Python绘图基础
【代码框2-19】------matplotlib绘图的一些基本操作
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# 图2-2的绘制代码
# 导入相关模块
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' # 显示中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 显示负号
# 生成绘图数据
np.random.seed(2025) # 设置随机数种子
x = np.random.standard_normal(200) # 生成200个标准正态分布随机数
y = 1 + 2 * x + np.random.normal(0, 1, 200) # 生成变量y的随机数
# 绘制图像内容
plt.figure(figsize=(8, 6)) # 设置图形大小（长度和高度）
plt.scatter(x, y, marker='o',color='white',edgecolors='blue')
# 绘制散点图,设置c=''可绘制空心
fit = np.poly1d(np.polyfit(x, y, deg=1)) # 使用一项式拟合
y_hat = fit(x) # 得到拟合y值
plt.plot(x, y_hat, c='r') # 绘制拟合直线,设置为红色
plt.plot(x.mean(), y.mean(), 'ro', markersize=20, fillstyle='bottom')
# 添加均值点并设置点的大小、颜色和填充类型
plt.axhline(y.mean(), color='black', ls='-.', lw=1) # 添加y的均值水平线
plt.axvline(x.mean(), color='black', ls=(0, (5, 10)),lw=1) # 添加x的均值垂直线
# 绘制其他组件
plt.grid(linestyle=':') # 添加网格线
ax = plt.gca() # 得到当前操作的图像
ax.spines['right'].set_color('green') # 设置边框颜色
ax.spines['left'].set_color('#4169E1')
ax.spines['top'].set_color('royalblue')
ax.spines['bottom'].set_color('b')
plt.text(x=0.4, y=-2, s=r'$\hat{y}=\hat{\beta}_0+\hat{\beta}_1x$',
fontdict={'size':12, 'bbox':{'fc': 'pink', 'boxstyle': 'round'}}, ha='left')
# 添加文本注释
plt.annotate(text=r'均值点', xy=(x.mean(), y.mean()), xytext=(-0.6, 3),
arrowprops = {'headwidth': 10, 'headlength': 12, 'width': 2,
'facecolor': 'r', 'shrink': 0.1,},fontsize=14,
color='red', ha='right') # 添加带箭头的文本注释
plt.title('散点图及拟合直线\n并为图形增加新的元素', fontsize=14) # 添加标题，\n表示换行
plt.xlabel('x = 自变量', fontsize=12) # 添加x轴标题
plt.ylabel('y = 因变量', fontsize=12) # 添加y轴标题
plt.legend(['拟合直线'], loc='best',fontsize=10) # 添加图例
plt.show() # 显示图像
【代码框2-20】------图形布局
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# 使用subplots函数等分布局（见图2-3）
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
np.random.seed(1010) # 数值随机数种子
plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(7, 5))# 生成2x2网格，整幅图形宽度为8，高度为6
plt.subplot(221) # 在2x2网格的第1个位置绘图
plt.scatter(x=range(50), y=np.random.randint(low=0, high=100, size=50),
marker='*', c='red') # 绘制散点图
plt.title('subplot(221)') # 绘制标题
plt.subplot(222) # 在2x2网格的第2个位置绘图
plt.plot(range(20), np.random.normal(5,10,20), marker='o',
linestyle='-.', linewidth=2, markersize=5) # 绘制折线图
plt.title('subplot(222)')
plt.subplot(223) # 在2x2网格的第3个位置绘图
plt.bar(x=range(5), height=range(5, 0, -1), color=['cyan', 'pink']) # 绘制条形图
plt.title('subplot(223)')
plt.subplot(224) # 在2x2网格的第4个位置绘图
plt.hist(np.random.normal(loc=50, scale=10, size=500),
bins=10, color='lightgreen') # 绘制直方图
plt.title('subplot(224)')
plt.tight_layout() # 紧凑布局
# 使用plt.savefig('./图2-3 subplots函数的布局.jpg') 可保存图片
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# 使用GridSpec函数自定义布局（见图2-4）
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure(figsize=(6, 5)) # 创建新图形，并设置图形大小
grid=plt.GridSpec(3,3) # 生成3行3列的网格
plt.subplot(grid[0,:2]) # 占据第1行前2列
plt.subplot(grid[0,2]) # 占据第1行第3列
plt.subplot(grid[1,:1]) # 占据第2行第1列
plt.subplot(grid[1,1:]) # 占据第2行后2列
plt.subplot(grid[2,:3]) # 占据第3行前3列
fig.tight_layout() # 紧凑布局
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# 使用add_gridspec函数布局（见图2-5）
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
np.random.seed(1010)
fig = plt.figure(figsize=(7, 4))
spec = fig.add_gridspec(nrows=2, ncols=6,width_ratios=[1,1,1,1,1,1], height_ratios=[1,2])
fig.add_subplot(spec[0, 1:3]) # 占据第1行的2~3列
fig.add_subplot(spec[0, 3:]) # 占据第1行的后3列
ax = fig.add_subplot(spec[:, 0]) # 占据第1列
ax = fig.add_subplot(spec[1, 1:4]) # 占据第2行的2~4列
ax = fig.add_subplot(spec[1, 4:]) # 占据第2行第4列后的所有列（这里为5~6列）
fig.tight_layout()
