matplotlib绘图参数详解:柱状图、散点图、折线图与箱型图配置

阿橙
阿橙
发布时间:2026-10-16 | 5人浏览过
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本文详细介绍matplotlib中柱状图、散点图、折线图及箱型图的核心参数。涵盖颜色映射cmap的使用,以及各图表类型的x/y轴数据、透明度、线型、异常值处理等关键属性的具体取值与默认行为,帮助开发者快速掌握可视化配置技巧。

matplotlib及相关cmap参数的取值

在matplotlib中,图片显示涉及多种方法(此处不展开讨论),其中包含cmap='binary'这一颜色映射参数。

plt.imshow(imgs[i].reshape(28, 28), cmap='binary')
#或如下:也可以达到相同的效果
plt.imshow(imgs[i].reshape(28, 28), cmap=plt.get_cmap('binary'))

该参数用于定义显示时的颜色方案,系统提供了多种渐变色供选择。

具体取值可参考以下官方文档。

https://matplotlib.org/users/colormaps.html

https://matplotlib.org/examples/color/colormaps_reference.html

matplotlib中各种图形参数解释

柱状图bar的使用

matplotlib.pyplot.bar(left, height, alpha=1, width=0.8, color=, edgecolor=, label=, lw=3)
  • left:x轴的位置序列,通常使用range函数生成序列,但有时也可直接传入字符串。
  • height:y轴的数值序列,即柱形图的高度,通常对应需要展示的数据。
  • alpha:透明度,数值越小图像越透明。
  • width:柱形图的宽度,一般设置为0.8即可。
  • color或facecolor:柱形图的填充颜色。
  • edgecolor:图形边缘的颜色。
  • label:解释每个图像代表的含义,此参数为legend()函数做铺垫,表示该次bar的标签。
  • linewidth or linewidths or lw:边缘或线条的宽度。

散点图scatter的使用

plt.scatter(x, y, s=20, c=None, marker=‘o', cmap=None, norm=None, alpha=None, linewidths=None, edgecolors=None
  • x:指定散点图的x轴数据。
  • y:指定散点图的y轴数据。
  • s:指定散点图点的大小,默认值为20,通过传入新变量可实现气泡图的绘制。
  • c:指定散点图点的颜色,默认颜色为蓝色。
  • marker:指定散点图点的形状,默认形状为圆形。
  • cmap:指定色图,仅当c参数为浮点型数组时生效。
  • norm:指定数据亮度,标准化范围在0~1之间,使用此参数时c仍需为浮点型数组。
  • vmin、vmax:亮度设置,作用与norm类似,若已使用norm则该参数无效。
  • alpha:设置散点的透明度。
  • edgecolors:设置散点边界线的颜色。
  • linewidths:设置散点边界线的粗细。

折线图plot的使用

plt.plot(x, y, color=, linewidth=,linestyle=, label=, marker=,)
  • x,y:array类型,表示x轴与y轴对应的数据。
  • color:表示折线的颜色。
  • marker:表示线上数据点处的类型。
  • linestyle:表示折线的类型。
  • linewidth:表示折线的粗细。
  • alpha:表示线条的透明度。
  • label:数据图例内容。

箱型图boxplot的使用

matplotlib.pyplot.boxplot(x, north=None, sym=None, vert=None, whis=None, positions=None, widths=None, patch_artist=None, meanline=None, showmeans=None, showcaps=None, showbox=None, showfliers=None, boxprops=None, labels=None, filerprops=None, medianprops=None, meanprops=None, capprops=None, whiskerprops=None)
  • x:指定要绘制箱型图的数据。
  • north:是否以凹凸形式展现箱线图,默认非凹凸。
  • sym:指定异常点的形状,默认以+号表示。
  • vert:是否将箱线图垂直摆放,默认垂直摆放。
  • whis:指定上下须与上下四分位的距离,默认值为1.5倍的四分位差。
  • positions:指定箱线图的位置,默认为[0, 1, 2,…]。
  • widths:指定箱线图的宽度,默认值为0.5。
  • patch_artist:是否填充箱体的颜色。
  • meanline:是否用线的形式表示均值,默认用点来表示。
  • showmeans:是否显示均值,默认不显示。
  • showcaps:是否显示箱线图顶端和末端的两条线,默认显示。
  • showfliers:是否显示异常值,默认显示。
  • boxprops:设置箱体的属性,如边框色、填充色等。
  • labels:为箱线图添加标签,类似于图例的使用。
  • filerprops:设置异常值的属性,如异常点的形状、大小、填充色等。
  • medianprops:设置中位数的属性,如线的类型、粗细等。
  • meanprops:设置均值的属性,如点的大小、颜色等。
  • capprops:设置箱线图顶端和末端线条的属性,如颜色、粗细等。
  • whiskerprops:设置须的属性,如颜色、粗细、线的类型等。

饼图pie的使用

matplotlib.pyplot.pie(x, explode=None, labels=None, colors=None, autopct=None, pctdistance=0.6, shadow=False, labeldistance=1.1, startangle=None, radius=None, counterclock=True, wedgeprops=None, textprops=None, center=(0, 0), frame=False)
  • x:指定绘图的数据。
  • explode:指定饼图某些部分的突出显示,即呈现爆炸式效果。
  • labels:为饼图添加标签说明,类似于图例说明。
  • colors:指定饼图的填充色。
  • autopct:自动添加百分比显示,可采用格式化的方法显示。
  • pctdistance:设置百分比标签与圆心的距离。
  • shadow:是否添加饼图的阴影效果。
  • labeldistance:设置各扇形标签(图例)与圆心的距离。
  • startangle:设置饼图的初始摆放角度。
  • radius:设置饼图的半径大小。
  • counterclock:是否让饼图按逆时针顺序呈现。
  • wedgeprops:设置饼图中文本的属性,如字体大小、颜色等。
  • center:指定饼图的中心点位置,默认为原点。
  • frame:是否要显示饼图背后的图框,如果设置为True,需要同时控制图框x轴、y轴的范围和饼图的中心位置。

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持本站。

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