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1 關于安裝 問1：Python畫圖用到哪些庫？ 答：Python常用的繪圖庫有： matplotlib，是最經典的Python可視化繪圖庫。matplotlib就是MATLAB+Plot+Library，即模仿Matlab的繪圖庫，其繪圖風格與Matlab類似。 seaborn，是基于matplotlib的，純粹由Python開發(fā)的圖形可視化庫，在matplotlib的基礎上進行了更高級的API封裝，從而使得作圖更加容易。'make a well-defined set of hard things easy'，“默認情況下就能創(chuàng)建賞心悅目的圖表”。 basemap，Python的basemap庫負責實現(xiàn)地理信息可視化，其功能之強大較GMT有過之而無不及。其底圖數(shù)據庫與GMT相同，封裝了大量常用的地圖投影、坐標轉換功能，利用簡潔的Python語法支持繪出多種多樣的地理地圖。 筆者常用matplotlib和basemap庫，下一步打算學習和使用seaborn庫。 問2：Python繪圖庫大不大？這些庫能在哪里找？安裝是否麻煩？ 答：以上繪圖庫安裝包大小在100M以內。安裝及卸載十分簡單。大部分庫支持在線安裝。 控制臺使用pip install matplotlib命令即可安裝matplotlib庫。安裝之前需要先安裝numpy，dateutil模塊，安裝命令分別為pip install numpy / pip install python-dateutil。此外，安裝Pillow庫，可以支持導出更多的如JPEG、BMP、TIFF等更多圖片格式。 seaborn的安裝同matplotlib，pip install seaborn。其依賴庫包括numpy，scipy，matplotlib，pandas。 basemap的安裝略微不同。（Windows用戶）需要到https://www.lfd./~gohlke/pythonlibs/ 下載對應的wheel文件到本地，然后控制臺進入其所在目錄，使用pip install xxxx.whl安裝。其依賴于pyproj庫。具體安裝過程參考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/34509847 2 與其他工具對比 問3.1：任何Matlab能畫的圖Python都能畫嗎？ 問3.2：從Matlab畫圖轉向Python畫圖是否容易？ 答：由于 matplotlib 使用的大部分函數(shù)都與 Matlab 中對應的函數(shù)同名，且各種參數(shù)的含義，使用方法也一致，這就使得熟悉 Matlab 的用戶使用起來感到得心應手。對那些不熟悉的 Matlab 的用戶而言，這些函數(shù)的意義往往也是一目了然的，因此只要花很少的時間就可以掌握。 當前新版本的 Matlab 安裝包接近 10G??！安裝后占用空間更大?。?！且正版軟件價格不菲。 Python的各個庫類似積木的基本單位，可以隨意組合。在 Python 基本模塊外擴展畫圖功能只需安裝 matplotlib 和numpy、pillow等幾個依賴庫。繪圖包本身大小僅有幾十M，安裝后占用空間幾百M，安裝和卸載都十分方便。另外，Python 繪圖庫開源而且免費。 筆者曾分別或同時使用過Excel、Matlab、Origin、GMT畫過圖?，F(xiàn)在只使用Python可以取代上面所有軟件畫圖。 問4.1：能否像Matlab一樣拖入文件右鍵plot就能畫？ 問4.2：Python 畫圖后微調是否需要慢慢修改代碼，是否具有Matlab那種直接在圖上操作的功能? 答：matplotlib和basemap庫需要通過代碼讀取數(shù)據繪圖，暫不支持直接拖入數(shù)據右鍵繪圖，或在圖上直接操作的功能。不確定其他庫，或者未來是否會出現(xiàn)新的擴展庫支持這些操作。這或許是Python畫圖相對Matlab的一個小缺點。 不過格式整齊的文本數(shù)據使用numpy.loadtxt函數(shù)，1-2行代碼即可提取出所需數(shù)據。Python也支持對csv、excel格式數(shù)據的快速讀取。微調繪圖結果可通過改變代碼很快設置完成。對筆者來說，上面兩個問題幾乎可以忽略。 3 基本操作 問5：Python畫圖代碼的可讀性如何，圖形種類多不多？ 答：引用一個說法，Python的哲學就是“優(yōu)雅”、“明確”、“簡單”，盡量寫容易看明白的代碼，盡量寫少的代碼。這是Python的定位，使得Python程序看上去簡單易懂，初學者容易入門，學習成本更低。 以最常用的matplotlib庫為例，Python可以繪制多種形式，包括普通的點線圖，柱狀圖、直方圖，餅圖，功率譜圖，極坐標圖以及誤差線圖等。參考matplotlib的官方網站https:///index.html，在其examples頁面，給出了上百個常用的繪圖腳本及成圖樣例。 問6：如何批量進行成圖處理？ 答：假定已經寫好了讀文件A畫A.jpg的函數(shù)。得到所有待繪圖文件A,B,C,的路徑后，通過for循環(huán)即可批量成圖。例如： import os names = os.listdir(mydir) for nm in names: if not nm.endswith( '.txt' ): continue pth = os.path.join(mydir, nm) draw_1_txt(pth) 問7：Python的圖片如何保存為jpg，bmp，tif等常見格式？ 答：matplotlib支持導出emf，eps，pdf，png，ps，raw，rgba，svg，svgz圖片格式。安裝Pillow庫之后，matplotlib可以自動調用Pillow支持導出bmp、eps、gif、jpeg、jpg、tiff等多種格式。 問8：是否方便畫雙y軸，設置雙軸顏色？ 答：方便。