强基初中数学&学Python——第238课数字和数学第三方模块Matplotlib之二：图表类型

　　Matplotlib中许多常用绘图命令的概述。　　请注意，我们已经剥离了图表的所有标志，但事实上它们默认存在。有关更多示例，请参见图表陈列库：https://matplotlib.org/stable/gallery/index.html；有关更长的示例，请参阅教程页面：https://matplotlib.org/stable/tutorials/index.html。

一、基本的类型
　　基本绘图类型通常使用y和x坐标轴。
plot(x, y)　　线型图，参考plot：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.plot.html#matplotlib.axes.Axes.plot

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np
plt.style.use('_mpl-gallery')
# make datax = np.linspace(0, 10, 100)y = 4 + 2 * np.sin(2 * x)
# plotfig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y, linewidth=2.0)
ax.set(xlim=(0, 8), xticks=np.arange(1, 8), ylim=(0, 8), yticks=np.arange(1, 8))
plt.show()

scatter(x, y)　　散点图，参考scatter：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.scatter.html#matplotlib.axes.Axes.scatter

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np
plt.style.use('_mpl-gallery')
# make the datanp.random.seed(3)x = 4 + np.random.normal(0, 2, 24)y = 4 + np.random.normal(0, 2, len(x))# size and color:sizes = np.random.uniform(15, 80, len(x))colors = np.random.uniform(15, 80, len(x))
# plotfig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(x, y, s=sizes, c=colors, vmin=0, vmax=100)
ax.set(xlim=(0, 8), xticks=np.arange(1, 8), ylim=(0, 8), yticks=np.arange(1, 8))
plt.show()

bar(x, height)　　条形图，参考bar：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.bar.html#matplotlib.axes.Axes.bar

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npplt.style.use('_mpl-gallery')
# make data:np.random.seed(3)x = 0.5 + np.arange(8)y = np.random.uniform(2, 7, len(x))
# plotfig, ax = plt.subplots()
ax.bar(x, y, width=1, edgecolor="white", linewidth=0.7)
ax.set(xlim=(0, 8), xticks=np.arange(1, 8), ylim=(0, 8), yticks=np.arange(1, 8))
plt.show()

stem(x, y)　　阀杆图，参考stem：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.stem.html#matplotlib.axes.Axes.stem。

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np
plt.style.use('_mpl-gallery')
# make datanp.random.seed(3)x = 0.5 + np.arange(8)y = np.random.uniform(2, 7, len(x))
# plotfig, ax = plt.subplots()
ax.stem(x, y)
ax.set(xlim=(0, 8), xticks=np.arange(1, 8), ylim=(0, 8), yticks=np.arange(1, 8))
plt.show()

step(x, y)　　阶梯图，参看step：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.step.html#matplotlib.axes.Axes.step。

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np
plt.style.use('_mpl-gallery')
# make datanp.random.seed(3)x = 0.5 + np.arange(8)y = np.random.uniform(2, 7, len(x))
# plotfig, ax = plt.subplots()
ax.step(x, y, linewidth=2.5)
ax.set(xlim=(0, 8), xticks=np.arange(1, 8), ylim=(0, 8), yticks=np.arange(1, 8))
plt.show()

fill_between(x, y1, y2)　　中间填充图，参看fill_between：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.fill_between.html#matplotlib.axes.Axes.fill_between。

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np
plt.style.use('_mpl-gallery')
# make datanp.random.seed(1)x = np.linspace(0, 8, 16)y1 = 3 + 4*x/8 + np.random.uniform(0.0, 0.5, len(x))y2 = 1 + 2*x/8 + np.random.uniform(0.0, 0.5, len(x))
# plotfig, ax = plt.subplots()
ax.fill_between(x, y1, y2, alpha=.5, linewidth=0)ax.plot(x, (y1 + y2)/2, linewidth=2)
ax.set(xlim=(0, 8), xticks=np.arange(1, 8), ylim=(0, 8), yticks=np.arange(1, 8))
plt.show()

stackplot(x, y)　　叠加图，参看stackplot：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.stackplot.html#matplotlib.axes.Axes.stackplot。

