Python绘图之二维图与三维图详解

怼烎@ 2022-12-20 05:49 154阅读 0赞

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**1.二维绘图**

**a. 一维数据集**

用 Numpy ndarray 作为数据传入 ply

**1.**

import numpy as np
    import matplotlib as mpl
    import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(1000)  
y = np.random.standard\_normal(10)  
print “y = %s”% y  
x = range(len(y))  
print “x=%s”% x  
plt.plot(y)  
plt.show()

![Image 1][]

**2.操纵坐标轴和增加网格及标签的函数**

import numpy as np
    import matplotlib as mpl
    import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(1000)  
y = np.random.standard\_normal(10)  
plt.plot(y.cumsum())  
plt.grid(True) \#\#增加格点  
plt.axis(‘tight’) \# 坐标轴适应数据量 axis 设置坐标轴  
plt.show()

![Image 1][]

**3.plt.xlim 和 plt.ylim 设置每个坐标轴的最小值和最大值**

#!/etc/bin/python
    #coding=utf-8
    import numpy as np
    import matplotlib as mpl
    import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(1000)  
y = np.random.standard\_normal(20)  
plt.plot(y.cumsum())  
plt.grid(True) \#\#增加格点  
plt.xlim(-1,20)  
plt.ylim(np.min(y.cumsum())- 1, np.max(y.cumsum()) + 1)

plt.show()

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**4. 添加标题和标签 plt.title, plt.xlabe, plt.ylabel 离散点, 线**

#!/etc/bin/python
    #coding=utf-8
    import numpy as np
    import matplotlib as mpl
    import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(1000)  
y = np.random.standard\_normal(20)

plt.figure(figsize=(7,4)) \#画布大小  
plt.plot(y.cumsum(),‘b’,lw = 1.5) \# 蓝色的线  
plt.plot(y.cumsum(),‘ro’) \#离散的点  
plt.grid(True)  
plt.axis(‘tight’)  
plt.xlabel(‘index’)  
plt.ylabel(‘value’)  
plt.title(‘A simple Plot’)  
plt.show()

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**b. 二维数据集**

np.random.seed(2000)
    y = np.random.standard_normal((10, 2)).cumsum(axis=0)  #10行2列  在这个数组上调用cumsum 计算赝本数据在0轴(即第一维)上的总和
    print y

![Image 1][]

**1.两个数据集绘图**

#!/etc/bin/python
    #coding=utf-8
    import numpy as np
    import matplotlib as mpl
    import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(2000)  
y = np.random.standard\_normal((10, 2))  
plt.figure(figsize=(7,5))  
plt.plot(y, lw = 1.5)  
plt.plot(y, ‘ro’)  
plt.grid(True)  
plt.axis(‘tight’)  
plt.xlabel(‘index’)  
plt.ylabel(‘value’)  
plt.title(‘A simple plot’)  
plt.show()

![Image 1][]

**2.添加图例 plt.legend(loc = 0)**

#!/etc/bin/python
    #coding=utf-8
    import numpy as np
    import matplotlib as mpl
    import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(2000)  
y = np.random.standard\_normal((10, 2))  
plt.figure(figsize=(7,5))  
plt.plot(y\[:,0\], lw = 1.5,label = ‘1st’)  
plt.plot(y\[:,1\], lw = 1.5, label = ‘2st’)  
plt.plot(y, ‘ro’)  
plt.grid(True)  
plt.legend(loc = 0) \#图例位置自动  
plt.axis(‘tight’)  
plt.xlabel(‘index’)  
plt.ylabel(‘value’)  
plt.title(‘A simple plot’)  
plt.show()

![Image 1][]

**3.使用2个 Y轴(左右)fig, ax1 = plt.subplots() ax2 = ax1.twinx()**

#!/etc/bin/python
    #coding=utf-8
    import numpy as np
    import matplotlib as mpl
    import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(2000)  
y = np.random.standard\_normal((10, 2))

fig, ax1 = plt.subplots() \# 关键代码1 plt first data set using first (left) axis

plt.plot(y\[:,0\], lw = 1.5,label = ‘1st’)

plt.plot(y\[:,0\], ‘ro’)  
plt.grid(True)  
plt.legend(loc = 0) \#图例位置自动  
plt.axis(‘tight’)  
plt.xlabel(‘index’)  
plt.ylabel(‘value’)  
plt.title(‘A simple plot’)

ax2 = ax1.twinx() \#关键代码2 plt second data set using second(right) axis  
plt.plot(y\[:,1\],‘g’, lw = 1.5, label = ‘2nd’)  
plt.plot(y\[:,1\], ‘ro’)  
plt.legend(loc = 0)  
plt.ylabel(‘value 2nd’)  
plt.show()

![Image 1][]

**4.使用两个子图(上下,左右)plt.subplot(211)**

通过使用 plt.subplots 函数,可以直接访问底层绘图对象,例如可以用它生成和第一个子图共享 x 轴的第二个子图.

