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[Python知识库]python教程-数据分析-matplotlib绘制折线图（改变图片大小，保存图片，改变坐标的间距，显示中文，快捷键出对应文档）

`matplotlib`之缘起

为什么我要学习matplotlib呢，主要还是数据分析需要这个鸭，我还有一个数学建模比赛，但是里面的绘图要用matlab，我又没有下载（他们说下载特别慢，而且有很多bug），我就选择了用python的调包侠，直接调取matlab吧
你看康这个名字，mat plot lib，好家伙，太明显了吧，就是一款类似matlab的家伙

导入包

首先，肯定是要导包的，直接贴具体的代码吧

from matplotlib import pyplot as plt

绘制简单的折线图

plt.plot(x, y)：绘制图形
plt.show()：显示图形

from matplotlib import pyplot as plt
x = range(2,26,2)
y = [15,13,14.5,17,20,25,26,26,24,23,18,15]
plt.plot(x, y)
plt.show()

展示结果：
在这里插入图片描述
如果大家在jupyter或者pycharm里面运行，会有以下问题

在jupyter里面：我们会发现，它的布局好小，只占据界面的一点点
在pycharm里面，我们会发现，它的图片只有运行的时候才会出现，这样也太麻烦了吧趴

改变图片大小

改变图片大小的语句是：

fig = plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)

完了，这个时候看到这代码，一片懵逼，这是啥啊？
来我向你娓娓道来：
plt不用解释吧，就是咱们导包的时候的引用名字
figure：代表图形图标
figsize：顾名思义就是图片的格式大小
dpi:是一个参数：每英寸上点的个数
前面一堆全部直接记住就行，需要修改的就是那几个数字

注意
这段代码插入哪里呢？

我们是在图片绘制的时候修改大小，还是在图片绘制完以后修改呢？？
你先学会跑还是先会爬呢？当然是爬
所以必然是先有图，再改变鸭！

from matplotlib import pyplot as plt
#设置图片坐标
x = range(2, 26, 2)
y = [15, 13, 14.5, 17, 20, 25, 26, 26, 24, 23, 18, 15]

#设置图片大小
'''figure:图形图标
dpi：每英寸上点的个数
'''
fig = plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
plt.plot(x, y)
plt.show()

看，图片明显变化了！
在这里插入图片描述

保存图片

一般都是使用：

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

svg：矢量图格式，放大无锯齿（就是放大了不会模糊）
sig_size：就是图片的名字

注意：下面这个代码图片的名字叫做：‘’简单导入‘’

from matplotlib import pyplot as plt
#设置图片坐标
x = range(2, 26, 2)
y = [15, 13, 14.5, 17, 20, 25, 26, 26, 24, 23, 18, 15]

#设置图片大小
'''figure:图形图标
dpi：每英寸上点的个数
'''
fig = plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
plt.plot(x, y)
#保存图片  -  svg：矢量图格式，放大无锯齿
plt.savefig("./简单导入.png")
plt.show()

这个图片会自动保存在当前代码的目录中：
在这里插入图片描述

但是问题又来了，这个图形x轴的间距也太大了吧，咋改小呢？

改变坐标轴的间距

我们使用的是：
plt.xticks(参数)或者plt.yticks(参数)

如何使用呢？先给一个简单的例子：

from matplotlib import pyplot as plt
#设置图片坐标
x = range(2, 26, 2)
y = [15, 13, 14.5, 17, 20, 25, 26, 26, 24, 23, 18, 15]

#设置图片大小
'''figure:图形图标
dpi：每英寸上点的个数
'''
fig = plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)

#绘制图片
plt.plot(x, y)

# 新增：设置x轴的刻度
plt.xticks(x)

#保存图片  -  svg：矢量图格式，放大无锯齿
plt.savefig("./sig_size.png")
plt.show()

结果，下面的果然变成了俩个为一个空格的！
在这里插入图片描述
但是，我又感觉吧，这个还是太大了，但是我的x参数范围不能变化啊，这怎么办呢？

调整图片的密集程度

还是使用xticks，但是呢，里面的参数需要更换成：range(2,25)

也就是从2-24，每个间距1，依此作为x轴的下标

from matplotlib import pyplot as plt
#设置图片坐标
x = range(2, 26, 2)
y = [15, 13, 14.5, 17, 20, 25, 26, 26, 24, 23, 18, 15]

#设置图片大小
'''figure:图形图标
dpi：每英寸上点的个数
'''
fig = plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)

#绘制图片
plt.plot(x, y)

# 新增：设置x轴的刻度
#plt.xticks(x)
plt.xticks(range(2,25))

#保存图片  -  svg：矢量图格式，放大无锯齿
plt.savefig("./sig_size.png")
plt.show()

在这里插入图片描述
可，我还是嫌它大了怎么办呢？（精多）

我们试试用range（2,25,0.5）
会发现它不符合range的规范，完蛋了，那咋办鸭？
解决办法还是有滴！我们使用这个语句：

_xtick_labels = [i/2 for i in range(4,49) ]
plt.xticks(_xtick_labels)