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np
plt.style.use('_mpl-gallery')
# make datax = np.arange(0, 10, 2)ay = [1, 1.25, 2, 2.75, 3]by = [1, 1, 1, 1, 1]cy = [2, 1, 2, 1, 2]y = np.vstack([ay, by, cy])
# plotfig, ax = plt.subplots()
ax.stackplot(x, y)
ax.set(xlim=(0, 8), xticks=np.arange(1, 8), ylim=(0, 8), yticks=np.arange(1, 8))
plt.show()

二、绘制阵平面图和域平面图　　绘制一个数组的图形，这个数组的元素是平面坐标(x, y)的函数；在一个平面内绘制两个以坐标(x, y)为自变量的函数U和V的分布图。
imshow(Z)　　方格图，参看imshow：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.imshow.html#matplotlib.axes.Axes.imshow。

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np
plt.style.use('_mpl-gallery-nogrid')
# make dataX, Y = np.meshgrid(np.linspace(-3, 3, 16), np.linspace(-3, 3, 16))Z = (1 - X/2 + X**5 + Y**3) * np.exp(-X**2 - Y**2)
# plotfig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(Z)
plt.show()

pcolormesh (X, Y, Z)　　pcolormesh比imshow更灵活，因为x和y向量不需要等间距（实际上它们可以倾斜）。参看pcolormesh：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.pcolormesh.html#matplotlib.axes.Axes.pcolormesh。

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np
plt.style.use('_mpl-gallery-nogrid')
# make data with uneven sampling in xx = [-3, -2, -1.6, -1.2, -.8, -.5, -.2, .1, .3, .5, .8, 1.1, 1.5, 1.9, 2.3, 3]X, Y = np.meshgrid(x, np.linspace(-3, 3, 128))Z = (1 - X/2 + X**5 + Y**3) * np.exp(-X**2 - Y**2)
# plotfig, ax = plt.subplots()
ax.pcolormesh(X, Y, Z, vmin=-0.5, vmax=1.0)
plt.show()

contour(X, Y, Z)　　轮廓图，参看contour：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.contour.html#matplotlib.axes.Axes.contour。

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np
plt.style.use('_mpl-gallery-nogrid')
# make dataX, Y = np.meshgrid(np.linspace(-3, 3, 256), np.linspace(-3, 3, 256))Z = (1 - X/2 + X**5 + Y**3) * np.exp(-X**2 - Y**2)levels = np.linspace(np.min(Z), np.max(Z), 7)
# plotfig, ax = plt.subplots()
ax.contour(X, Y, Z, levels=levels)
plt.show()

contourf(X, Y, Z)　　填充轮廓图，参看contourf：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.contourf.html#matplotlib.axes.Axes.contourf。

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np
plt.style.use('_mpl-gallery-nogrid')
# make dataX, Y = np.meshgrid(np.linspace(-3, 3, 256), np.linspace(-3, 3, 256))Z = (1 - X/2 + X**5 + Y**3) * np.exp(-X**2 - Y**2)levels = np.linspace(Z.min(), Z.max(), 7)
# plotfig, ax = plt.subplots()
ax.contourf(X, Y, Z, levels=levels)
plt.show()

barbs(X, Y, U, V)　　倒钩图，参看barbs：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.barbs.html#matplotlib.axes.Axes.barbs。

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np
plt.style.use('_mpl-gallery-nogrid')
# make data:X, Y = np.meshgrid([1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4])angle = np.pi / 180 * np.array([[15., 30, 35, 45], [25., 40, 55, 60], [35., 50, 65, 75], [45., 60, 75, 90]])amplitude = np.array([[5, 10, 25, 50], [10, 15, 30, 60], [15, 26, 50, 70], [20, 45, 80, 100]])U = amplitude * np.sin(angle)V = amplitude * np.cos(angle)
# plot:fig, ax = plt.subplots()
ax.barbs(X, Y, U, V, barbcolor='C0', flagcolor='C0', length=7, linewidth=1.5)
ax.set(xlim=(0, 4.5), ylim=(0, 4.5))
plt.show()

quiver(X, Y, U, V)　　颤动图，参看quiver：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.quiver.html#matplotlib.axes.Axes.quiver。

