diff --git "a/Matplotlib 345円255円246円344円271円240円347円254円224円350円256円260円.md" "b/Matplotlib 345円255円246円344円271円240円347円254円224円350円256円260円.md" index cfef784..f727833 100644 --- "a/Matplotlib 345円255円246円344円271円240円347円254円224円350円256円260円.md" +++ "b/Matplotlib 345円255円246円344円271円240円347円254円224円350円256円260円.md" @@ -16,7 +16,7 @@ Matplotlib 是Python2D绘图领域使用最广泛的套件。能导出多种格 Matplotlib默认是不支持中文的,如果出现中文会以方框代替。 - + 但是经过测试国外字体中部分可以支持。 @@ -52,16 +52,24 @@ plt.show() 一劳永逸法 -1. 找到matplotlib 配置文件:import matplotlib - print(matplotlib.matplotlib_fname()) +1. 找到matplotlib 配置文件: + +```python +import matplotlib +print(matplotlib.matplotlib_fname()) #我自己的输出结果如下: -#D:\Program Files\Python36\Lib\site-packages\matplotlib\mpl-data +#%Python_Home%\Lib\site-packages\matplotlib\mpl-data +``` 2. 编辑器打开此文件 matplotlibrc删除font.family和font.sans-serif两行前的#,并在font.sans-serif后添加微软雅黑字体Microsoft YaHei -3. 下载字体:msyh.ttf (微软雅黑)放在matplotlib 字体文件夹下:# D:\Program Files\Python36\Lib\site-packages\matplotlib\mpl-data\fonts\ttf -4. 删除.matplotlib/cache里面的两个缓存字体文件C:\Users\你的用户名\.matplotlib + +3. 下载字体:msyh.ttf (微软雅黑)放在matplotlib 字体文件夹下:# %Python_Home%\Lib\site-packages\matplotlib\mpl-data\fonts\ttf + +4. 删除.matplotlib/cache里面的两个缓存字体文件C:\Users\你的用户名\\.matplotlib +  + 5. 重启Python - + ### 绘制一次方程 @@ -80,7 +88,7 @@ plt.plot(x,y) plt.show() ``` - + ### 绘制离散图 @@ -145,7 +153,7 @@ plt.plot(m,n,'-') plt.show() ``` - + ### 绘制子图 @@ -201,7 +209,7 @@ plt.plot(n,q,'-',label = 'cotan') plt.show() ``` - + ### 绘制条形图 @@ -223,7 +231,7 @@ plt.bar(xlist,ylist,width = 5) plt.show() ``` - + `numpy.histogram(ndarray,bins = [])`自动区间分组计数器 @@ -253,7 +261,7 @@ autolabe(rects) plt.show() ``` - + `matplotlib.pyplot.hist()`可以轻松解决上面的复杂过程。 @@ -273,7 +281,7 @@ plt.hist(data,bins = bins,width = 6) plt.show() ``` - + ### 绘制破损条形图 @@ -319,7 +327,7 @@ plt.legend(frameon = True,framealpha = 0.7,loc = 'upper left') plt.show() ``` - + @@ -347,7 +355,7 @@ plt.show() plt.show() ``` -  +  图片绘制出来看起来非常平滑,非常美。虽然大体的图像已经绘制出来了,但是作为一个科学绘图库这点只是皮毛。接下来要给图像增加更多元素,使之看起来更完美。 @@ -376,7 +384,7 @@ plt.show() plt.show() ``` -  +  3. 调整坐标轴原点使其与图像中心对齐 @@ -392,7 +400,7 @@ plt.show() ax.spines['left'].set_position(('data',0)) ``` -  +  4. 添加锚点和虚线,添加标注 @@ -436,7 +444,7 @@ plt.show() plt.show() ``` -  +  ### 使用Axes 布局 @@ -482,7 +490,7 @@ plt.text(.5,.5,'Axes5',ha = 'center',va = 'center',size = 16) plt.show() ``` - + ### 记号 @@ -503,6 +511,5 @@ plt.show() 这些 Locators 都是 matplotlib.ticker.Locator 的子类,你可以据此定义自己的 Locator。以日期为 ticks 特别复杂,因此 Matplotlib 提供了 matplotlib.dates 来实现这一功能。 - ### 基础教程到此结束,高级教程后续更新。