字符串或数字表示图例出现的位置 ax.legend(loc=‘upper center’) 等同于ax.legend(loc=9)

Location String Location Code ‘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

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fig,axes = plt.subplots(2,4,figsize=(10,4))
for i in range(4):
    axes[0][i].plot([0.5],[0.5])
    axes[0][i].legend(labels='a',loc=i)  # 观察loc参数传入不同值时图例的位置

for i in range(4,8):
    t=i%4
    axes[1][t].plot([0.5],[0.5])
    axes[1][t].legend(labels='a',loc=i)  # 观察loc参数传入不同值时图例的位置

fig.tight_layout()

plt.show()

设置图例边框及背景

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fig = plt.figure(figsize=(10,3))
axes = fig.subplots(1,3)
for i, ax in enumerate(axes):
    ax.plot([1,2,3],label=f'ax {i}')
axes[0].legend(frameon=False) #去掉图例边框
axes[1].legend(edgecolor='blue') #设置图例边框颜色
axes[2].legend(facecolor='gray'); #设置图例背景颜色,若无边框,参数无效

plt.show()

设置图例标题

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fig,ax =plt.subplots()
ax.plot([1,2,3],label='label')
ax.legend(title='legend title');

plt.show()

legend matplotlib set 入门 注解

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