一個例子如下： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Create some mock data t = np.arange( 0.01 , 10.0 , 0.01 ) data1 = np.exp(t) data2 = np.sin( 2 * np.pi * t) fig, ax1 = plt.subplots(figsize=( 5 , 3 )) color = 'tab:red' ax1.set_xlabel( 'time (s)' ) ax1.set_ylabel( 'exp' , color=color) ax1.plot(t, data1, color=color) ax1.tick_params(axis= 'y' , labelcolor=color) ax2 = ax1.twinx() # instantiate a second axes that shares the same x-axis color = 'tab:blue' ax2.set_ylabel( 'sin' , color=color) # we already handled the x-label with ax1 ax2.plot(t, data2, color=color) ax2.tick_params(axis= 'y' , labelcolor=color) fig.tight_layout() # otherwise the right y-label is slightly clipped plt.show() 可以看到，ax2=ax1.twinx()語句可以獲取第二個y軸元素。對于軸線屬性如label顏色、大小，tick的間隔，文字，顏色等的設置都可以通過相應的成員函數(shù)實現(xiàn)。 問9.1：圖片清晰度和分辨率是否能自己控制？ 問9.2：如何設置圖片分辨率，dpi等參數(shù)？ 答：配合設置figsize和dpi這兩個參數(shù)調整圖片像素和分辨率。 通過figsize參數(shù)設置畫幅大小，單位為英寸：plt.figure(figsize=(8,4)) savefig保存圖片時可通過可選參數(shù)dpi設置。有的期刊網站要求dpi不低于300。 4 高級操作 問10：如何用Python畫世界地圖？ from mpl_toolkits.basemap import Basemap import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # lon_0 is central longitude of projection. # resolution = 'c' means use crude resolution coastlines. f = plt.figure(figsize=( 8 , 4 )) m = Basemap (projection= 'robin' ,lon_0= 0 ,resolution= 'c' ) m.shadedrelief(scale= 0.2 ) plt.title( 'Robinson Projection' ) plt.show() 問11：圖片如何裁去多余的白邊？ 答：在保存圖片 savefig() 時的參數(shù)中添加 bboxinches = 'tight'，就可以去除因為畫幅過大導致圖片上下左右的白邊。plt.savefig(‘mypic.jpg’, dpi=360, bboxinches='tight')。 另一個可以自動調整繪圖區(qū)排列的函數(shù)是tight_layout()，主要用于自動調整繪圖區(qū)的大小及間距，使所有的繪圖區(qū)及其標題、坐標軸標簽等都可以協(xié)調、完整地顯示在畫布上。例如可以避免當繪圖區(qū)的X/Y軸的標簽，以及標題的字體非常大，導致這些文字不能完整顯示出來。也可以避免創(chuàng)建了多個繪圖區(qū)，繪圖區(qū)之間有部分重疊的問題。 問12：多副子圖如何共用x/y坐標軸？ 答：多副子圖共用坐標軸用sharex/sharey參數(shù)。如 fig, axs = plt.subplots(1, 3, sharey=True, figsize=(10, 3.5)) 表示從左至右三幅子圖共用y軸，只會在左子圖上繪制y軸。 問13：怎么樣調節(jié)子圖之間的水平/垂直間隔？ 答：接上面的例子，加入代碼 fig.subplots_adjust(wspace=0.05) 可以調整三幅子圖的水平間隔。垂直間隔設置hspace參數(shù)。 問14：x坐標軸如何顯示時間? 答：具體例子如下： import matplotlib.dates as mdates from matplotlib.pylab import date2num import datetime tmFmt = mdates. DateFormatter ( '%H:%M:%S' ) def draw_fig_xaxis_time(): ... tmfl = date2num(time_lst) plt.plot(time_lst, y_lst) ax = plt.subplot( 111 ) ax.xaxis.set_major_formatter(tmFmt) ax.set_xlim(min(tmfl)- 0.0001 , max(tmfl)+ 0.0001 ) ... 5 其他 問15：推薦哪些網站和資料？ 答：首推matplotlib的官方網站https:///index.html，在其examples頁面，給出了上百個常用的繪圖腳本及成圖樣例。 其次，多用搜索引擎Google，99.9%的畫圖問題都可以在里面找到答案。 問16：Python畫圖的優(yōu)點？ 答：簡單總結下，Python畫圖優(yōu)點有：
問17：Python畫圖有什么缺陷？ 答：個人覺得以下方面還可以繼續(xù)改進：
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