啥意思呢？就是我们的i/2中i的范围是【4，48】，那么我们的结果就是2，2.5，3，3.5…
这不就符合我们的要求了嘛！

来来来，康康代码：

from matplotlib import pyplot as plt
#设置图片坐标
x = range(2, 26, 2)
y = [15, 13, 14.5, 17, 20, 25, 26, 26, 24, 23, 18, 15]

#设置图片大小
'''figure:图形图标
dpi：每英寸上点的个数
'''
fig = plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)

#绘制图片
plt.plot(x, y)

# 新增：设置x轴的刻度
#plt.xticks(x)
_xtick_labels = [i/2 for i in range(4,49) ]
plt.xticks(_xtick_labels)

#保存图片  -  svg：矢量图格式，放大无锯齿
plt.savefig("./sig_size.png")
plt.show()

是不是感觉很秀！
在这里插入图片描述

同理来改变y轴
可是，y轴是一个list数组啊，这咋给他给定范围啊？
我们直接用数组里面的最大值最小值作为边界，不就可以啦！

注意！range大兄弟可是包前不包后的噢，所以我们需要把最大值+1，就是这样：

plt.yticks(range(min(y), max(y)+1))

来具体代码运行一下吧：

from matplotlib import pyplot as plt
#设置图片坐标
x = range(2, 26, 2)
y = [15, 13, 14.5, 17, 20, 25, 26, 26, 24, 23, 18, 15]

#设置图片大小
'''figure:图形图标
dpi：每英寸上点的个数
'''
fig = plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)

#绘制图片
plt.plot(x, y)

# 设置x轴的刻度

#plt.xticks(x)
_xtick_labels = [i/2 for i in range(4,49) ]
plt.xticks(_xtick_labels)
# 新增：
plt.yticks(range(min(y), max(y)+1))

#保存图片  -  svg：矢量图格式，放大无锯齿
plt.savefig("./sig_size.png")
plt.show()

看看这xy轴，对匹配的一对啊！
在这里插入图片描述

学到这，要来一题练练手了！

题目：
想要统计出10-12点的气温变化数据，其中a = [random.randint(20, 35)for i in range (120)],请绘制图像

分析下题目吧

x轴放时间 - range(0,120)
y轴放温度变化 - [random.randint(20, 35)for i in range (120)]
调整一下大小
绘图！

看起来很简单噢？

这样？看看效果咋样！

from matplotlib import pyplot as plt
import random

x = range(120)
y = [random.randint(20, 35)for i in range (120)]

plt.figure(figsize=(20,8), dpi=80)

plt.plot(x,y)
plt.show()

在这里插入图片描述
客户：哎，不满意啊，这图片下面的x轴是个啥鸭，我看不懂
我：。。。。。。好，马上改

思路：
格式化输出下面的字吧，变成10点几分

from matplotlib import pyplot as plt
import random

x = range(120)
y = [random.randint(20, 35)for i in range (120)]

plt.figure(figsize=(20,8), dpi=80)

plt.plot(x,y)
#调整刻度
_xtick_labels = ["10点{}分".format(i) for i in range(60)]
_xtick_labels += ["11点{}分".format(i-60) for i in range(60,120)]
plt.xticks(list(x)[::3], _xtick_labels[::3],rotation = 90)


plt.show()

在这里插入图片描述
客户：？？？？？这个代码没看懂。。。。下面又出来一串空格？？？？这又是咋回事啊！
我：我…

老老实实的分析代码：

_xtick_labels = ["10点{}分".format(i) for i in range(60)]
_xtick_labels += ["11点{}分".format(i-60) for i in range(60,120)]
plt.xticks(list(x)[::3], _xtick_labels[::3],rotation = 90)

_xtick_labels = ["10点{}分".format(i) for i in range(60)] -
- 前60个，先用10点多少分格式化输出
_xtick_labels += ["11点{}分".format(i-60) for i in range(60,120)]
- 后面60个，直接累加到刚刚60个的后面去，其实也可以是： _xtick_labels += ["11点{}分".format i for i in range(60)]
plt.xticks(list(x)[::3], _xtick_labels[::3],rotation = 90)
- list(x)[::3] - 以三个为步数，依此输出，然后x开始是一个range，我们要改成list才可以用[::3]
- _xtick_labels[::3] - 这个家伙和他同步修改！记住，他俩必须一起传入，不然可能会出现坐标轴的不匹配的现象
- rotation = 90 这个是一个参数，就是逆时针转90度

可是？为什么中文出不来呢？？

在matplotlib里面显示中文

在导入包里面，加一行代码就行，具体为啥我只能说，matplotlib有点过分！不能显示中文
有人说可以改变配置的参数，那种方法风险太大了啊，会出问题的

import matplotlib
# ctrl B 进入原码：
from pylab import mpl

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

完整代码：

from matplotlib import pyplot as plt
import random
import matplotlib
# ctrl B 进入原码：
from pylab import mpl

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

x = range(120)
y = [random.randint(20, 35)for i in range (120)]

plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)

plt.plot(x,y)
#调整刻度
_xtick_labels = ["10点{}分".format(i) for i in range(60)]
_xtick_labels += ["11点{}分".format(i-60) for i in range(60,120)]
#rotation 逆时针旋转的角度
plt.xticks(list(x)[::3], _xtick_labels[::3], rotation = 45)
plt.savefig("./时间段图片.png")

plt.show()