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np
plt.style.use('_mpl-gallery-nogrid')
# make datax = np.linspace(-4, 4, 6)y = np.linspace(-4, 4, 6)X, Y = np.meshgrid(x, y)U = X + YV = Y - X
# plotfig, ax = plt.subplots()
ax.quiver(X, Y, U, V, color="C0", angles='xy', scale_units='xy', scale=5, width=.015)
ax.set(xlim=(-5, 5), ylim=(-5, 5))
plt.show()

streamplot(X, Y, U, V)　　流线图，参看streamplot：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.streamplot.html#matplotlib.axes.Axes.streamplot。

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np
plt.style.use('_mpl-gallery-nogrid')
# make a stream function:X, Y = np.meshgrid(np.linspace(-3, 3, 256), np.linspace(-3, 3, 256))Z = (1 - X/2 + X**5 + Y**3) * np.exp(-X**2 - Y**2)# make U and V out of the streamfunction:V = np.diff(Z[1:, :], axis=1)U = -np.diff(Z[:, 1:], axis=0)
# plot:fig, ax = plt.subplots()
ax.streamplot(X[1:, 1:], Y[1:, 1:], U, V)
plt.show()

三、统计图　　用于统计分析的绘图。
hist(x)　　柱状图，参看hist：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.hist.html#matplotlib.axes.Axes.hist。

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np
plt.style.use('_mpl-gallery')
# make datanp.random.seed(1)x = 4 + np.random.normal(0, 1.5, 200)
# plot:fig, ax = plt.subplots()
ax.hist(x, bins=8, linewidth=0.5, edgecolor="white")
ax.set(xlim=(0, 8), xticks=np.arange(1, 8), ylim=(0, 56), yticks=np.linspace(0, 56, 9))
plt.show()

boxplot(X)　　方框图，参看boxplot：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.boxplot.html#matplotlib.axes.Axes.boxplot。

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np
plt.style.use('_mpl-gallery')
# make data:np.random.seed(10)D = np.random.normal((3, 5, 4), (1.25, 1.00, 1.25), (100, 3))
# plotfig, ax = plt.subplots()VP = ax.boxplot(D, positions=[2, 4, 6], widths=1.5, patch_artist=True, showmeans=False, showfliers=False, medianprops={"color": "white", "linewidth": 0.5}, boxprops={"facecolor": "C0", "edgecolor": "white", "linewidth": 0.5}, whiskerprops={"color": "C0", "linewidth": 1.5}, capprops={"color": "C0", "linewidth": 1.5})
ax.set(xlim=(0, 8), xticks=np.arange(1, 8), ylim=(0, 8), yticks=np.arange(1, 8))
plt.show()

errorbar(x, y, yerr, xerr)　　误差条图，参看errorbar：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.errorbar.html#matplotlib.axes.Axes.errorbar。

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np
plt.style.use('_mpl-gallery')
# make data:np.random.seed(1)x = [2, 4, 6]y = [3.6, 5, 4.2]yerr = [0.9, 1.2, 0.5]
# plot:fig, ax = plt.subplots()
ax.errorbar(x, y, yerr, fmt='o', linewidth=2, capsize=6)
ax.set(xlim=(0, 8), xticks=np.arange(1, 8), ylim=(0, 8), yticks=np.arange(1, 8))
plt.show()

violinplot(D)　　小提琴谱式图，参看violinplot：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.violinplot.html#matplotlib.axes.Axes.violinplot。

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np
plt.style.use('_mpl-gallery')
# make data:np.random.seed(10)D = np.random.normal((3, 5, 4), (0.75, 1.00, 0.75), (200, 3))
# plot:fig, ax = plt.subplots()
vp = ax.violinplot(D, [2, 4, 6], widths=2, showmeans=False, showmedians=False, showextrema=False)# styling:for body in vp['bodies']: body.set_alpha(0.9)ax.set(xlim=(0, 8), xticks=np.arange(1, 8), ylim=(0, 8), yticks=np.arange(1, 8))
plt.show()

eventplot(D)　　事件图，参看eventplot：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.eventplot.html#matplotlib.axes.Axes.eventplot。

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np
plt.style.use('_mpl-gallery')
# make data:np.random.seed(1)x = [2, 4, 6]D = np.random.gamma(4, size=(3, 50))
# plot:fig, ax = plt.subplots()
ax.eventplot(D, orientation="vertical", lineoffsets=x, linewidth=0.75)
ax.set(xlim=(0, 8), xticks=np.arange(1, 8), ylim=(0, 8), yticks=np.arange(1, 8))
plt.show()

hist2d(x, y)　　方箱图，参看hist2d：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.hist2d.html#matplotlib.axes.Axes.hist2d。

