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Matplotlib系列_绘图注意事项

2020年07月16日  | 移动技术网IT编程  | 我要评论

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import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([2,3,8,1,5,9])
# plt.show()

[<matplotlib.lines.Line2D at 0x21ef61de978>]

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-qannU69h-1594686856280)(C:/Users/Administrator/Desktop/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%8F%AF%E8%A7%86%E5%8C%96_Matplotlib%E7%B3%BB%E5%88%97_%E7%BB%98%E5%9B%BE%E6%B3%A8%E6%84%8F%E4%BA%8B%E9%A1%B9/output_1_1.png)]

1. 图像在Retina屏幕中显示模糊

在Mac电脑绘图，Retina屏下图像显示很模糊，解决方法，Jupyter-notebook绘图前先执行下面魔术命令：

%config InlineBackend.figure_format = 'retina'

2. 图像美感问题

默认的Matplotlib生成图像不太好看，可在头部载库代码中加一句配置代码修改其样式。

注意：修改样式代码应写在修改字体代码前，否则会覆盖字体设置导致中文出错。

plt.style.use('seaborn')
plt.plot([2,3,8,1,5,9])

[<matplotlib.lines.Line2D at 0x21ef628e8d0>]

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-0qhaGBzH-1594686856283)(C:/Users/Administrator/Desktop/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%8F%AF%E8%A7%86%E5%8C%96_Matplotlib%E7%B3%BB%E5%88%97_%E7%BB%98%E5%9B%BE%E6%B3%A8%E6%84%8F%E4%BA%8B%E9%A1%B9/output_7_1.png)]

3. 中文显示乱码

Matplotlib默认不支持中文字符，因为默认设置字体是sans-serif英文字体不能显示汉字

解决方法：修改Matplotlib默认设置，加入中文字体支持。

注意：Ubuntu系统默认中文字体不识别，需要先安装下列一个中文字体以后才能使用

plt.rcParams['font.family'] = ['Arial Unicode MS', 'Microsoft Yahei', 'SimHei', 'sans-serif'] #  全局设置支持中文字体，默认 sans-serif
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号

plt.plot([2,3,8,1,5,9])
plt.title('你好我是汉字标题')

<matplotlib.text.Text at 0x21ef62fe940>

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-qkNN8yWw-1594686856284)(C:/Users/Administrator/Desktop/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%8F%AF%E8%A7%86%E5%8C%96_Matplotlib%E7%B3%BB%E5%88%97_%E7%BB%98%E5%9B%BE%E6%B3%A8%E6%84%8F%E4%BA%8B%E9%A1%B9/output_11_1.png)]

4. 全部载入上述设置时，注意载入顺序

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd


plt.style.use('seaborn')  # 更换图像样式
plt.rcParams['font.family'] = ['Arial Unicode MS', 'Microsoft Yahei', 'SimHei', 'sans-serif']  # 解决中文乱码
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 如果字体为SimHei黑体,负号乱码,解决

# MAC电脑解决图片模糊魔术命令
# %config InlineBackend.figure_format = 'retina'

5. Jupyter notebook图像输出的三种方式

1. 内联显示：网页内显示图像，方便（默认）。
2. GUI显示：GUI软件界面显示图像，可操作强。
3. 内联GUI显示：在网页内显示GUI版图像，结合前两种的好处。
   注意：网页内显示GUI图像时，cell完成后应该终止图像动态，否则下面cell执行新图像时可能会绘制到上面
         cell的图像画布中，因为两个图像的父对象id相同。
4.切换输出模式时，一般需要重启内核

一、内联模式：网页直接显示图像

Jupyter默认显示模式

# 设置的话使用下面代码
%matplotlib inline

plt.plot([2,3,8,1,5,9])

[<matplotlib.lines.Line2D at 0x21ef6667e80>]

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-CbvoUuy6-1594686856290)(C:/Users/Administrator/Desktop/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%8F%AF%E8%A7%86%E5%8C%96_Matplotlib%E7%B3%BB%E5%88%97_%E7%BB%98%E5%9B%BE%E6%B3%A8%E6%84%8F%E4%BA%8B%E9%A1%B9/output_17_1.png)]

二、GUI模式：弹出GUI软件界面显示图像

%matplotlib qt5

plt.plot([2,3,8,1,5,9])

[<matplotlib.lines.Line2D at 0x21ef9084ba8>]

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Iqi5gM64-1594686856296)(C:/Users/Administrator/Desktop/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%8F%AF%E8%A7%86%E5%8C%96_Matplotlib%E7%B3%BB%E5%88%97_%E7%BB%98%E5%9B%BE%E6%B3%A8%E6%84%8F%E4%BA%8B%E9%A1%B9/output_19_1.png)]

三、内联GUI显示：在网页内显示GUI版图像，结合前两种的好处

%matplotlib notebook

plt.plot([2,3,8,1,5,9])

Warning: Cannot change to a different GUI toolkit: notebook. Using qt5 instead.

[<matplotlib.lines.Line2D at 0x21ef91073c8>]

notebook模式，下面cell的图会画到上面底图中，终止上面图像就会正常

plt.plot([10,15,8,5,2])
plt.plot([-5, 0,5,10,15])

[<matplotlib.lines.Line2D at 0x21ef949c780>]

6. pylab,自动载入numpy和Matplotlib

了解即可，不建议使用，下面方法都会自动载入numpy和Matplotlib库，直接使用

命令行打开：ipython --pylab
命令行打开：jupyter notebook --pylab=inline
Python原生环境、Pycharm或Spyder等集成模式下，载入库:from pylab import *

旧版写法，别人写你能看懂

你不要这么写

下面魔术命令自动载入Numpy和Matplotlib库

%pylab inline

Populating the interactive namespace from numpy and matplotlib

np.array([1,2,3,4,5])

array([1, 2, 3, 4, 5])

plt.plot([10,15,8,5,2])

[<matplotlib.lines.Line2D at 0x21ef92f22b0>]

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-temyYCne-1594686856299)(C:/Users/Administrator/Desktop/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%8F%AF%E8%A7%86%E5%8C%96_Matplotlib%E7%B3%BB%E5%88%97_%E7%BB%98%E5%9B%BE%E6%B3%A8%E6%84%8F%E4%BA%8B%E9%A1%B9/output_30_1.png)]

非IPython环境可以用下面代码载入pylab

Python原生环境、Pycharm或Spyder集成模式下:

from pylab import *

或者直接将交互终端设置为IPython即可

本文地址：https://blog.csdn.net/weixin_43593330/article/details/107330042

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