数据可视化 Matplotlib- 中

import matplotlib.pyplot as mp

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**10、刻度定位器**
ax = mp.gca()
ax.xaxis.set_major_locator(刻度定位器) # 主刻度
ax.xaxis.set_minor_locator(刻度定位器) # 次刻度
- 常用 刻度定位器
   - mp.NullLocator：空定位器
   - mp.MaxNLocator(nbin=最多画几个刻度, steps=刻度间距可选列表)： 最大值定位器
   - mp.FixedLocator(locs=刻度列表)：固定点定位器
   - mp.AutoLocator()：自动定位器
   - mp.IndexLocator(offset=0.5,base=1.5)：offset（刻度起始值），base（步长）
   - mp.MultipleLocator(刻度间隔)：多点定位器
   - mp.LinearLocator(numticks=21)：numticks(刻度个数)
   - mp.LogLocator(base=2,subs=[1.0])：对数定位器
  
示例代码：[locator.py](https://gitee.com/kanadeblisst/CSDN/blob/master/locator.py)
效果图：

![2018121411525612.png](https://b3logfile.com/file/2019/08/2018121411525612-1f77c9c8.png)

**11、区域填充**
mp.fill_between(水平坐标，起点垂直坐标，终点垂直坐标，填充条件，color=颜色，alpha=透明度)
 
示例代码：[fill.py](https://gitee.com/kanadeblisst/CSDN/blob/master/fill.py)
效果图：

![20181214140721502.png](https://b3logfile.com/file/2019/08/20181214140721502-0ca90dc6.png)

**12、条形图**
mp.bar(水平坐标数组，高度数组，宽度，color=颜色，label=图例标签，alpha=透明度)

 - 宽度：0-1的数，表示间隔

示例代码：[bar.py](https://gitee.com/kanadeblisst/CSDN/blob/master/bar.py)
效果图：

![20181214143744845.png](https://b3logfile.com/file/2019/08/20181214143744845-da0f84a3.png)


**13、饼图**
mp.pie(值数组，间隙数组，标签数组，颜色数组，格式,shadow=False)
 - shadow：是否有阴影
 - startangle：起始角度
 - 格式：表示扇形占比的格式化显示，比如‘%d%%’表示以20%这种表示，也可以以小数‘0.%d’则是以0.20显示

示例代码：[pie.py](https://gitee.com/kanadeblisst/CSDN/blob/master/pie.py)
效果图：
![20181214145430502.png](https://b3logfile.com/file/2019/08/20181214145430502-f5996c18.png)

**14、等高线图**
mp.contour(点阵X坐标，点阵Y坐标，Z坐标，梯度数，colors=颜色，linewidths=线宽)
mp.contourf(点阵X坐标，点阵Y坐标，Z坐标，梯度数，cmap=颜色映射)

 - 梯度数：决定等高线图的密集性
 - cmap：部分取值如下
	- autumn 从红色平滑变化到橙色，然后到黄色。
	- bone 具有较高的蓝色成分的灰度色图。该色图用于对灰度图添加电子的视图。
	- cool 包含青绿色和品红色的阴影色。从青绿色平滑变化到品红色。
	- copper 从黑色平滑过渡到亮铜色。
	- flag 包含红、白、绿和黑色。
	- gray 返回线性灰度色图。
	- hot 从黑平滑过度到红、橙色和黄色的背景色，然后到白色。
	- hsv 从红，变化到黄、绿、青绿、品红，返回到红。
	- jet 从蓝到红，中间经过青绿、黄和橙色。它是hsv色图的一个变异。
	- pink 柔和的桃红色，它提供了灰度图的深褐色调着色。
	- prism 重复这六种颜色：红、橙、黄、绿、蓝和紫色。
	- spring 包含品红和黄的阴影颜色。
	- summer 包含绿和黄的阴影颜色。
	- winter 包含蓝和绿的阴影色。
	
更多取值请参考官网：https://matplotlib.org/examples/color/colormaps_reference.html


**补充：**
点阵X坐标，点阵Y坐标：都为二维数组，可以由np.meshgrid(x一维数组,y一维数组)生成
    例如：x = [1 3 4] y = [2 4 5],那么x和y在平面坐标系上能有9个交点，而点阵X坐标则是这9个坐标的x坐标矩阵
    9个点的坐标：
    (1, 2), (3, 2), (4,2)
    (1, 4), (3, 4), (4, 4)
    (1, 5), (3, 5), (4, 5)
    点阵X坐标：        
    [[1, 3, 4],
     [1, 3, 4],
     [1, 3, 4]]
     点阵Y坐标：
     [[2, 2, 2],
      [3, 3, 3],
      [4, 4, 4]]
      而np.meshgrid(x, y)得到的就是上面两个矩阵数组，也可以不使用np.meshgrid(x, y),而是使用X = np.tite(x, (x.size, 1)),Y = np.tite(y, (y.size, 1)).T 
      注意：坐标并不需要有顺序，只要X，Y一一对应就行
      所以
      X                
      [[1, 1, 1],    
       [2, 2, 2],      
       [4, 4, 4]]      
    	Y
    	 [[2, 3, 4],
    	  [2, 3, 4],
    	  [2, 3, 4]]	
    	  这个和上面没什么区别

示例代码：[contour.py](https://gitee.com/kanadeblisst/CSDN/blob/master/contour.py)
效果图(可以一个窗口画一个，效果比这个好多了)：


![20181214165929818.png](https://b3logfile.com/file/2019/08/20181214165929818-47d529e8.png)
   	  		
**15、热力图**
mp.imshow(矩阵，cmap=颜色映射，origin=纵轴方向)

 - origin：默认y轴坐标从上至下增大的，不符合坐标系，所以经常设置值为'low'

示例代码：[imshow.py](https://gitee.com/kanadeblisst/CSDN/blob/master/imshow.py)
效果图(是不是和等高线有点像，因为用的是同样的数据)：

![20181214173021179.png](https://b3logfile.com/file/2019/08/20181214173021179-0577d32f.png)

**简单应用：**
将彩色图片显示为黑白图片，当然也可以变成其他颜色映射。

示例代码：[cmap.py](https://gitee.com/kanadeblisst/CSDN/tree/master/cmap)
原图片：
![20181214204449624.jpg](https://b3logfile.com/file/2019/08/20181214204449624-9ff132c3.jpg)

效果图(如果每个窗口显示一张图，效果更好)：
![20181214204335326.png](https://b3logfile.com/file/2019/08/20181214204335326-2bab588d.png)

说明： 代码会提示一个警告，大概意思是imread已经被弃用，将在1.2.0版本移除，请使用imageio.imread，不理他，既然能用试试效果就行。

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