Matplotlib常用繪相簿(機器學習)

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「這是我參與2022首次更文挑戰的第5天,活動詳情檢視:2022首次更文挑戰

前言

昨天重新開始了機器學習的學習,那麼今天對機器學習的相關基礎進行準備。

Matplotlib 繪相簿

利用這個庫我們可以繪製出大量的圖片。並且儲存,其中包括動態圖片,不過這個應該不常用。

繪圖流程

首先我們的繪圖需要面板,之後我們利用面板進行繪圖,最後展示我們的圖片。

```python

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(20,8),dpi=50)#畫板,比例,畫素質量

plt.plot([1,2,3,4,5],[5,8,4,3,5], color='r', linestyle="--") #x,y,顏色,樣式

plt.show()#顯示,顯示之後圖片會被釋放,所以請在顯示之前儲存圖片

```

那麼這裡簡單的圖片繪製就基本完成了。

那麼關於繪圖的樣式可以參照下圖

image.png

美化

圖片繪製了還不行,我們還需要美化。 例如新增圖例,新增座標。

新增圖例:

```python import matplotlib.pyplot as plt import random from pylab import mpl

設定顯示中文字型

mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]

設定正常顯示符號

mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

0.準備資料

x = range(60) y_shanghai = [random.uniform(15, 18) for i in x]

1.建立畫布

plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100)

2.繪製圖像

plt.plot(x, y_shanghai,label="溫度")

2.1 新增x,y軸刻度

構造x,y軸刻度標籤

x_ticks_label = ["11點{}分".format(i) for i in x] y_ticks = range(40)

刻度顯示,還可以顯示刻度對應的標籤

plt.xticks(x[::5], x_ticks_label[::5]) plt.yticks(y_ticks[::5])

2.2 新增網格顯示

plt.grid(True, linestyle="--", alpha=0.5)

2.3 新增描述資訊

plt.xlabel("時間") plt.ylabel("溫度") plt.title("中午11點--12點某城市溫度變化圖", fontsize=20)

2.4 影象儲存

plt.savefig("./test.png") plt.legend(loc=0)

3.影象顯示

plt.show() ```

image.png

如果你想要繪製多個折線,那麼你只需要再plot即可。

繪製多圖

我們還可以建立一個可以劃分多個區域的畫布,這樣就可以繪製多個影象在不同的視窗。

```python import matplotlib.pyplot as plt import random from pylab import mpl

0.準備資料

x = range(60) y_shanghai = [random.uniform(15, 18) for i in x] y_beijing = [random.uniform(1, 5) for i in x]

1.建立畫布

plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100)

fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(20, 8), dpi=100)

2.繪製圖像

plt.plot(x, y_shanghai, label="上海")

plt.plot(x, y_beijing, color="r", linestyle="--", label="北京")

axes[0].plot(x, y_shanghai, label="上海") axes[1].plot(x, y_beijing, color="r", linestyle="--", label="北京")

2.1 新增x,y軸刻度

構造x,y軸刻度標籤

x_ticks_label = ["11點{}分".format(i) for i in x] y_ticks = range(40)

刻度顯示

plt.xticks(x[::5], x_ticks_label[::5])

plt.yticks(y_ticks[::5])

axes[0].set_xticks(x[::5]) axes[0].set_yticks(y_ticks[::5]) axes[0].set_xticklabels(x_ticks_label[::5]) axes[1].set_xticks(x[::5]) axes[1].set_yticks(y_ticks[::5]) axes[1].set_xticklabels(x_ticks_label[::5])

2.2 新增網格顯示

plt.grid(True, linestyle="--", alpha=0.5)

axes[0].grid(True, linestyle="--", alpha=0.5) axes[1].grid(True, linestyle="--", alpha=0.5)

2.3 新增描述資訊

plt.xlabel("時間")

plt.ylabel("溫度")

plt.title("中午11點--12點某城市溫度變化圖", fontsize=20)

axes[0].set_xlabel("時間") axes[0].set_ylabel("溫度") axes[0].set_title("中午11點--12點某城市溫度變化圖", fontsize=20) axes[1].set_xlabel("時間") axes[1].set_ylabel("溫度") axes[1].set_title("中午11點--12點某城市溫度變化圖", fontsize=20)

# 2.4 影象儲存

plt.savefig("./test.png")

