#!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # # 第三回:布局格式定方圆 # In[2]: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # ## 一、子图 # # ### 1. 使用 `plt.subplots` 绘制均匀状态下的子图 # # 返回元素分别是画布和子图构成的列表,第一个数字为行,第二个为列 # # `figsize` 参数可以指定整个画布的大小 # # `sharex` 和 `sharey` 分别表示是否共享横轴和纵轴刻度 # # `tight_layout` 函数可以调整子图的相对大小使字符不会重叠 # In[2]: fig, axs = plt.subplots(2, 5, figsize=(10, 4), sharex=True, sharey=True) fig.suptitle('样例1', size=20) for i in range(2): for j in range(5): axs[i][j].scatter(np.random.randn(10), np.random.randn(10)) axs[i][j].set_title('第%d行,第%d列'%(i+1,j+1)) axs[i][j].set_xlim(-5,5) axs[i][j].set_ylim(-5,5) if i==1: axs[i][j].set_xlabel('横坐标') if j==0: axs[i][j].set_ylabel('纵坐标') fig.tight_layout() # 除了常规的直角坐标系,也可以通过`projection`方法创建极坐标系下的图表 # In[5]: N = 150 r = 2 * np.random.rand(N) theta = 2 * np.pi * np.random.rand(N) area = 200 * r**2 colors = theta plt.subplot(projection='polar') plt.scatter(theta, r, c=colors, s=area, cmap='hsv', alpha=0.75) # ### 2. 使用 `GridSpec` 绘制非均匀子图 # # 所谓非均匀包含两层含义,第一是指图的比例大小不同但没有跨行或跨列,第二是指图为跨列或跨行状态 # # 利用 `add_gridspec` 可以指定相对宽度比例 `width_ratios` 和相对高度比例参数 `height_ratios` # In[3]: fig = plt.figure(figsize=(10, 4)) spec = fig.add_gridspec(nrows=2, ncols=5, width_ratios=[1,2,3,4,5], height_ratios=[1,3]) fig.suptitle('样例2', size=20) for i in range(2): for j in range(5): ax = fig.add_subplot(spec[i, j]) ax.scatter(np.random.randn(10), np.random.randn(10)) ax.set_title('第%d行,第%d列'%(i+1,j+1)) if i==1: ax.set_xlabel('横坐标') if j==0: ax.set_ylabel('纵坐标') fig.tight_layout() # 在上面的例子中出现了 `spec[i, j]` 的用法,事实上通过切片就可以实现子图的合并而达到跨图的共能 # In[4]: fig = plt.figure(figsize=(10, 4)) spec = fig.add_gridspec(nrows=2, ncols=6, width_ratios=[2,2.5,3,1,1.5,2], height_ratios=[1,2]) fig.suptitle('样例3', size=20) # sub1 ax = fig.add_subplot(spec[0, :3]) ax.scatter(np.random.randn(10), np.random.randn(10)) # sub2 ax = fig.add_subplot(spec[0, 3:5]) ax.scatter(np.random.randn(10), np.random.randn(10)) # sub3 ax = fig.add_subplot(spec[:, 5]) ax.scatter(np.random.randn(10), np.random.randn(10)) # sub4 ax = fig.add_subplot(spec[1, 0]) ax.scatter(np.random.randn(10), np.random.randn(10)) # sub5 ax = fig.add_subplot(spec[1, 1:5]) ax.scatter(np.random.randn(10), np.random.randn(10)) fig.tight_layout() # ## 二、子图上的方法 # # 在 `ax` 对象上定义了和 `plt` 类似的图形绘制函数,常用的有: `plot, hist, scatter, bar, barh, pie` # In[5]: fig, ax = plt.subplots(figsize=(4,3)) ax.plot([1,2],[2,1]) # In[6]: fig, ax = plt.subplots(figsize=(4,3)) ax.hist(np.random.randn(1000)) # 常用直线的画法为: `axhline, axvline, axline` (水平、垂直、任意方向) # In[7]: fig, ax = plt.subplots(figsize=(4,3)) ax.axhline(0.5,0.2,0.8) ax.axvline(0.5,0.2,0.8) ax.axline([0.3,0.3],[0.7,0.7]) # 使用 `grid` 可以加灰色网格 # In[8]: fig, ax = plt.subplots(figsize=(4,3)) ax.grid(True) # 使用 `set_xscale, set_title, set_xlabel` 分别可以设置坐标轴的规度(指对数坐标等)、标题、轴名 # In[9]: fig, axs = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 4)) fig.suptitle('大标题', size=20) for j in range(2): axs[j].plot(list('abcd'), [10**i for i in range(4)]) if j==0: axs[j].set_yscale('log') axs[j].set_title('子标题1') axs[j].set_ylabel('对数坐标') else: axs[j].set_title('子标题1') axs[j].set_ylabel('普通坐标') fig.tight_layout() # 与一般的 `plt` 方法类似, `legend, annotate, arrow, text` 对象也可以进行相应的绘制 # In[10]: fig, ax = plt.subplots() ax.arrow(0, 0, 1, 1, head_width=0.03, head_length=0.05, facecolor='red', edgecolor='blue') ax.text(x=0, y=0,s='这是一段文字', fontsize=16, rotation=70, rotation_mode='anchor', color='green') ax.annotate('这是中点', xy=(0.5, 0.5), xytext=(0.8, 0.2), arrowprops=dict(facecolor='yellow', edgecolor='black'), fontsize=16) # In[11]: fig, ax = plt.subplots() ax.plot([1,2],[2,1],label="line1") ax.plot([1,1],[1,2],label="line1") ax.legend(loc=1) # 其中,图例的 `loc` 参数如下: # # | string | code | # | ---- | ---- | # | best | 0 | # | upper right | 1 | # | upper left | 2 | # | lower left | 3 | # | lower right | 4 | # | right | 5 | # | center left | 6 | # | center right | 7 | # | lower center | 8 | # | upper center | 9 | # | center | 10 | # ## 作业 # # ### 1. 墨尔本1981年至1990年的每月温度情况 # In[3]: ex1 = pd.read_csv('data/layout_ex1.csv') ex1.head() # - 请利用数据,画出如下的图: # # # ### 2. 画出数据的散点图和边际分布 # # - 用 `np.random.randn(2, 150)` 生成一组二维数据,使用两种非均匀子图的分割方法,做出该数据对应的散点图和边际分布图 # #