基础绘图
折线图
import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 1, 8, 3] plt.plot(x, y) plt.show()
快捷绘图
plt.plot(y) # x auto 0..N-1 plt.plot(x, y, "ro--") # red circles, dashed plt.plot(x, y, "bs-") # blue squares, solid
格式字符串代码
`r` `g` `b` `k`红、绿、蓝、黑
`o` `s` `^` `D`圆形、方形、三角形、菱形标记
`-` `--` `-.` `:`实线、虚线、点划线、点线
子图
Figure 与 Axes
fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, y) ax.set_title("Single Plot") plt.show()
网格子图
fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 6)) axes[0, 0].plot(x, y) axes[0, 1].bar(x, y) axes[1, 0].scatter(x, y) fig.tight_layout()
共享坐标轴
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, sharey=True, figsize=(10, 4)) ax1.plot(x, y) ax2.plot(x, y2)
标签与标题
坐标轴标签与标题
plt.plot(x, y) plt.xlabel("Time (s)") plt.ylabel("Value") plt.title("Sensor Reading") plt.show()
面向对象风格
fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, y) ax.set_xlabel("X"); ax.set_ylabel("Y") ax.set_title("My Plot")
注释
ax.annotate("Peak", xy=(4, 8), xytext=(3, 9), arrowprops=dict(arrowstyle="->"))
自定义
颜色与样式
plt.plot(x, y, color="#FF5733", linewidth=2, linestyle="--") plt.plot(x, y2, color="steelblue", marker="o", markersize=5)
图形大小与 DPI
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6), dpi=100) plt.rcParams["figure.figsize"] = (8, 5)
样式表
print(plt.style.available) # list all plt.style.use("seaborn-v0_8") plt.style.use("ggplot")
柱状图与直方图
柱状图
labels = ["A", "B", "C", "D"] values = [23, 45, 12, 37] plt.bar(labels, values, color="teal") plt.show()
分组 / 堆叠柱状图
import numpy as np x = np.arange(4); w = 0.35 plt.bar(x - w/2, v1, w, label="2024") plt.bar(x + w/2, v2, w, label="2025") plt.xticks(x, labels)
直方图
data = np.random.randn(1000) plt.hist(data, bins=30, edgecolor="black", alpha=0.7) plt.show()
散点图与折线图
散点图
plt.scatter(x, y, c="red", s=50, alpha=0.6, edgecolors="black") plt.show()
带色图的散点图
sc = plt.scatter(x, y, c=values, cmap="viridis", s=sizes) plt.colorbar(sc, label="Intensity")
多条折线
plt.plot(x, y1, label="Train") plt.plot(x, y2, label="Validation") plt.legend() plt.show()
坐标轴与刻度
坐标轴范围与比例
ax.set_xlim(0, 10) ax.set_ylim(-1, 1) ax.set_xscale("log") ax.set_yscale("log")
自定义刻度
ax.set_xticks([0, 1, 2, 3, 4]) ax.set_xticklabels(["Mon", "Tue", "Wed", "Thu", "Fri"], rotation=45)
网格线
ax.grid(True, linestyle="--", alpha=0.5) ax.grid(axis="y") # horizontal only
图例
添加图例
ax.plot(x, y, label="Series A") ax.plot(x, y2, label="Series B") ax.legend(loc="upper right")
图例位置
`'best'`自动最佳位置(默认)
`'upper left'`左上角
`'lower right'`右下角
`'center'`坐标轴中心
`bbox_to_anchor=(1, 1)`放置在坐标轴外部
图例自定义
ax.legend(fontsize=8, frameon=False, ncol=2, title="Legend")
保存
保存到文件
plt.savefig("plot.png", dpi=300, bbox_inches="tight") plt.savefig("plot.pdf") plt.savefig("plot.svg", transparent=True)
支持的格式
PNG光栅图,适合网页/屏幕
PDF矢量图,适合打印/论文
SVG矢量图,可缩放,适合网页
EPS矢量图,旧式科学期刊
从 Figure 对象保存
fig, ax = plt.subplots() ax.plot(x, y) fig.savefig("output.png", dpi=150, facecolor="white")
常见模式
双 Y 轴
fig, ax1 = plt.subplots() ax2 = ax1.twinx() ax1.plot(x, temp, "r-", label="Temp") ax2.plot(x, pressure, "b-", label="Pressure")
区域填充
ax.fill_between(x, y_low, y_high, alpha=0.3, color="blue")
用 imshow 绘制热力图
data = np.random.rand(10, 10) plt.imshow(data, cmap="hot", interpolation="nearest") plt.colorbar()
饼图
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct="%1.1f%%", startangle=90) plt.axis("equal")