# 2.5 新增圖例

plt.legend(loc=0)

axes[0].legend(loc=0) axes[1].legend(loc=0)

3.影象顯示

plt.show() ```

image.png

繪製不同的影象

散點圖

```python

x = [225.98, 247.07, 253.14, 457.85, 241.58, 301.01, 20.67, 288.64, 163.56, 120.06, 207.83, 342.75, 147.9 , 53.06, 224.72, 29.51, 21.61, 483.21, 245.25, 399.25, 343.35] y = [196.63, 203.88, 210.75, 372.74, 202.41, 247.61, 24.9 , 239.34, 140.32, 104.15, 176.84, 288.23, 128.79, 49.64, 191.74, 33.1 , 30.74, 400.02, 205.35, 330.64, 283.45] # 1.建立畫布 plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100) # 2.繪製散點圖 plt.scatter(x, y) # 3.顯示影象 plt.show()

```

柱狀圖

```python movie_name = ['雷神3:諸神黃昏','正義聯盟','東方快車謀殺案','尋夢環遊記','全球風暴','降魔傳','追捕','七十七天','密戰','狂獸','其它']

橫座標

x = range(len(movie_name))

票房資料

y = [73853,57767,22354,15969,14839,8725,8716,8318,7916,6764,52222]

1.建立畫布

plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=100)

2.繪製柱狀圖

plt.bar(x, y, width=0.5, color=['b','r','g','y','c','m','y','k','c','g','b'])

2.1b修改x軸的刻度顯示

plt.xticks(x, movie_name)

2.2 新增網格顯示

plt.grid(linestyle="--", alpha=0.5)

2.3 新增標題

plt.title("電影票房收入對比")

3.顯示影象

plt.show()

```

image.png

動態繪圖

方案一

```python import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() y1 = [] x1 = [] for i in range(50): x1.append(i) y1.append(i) # 每迭代一次,將i放入y1中畫出來 ax.cla() # 清除鍵 ax.plot(x1,y1)

plt.pause(0.1)

```

這裡的話是取了個巧,還有一種方案。

方案二

我們使用

python from matplotlib.animation import FuncAnimation

  • fig: 用於顯示動態效果的畫布,即Figure物件;
  • func: 函式名,重複呼叫的功能函式;
  • frames: 每一幀資料,通常是可迭代物件,依次取出每一個數據傳遞給功能函式;
  • init_func: 初始函式,用於執行初始化操作;
  • fargs: 傳遞給功能函式的額外引數;
  • save_count: 儲存計數,預設為100;
  • interval: 重複呼叫功能函式的間隔時間,單位為毫秒,預設為200;
  • repeat_delay: 動畫結束後,重複執行動畫的間隔時間,單位為毫秒;
  • repeat: 動畫執行結束後,是否重複,預設為True;
  • blit: 是否更新所有點,即更新所有點還是僅更新變化的點,預設為False;
  • cache_frame_data: 是否快取資料,預設為True;

例如繪製正弦影象

```python

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.animation import FuncAnimation

fig = plt.figure(figsize=(10, 5)) # 建立圖 plt.rcParams["font.family"] = "FangSong" # 支援中文顯示 plt.ylim(-12, 12) # Y軸取值範圍 plt.yticks([-12 + 2 * i for i in range(13)], [-12 + 2 * i for i in range(13)]) # Y軸刻度 plt.xlim(0, 2 * np.pi) # X軸取值範圍 plt.xticks([0.5 * i for i in range(14)], [0.5 * i for i in range(14)]) # X軸刻度 plt.title("函式 y = 10 * sin(x) 在[0,2Π]區間的曲線") # 標題 plt.xlabel("X軸") # X軸標籤 plt.ylabel("Y軸") # Y軸標籤 x, y = [], [] # 用於儲存繪圖資料,最開始時什麼都沒有,預設為空

def update(n): # 更新函式 x.append(n) # 新增X軸座標 y.append(10 * np.sin(n)) # 新增Y軸座標 plt.plot(x, y, "r--") # 繪製折線圖

ani = FuncAnimation(fig, update, frames=np.arange(0, 2 * np.pi, 0.1), interval=50, blit=False, repeat=False) # 建立動畫效果 plt.show() # 顯示圖片 ```

基本上常用的就是這些了,不夠就再查。