#!/etc/bin/python
    #coding=utf-8
    import numpy as np
    import matplotlib as mpl
    import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(2000)  
y = np.random.standard\_normal((10, 2))

plt.figure(figsize=(7,5))  
plt.subplot(211) \#两行一列,第一个图  
plt.plot(y\[:,0\], lw = 1.5,label = ‘1st’)  
plt.plot(y\[:,0\], ‘ro’)  
plt.grid(True)  
plt.legend(loc = 0) \#图例位置自动  
plt.axis(‘tight’)  
plt.ylabel(‘value’)  
plt.title(‘A simple plot’)

plt.subplot(212) \#两行一列.第二个图  
plt.plot(y\[:,1\],‘g’, lw = 1.5, label = ‘2nd’)  
plt.plot(y\[:,1\], ‘ro’)  
plt.grid(True)  
plt.legend(loc = 0)  
plt.xlabel(‘index’)  
plt.ylabel(‘value 2nd’)  
plt.axis(‘tight’)  
plt.show()

![Image 1][]

**5.左右子图**

有时候,选择两个不同的图标类型来可视化数据可能是必要的或者是理想的.利用子图方法:

#!/etc/bin/python
    #coding=utf-8
    import numpy as np
    import matplotlib as mpl
    import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(2000)  
y = np.random.standard\_normal((10, 2))

plt.figure(figsize=(10,5))  
plt.subplot(121) \#两行一列,第一个图  
plt.plot(y\[:,0\], lw = 1.5,label = ‘1st’)  
plt.plot(y\[:,0\], ‘ro’)  
plt.grid(True)  
plt.legend(loc = 0) \#图例位置自动  
plt.axis(‘tight’)  
plt.xlabel(‘index’)  
plt.ylabel(‘value’)  
plt.title(‘1st Data Set’)

plt.subplot(122)  
plt.bar(np.arange(len(y)), y\[:,1\],width=0.5, color=‘g’,label = ‘2nc’)  
plt.grid(True)  
plt.legend(loc=0)  
plt.axis(‘tight’)  
plt.xlabel(‘index’)  
plt.title(‘2nd Data Set’)  
plt.show()

![Image 1][]

**c.其他绘图样式,散点图,直方图等**

**1.散点图**

#!/etc/bin/python
    #coding=utf-8
    import numpy as np
    import matplotlib as mpl
    import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(2000)  
y = np.random.standard\_normal((1000, 2))  
plt.figure(figsize=(7,5))  
plt.scatter(y\[:,0\],y\[:,1\],marker=‘o’)  
plt.grid(True)  
plt.xlabel(‘1st’)  
plt.ylabel(‘2nd’)  
plt.title(‘Scatter Plot’)  
plt.show()

![Image 1][]

**2.直方图 plt.hist**

#!/etc/bin/python
    #coding=utf-8
    import numpy as np
    import matplotlib as mpl
    import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(2000)  
y = np.random.standard\_normal((1000, 2))  
plt.figure(figsize=(7,5))  
plt.hist(y,label=\[‘1st’,‘2nd’\],bins=25)  
plt.grid(True)  
plt.xlabel(‘value’)  
plt.ylabel(‘frequency’)  
plt.title(‘Histogram’)  
plt.show()

![Image 1][]

**3.直方图 同一个图中堆叠**

#!/etc/bin/python
    #coding=utf-8
    import numpy as np
    import matplotlib as mpl
    import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(2000)  
y = np.random.standard\_normal((1000, 2))  
plt.figure(figsize=(7,5))  
plt.hist(y,label=\[‘1st’,‘2nd’\],color=\[‘b’,‘g’\],stacked=True,bins=20)  
plt.grid(True)  
plt.xlabel(‘value’)  
plt.ylabel(‘frequency’)  
plt.title(‘Histogram’)  
plt.show()

![Image 1][]

**4.箱型图 boxplot**

#!/etc/bin/python
    #coding=utf-8
    import numpy as np
    import matplotlib as mpl
    import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(2000)  
y = np.random.standard\_normal((1000, 2))  
fig, ax = plt.subplots(figsize=(7,4))  
plt.boxplot(y)

plt.grid(True)  
plt.setp(ax,xticklabels=\[‘1st’ , ‘2nd’\])  
plt.xlabel(‘value’)  
plt.ylabel(‘frequency’)  
plt.title(‘Histogram’)  
plt.show()

![Image 1][]

**5.绘制函数**

from matplotlib.patches import Polygon
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt