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np
plt.style.use('_mpl-gallery-nogrid')
# make data: correlated + noisenp.random.seed(1)x = np.random.randn(5000)y = 1.2 * x + np.random.randn(5000) / 3
# plot:fig, ax = plt.subplots()
ax.hist2d(x, y, bins=(np.arange(-3, 3, 0.1), np.arange(-3, 3, 0.1)))
ax.set(xlim=(-2, 2), ylim=(-3, 3))
plt.show()

hexbin(x, y, C)　　六角箱图，参看hexbin：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.hexbin.html#matplotlib.axes.Axes.hexbin。

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np
plt.style.use('_mpl-gallery-nogrid')
# make data: correlated + noisenp.random.seed(1)x = np.random.randn(5000)y = 1.2 * x + np.random.randn(5000) / 3
# plot:fig, ax = plt.subplots()
ax.hexbin(x, y, gridsize=20)
ax.set(xlim=(-2, 2), ylim=(-3, 3))
plt.show()

pie(x)　　饼图，参看pie：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.pie.html#matplotlib.axes.Axes.pie。

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np
plt.style.use('_mpl-gallery-nogrid')

# make datax = [1, 2, 3, 4]colors = plt.get_cmap('Blues')(np.linspace(0.2, 0.7, len(x)))
# plotfig, ax = plt.subplots()ax.pie(x, colors=colors, radius=3, center=(4, 4), wedgeprops={"linewidth": 1, "edgecolor": "white"}, frame=True)
ax.set(xlim=(0, 8), xticks=np.arange(1, 8), ylim=(0, 8), yticks=np.arange(1, 8))
plt.show()

四、非结构化坐标图　　有时我们在坐标(x，y)处收集数据z，并希望将其可视化为轮廓。我们可以使用三角剖分算法来填充三角形，而不是先对数据进行网格化，然后使用等高线。
tricontour(x, y, z)　　三角剖分图，参看tricontour：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.tricontour.html#matplotlib.axes.Axes.tricontour

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np
plt.style.use('_mpl-gallery-nogrid')
# make data:np.random.seed(1)x = np.random.uniform(-3, 3, 256)y = np.random.uniform(-3, 3, 256)z = (1 - x/2 + x**5 + y**3) * np.exp(-x**2 - y**2)levels = np.linspace(z.min(), z.max(), 7)
# plot:fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y, 'o', markersize=2, color='lightgrey')ax.tricontour(x, y, z, levels=levels)
ax.set(xlim=(-3, 3), ylim=(-3, 3))
plt.show()

tricontourf(x, y, z)　　填充三角剖分图，参看tricontourf：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.tricontourf.html#matplotlib.axes.Axes.tricontourf

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np
plt.style.use('_mpl-gallery-nogrid')
# make data:np.random.seed(1)x = np.random.uniform(-3, 3, 256)y = np.random.uniform(-3, 3, 256)z = (1 - x/2 + x**5 + y**3) * np.exp(-x**2 - y**2)levels = np.linspace(z.min(), z.max(), 7)
# plot:fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y, 'o', markersize=2, color='grey')ax.tricontourf(x, y, z, levels=levels)
ax.set(xlim=(-3, 3), ylim=(-3, 3))
plt.show()

triplot(x, y)　　三角网络图，参看triplot：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/matplotlib.axes.Axes.triplot.html#matplotlib.axes.Axes.triplot

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np
plt.style.use('_mpl-gallery-nogrid')
# make data:np.random.seed(1)x = np.random.uniform(-3, 3, 256)y = np.random.uniform(-3, 3, 256)z = (1 - x/2 + x**5 + y**3) * np.exp(-x**2 - y**2)
# plot:fig, ax = plt.subplots()
ax.triplot(x, y)
ax.set(xlim=(-3, 3), ylim=(-3, 3))
plt.show()

五、三维图表
　　3D图表用mpl_toolkits.mplot3d库：https://matplotlib.org/stable/api/toolkits/mplot3d.html#module-mpl_toolkits.mplot3d
3D scatterplot　　三维散点图，参看scatter：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/mpl_toolkits.mplot3d.axes3d.Axes3D.html#mpl_toolkits.mplot3d.axes3d.Axes3D.scatter

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np
plt.style.use('_mpl-gallery')
# Make datanp.random.seed(19680801)n = 100rng = np.random.default_rng()xs = rng.uniform(23, 32, n)ys = rng.uniform(0, 100, n)zs = rng.uniform(-50, -25, n)
# Plotfig, ax = plt.subplots(subplot_kw={"projection": "3d"})ax.scatter(xs, ys, zs)
ax.set(xticklabels=[], yticklabels=[], zticklabels=[])
plt.show()

3D surface　　3D曲面图，参看plot_surface：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/mpl_toolkits.mplot3d.axes3d.Axes3D.html#mpl_toolkits.mplot3d.axes3d.Axes3D.plot_surface

import matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib import cmimport numpy as np
plt.style.use('_mpl-gallery')
# Make dataX = np.arange(-5, 5, 0.25)Y = np.arange(-5, 5, 0.25)X, Y = np.meshgrid(X, Y)R = np.sqrt(X**2 + Y**2)Z = np.sin(R)
# Plot the surfacefig, ax = plt.subplots(subplot_kw={"projection": "3d"})ax.plot_surface(X, Y, Z, vmin=Z.min() * 2, cmap=cm.Blues)
ax.set(xticklabels=[], yticklabels=[], zticklabels=[])
plt.show()

Triangular 3D surfaces　　鞍形图，参看plot_trisurf：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/mpl_toolkits.mplot3d.axes3d.Axes3D.html#mpl_toolkits.mplot3d.axes3d.Axes3D.plot_trisurf

import matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib import cmimport numpy as np
plt.style.use('_mpl-gallery')
n_radii = 8n_angles = 36
# Make radii and angles spacesradii = np.linspace(0.125, 1.0, n_radii)angles = np.linspace(0, 2*np.pi, n_angles, endpoint=False)[..., np.newaxis]
# Convert polar (radii, angles) coords to cartesian (x, y) coords.x = np.append(0, (radii*np.cos(angles)).flatten())y = np.append(0, (radii*np.sin(angles)).flatten())z = np.sin(-x*y)
# Plotfig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'projection': '3d'})ax.plot_trisurf(x, y, z, vmin=z.min() * 2, cmap=cm.Blues)
ax.set(xticklabels=[], yticklabels=[], zticklabels=[])
plt.show()

3D voxel / volumetric plot　　三维体积/容积图，参看voxels：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/mpl_toolkits.mplot3d.axes3d.Axes3D.html#mpl_toolkits.mplot3d.axes3d.Axes3D.voxels

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np
plt.style.use('_mpl-gallery')
# Prepare some coordinatesx, y, z = np.indices((8, 8, 8))
# Draw cuboids in the top left and bottom right cornerscube1 = (x < 3) & (y < 3) & (z < 3)cube2 = (x >= 5) & (y >= 5) & (z >= 5)
# Combine the objects into a single boolean arrayvoxelarray = cube1 | cube2
# Plotfig, ax = plt.subplots(subplot_kw={"projection": "3d"})ax.voxels(voxelarray, edgecolor='k')
ax.set(xticklabels=[], yticklabels=[], zticklabels=[])
plt.show()

3D wireframe plot　　三维线框图，参看plot_wireframe：https://matplotlib.org/stable/api/_as_gen/mpl_toolkits.mplot3d.axes3d.Axes3D.html#mpl_toolkits.mplot3d.axes3d.Axes3D.plot_wireframe。

from mpl_toolkits.mplot3d import axes3dimport matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('_mpl-gallery')
# Make dataX, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.05)
# Plotfig, ax = plt.subplots(subplot_kw={"projection": "3d"})ax.plot_wireframe(X, Y, Z, rstride=10, cstride=10)
ax.set(xticklabels=[], yticklabels=[], zticklabels=[])
plt.show()

强基初中数学&学Python——第238课 数字和数学第三方模块Matplotlib之二：图表类型

强基初中数学&学Python——第238课数字和数学第三方模块Matplotlib之二：图表类型