\#1. 定义积分函数  
def func(x):  
return 0.5 \* np.exp(x)+1

\#2.定义积分区间  
a,b = 0.5, 1.5  
x = np.linspace(0, 2 )  
y = func(x)  
\#3.绘制函数图形  
fig, ax = plt.subplots(figsize=(7,5))  
plt.plot(x,y, ‘b’,linewidth=2)  
plt.ylim(ymin=0)  
\#4.核心， 我们使用Polygon函数生成阴影部分，表示积分面积：  
Ix = np.linspace(a,b)  
Iy = func(Ix)  
verts = \[(a,0)\] + list(zip(Ix, Iy))+\[(b,0)\]  
poly = Polygon(verts,facecolor=‘0.7’,edgecolor = ‘0.5’)  
ax.add\_patch(poly)  
\#5.用plt.text和plt.figtext在图表上添加数学公式和一些坐标轴标签。  
plt.text(0.5 \*(a+b),1,r" ∫ a b f ( x ) d x \\int\_a^b f(x)\\mathrm\{d\}x ∫abf(x)dx", horizontalalignment =‘center’,fontsize=20)  
plt.figtext(0.9, 0.075,’ x x x’)  
plt.figtext(0.075, 0.9, ‘ f ( x ) f(x) f(x)’)  
\#6. 分别设置x,y刻度标签的位置。  
ax.set\_xticks((a,b))  
ax.set\_xticklabels((’ a a a’,’ b b b’))  
ax.set\_yticks(\[func(a),func(b)\])  
ax.set\_yticklabels((’ f ( a ) f(a) f(a)’,’ f ( b ) f(b) f(b)’))  
plt.grid(True)

![Image 1][]

**2.金融学图表 matplotlib.finance**

**1.烛柱图 candlestick**

#!/etc/bin/python
    #coding=utf-8
    import matplotlib.pyplot as plt
    import matplotlib.finance as mpf
    start = (2014, 5,1)
    end = (2014, 7,1)
    quotes = mpf.quotes_historical_yahoo('^GDAXI',start,end)
    # print quotes[:2]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,5))  
fig.subplots\_adjust(bottom = 0.2)  
mpf.candlestick(ax, quotes, width=0.6, colorup=‘b’,colordown=‘r’)  
plt.grid(True)  
ax.xaxis\_date() \#x轴上的日期  
ax.autoscale\_view()  
plt.setp(plt.gca().get\_xticklabels(),rotation=30) \#日期倾斜  
plt.show()

![Image 1][]

**2. plot\_day\_summary**

该函数提供了一个相当类似的图标类型,使用方法和 candlestick 函数相同,使用类似的参数. 这里开盘价和收盘价不是由彩色矩形表示,而是由两条短水平线表示.

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,5))  
fig.subplots\_adjust(bottom = 0.2)  
mpf.plot\_day\_summary(ax, quotes, colorup=‘b’,colordown=‘r’)  
plt.grid(True)  
ax.xaxis\_date() \#x轴上的日期  
ax.autoscale\_view()  
plt.setp(plt.gca().get\_xticklabels(),rotation=30) \#日期倾斜  
plt.show()

![Image 1][]

**3.股价数据和成交量**

#!/etc/bin/python
    #coding=utf-8
    import matplotlib.pyplot as plt
    import numpy as np
    import matplotlib.finance as mpf
    start = (2014, 5,1)
    end = (2014, 7,1)
    quotes = mpf.quotes_historical_yahoo('^GDAXI',start,end)
    # print quotes[:2]

quotes = np.array(quotes)  
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, sharex=True, figsize=(8,6))  
mpf.candlestick(ax1, quotes, width=0.6,colorup=‘b’,colordown=‘r’)  
ax1.set\_title(‘Yahoo Inc.’)  
ax1.set\_ylabel(‘index level’)  
ax1.grid(True)  
ax1.xaxis\_date()  
plt.bar(quotes\[:,0\] - 0.25, quotes\[:, 5\], width=0.5)

ax2.set\_ylabel(‘volume’)  
ax2.grid(True)  
ax2.autoscale\_view()  
plt.setp(plt.gca().get\_xticklabels(),rotation=30)  
plt.show()

![Image 1][]

**3.3D 绘图**

#!/etc/bin/python
    #coding=utf-8
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt

stike = np.linspace(50, 150, 24)  
ttm = np.linspace(0.5, 2.5, 24)  
stike, ttm = np.meshgrid(stike, ttm)  
print stike\[:2\]

iv = (stike - 100) \*\* 2 / (100 \* stike) /ttm  
from mpl\_toolkits.mplot3d import Axes3D  
fig = plt.figure(figsize=(9,6))  
ax = fig.gca(projection=‘3d’)  
surf = ax.plot\_surface(stike, ttm, iv, rstride=2, cstride=2, cmap=plt.cm.coolwarm, linewidth=0.5, antialiased=True)  
ax.set\_xlabel(‘strike’)  
ax.set\_ylabel(‘time-to-maturity’)  
ax.set\_zlabel(‘implied volatility’)

plt.show()

![Image 1][]

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