㈠ python matplotlib 圖像可視化
Python畫圖之總結待整理
https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/plt/
http://blog.sciencenet.cn/blog-1408284-850983.html
http://www.cnblogs.com/DHUtoBUAA/p/6619099.html
http://blog.csdn.net/wuguangbin1230/article/details/72858612
http://blog.sciencenet.cn/blog-251664-800766.html
http://blog.csdn.net/wuguangbin1230/article/details/72858612
http://www.jianshu.com/p/0a81b57bbb8c
https://pythonprogramming.net/
http://blog.csdn.net/haoji007/article/details/52063168
Python Data Visualizations
Seaborn 庫： https://seaborn.pydata.org/
Python Seaborn 教程： http://elitedatascience.com/python-seaborn-tutorial
matplotlib: plotting with Python
matplotlib: plotting with Python-github
python-data-visualization-course
Interactive Web Plotting for Python
Interactive Web Plotting for Python-github
https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/plt/3-3-contours/
https://github.com/MorvanZhou/tutorials/tree/master/matplotlibTUT
https://github.com/jiandanjinxin/tf-dev-summit-tensorboard-tutorial
https://github.com/jiandanjinxin/tensorflow-mnist-tutorial
CSDN-markdown編輯器語法——字體、字型大小與顏色
%matplotlib inline
%matplotlib notebook
Need to use either
or
Only one in each notebook! using inline will just sent png images to browser, using notebook will provide interactivity and allow updating old figures. With notebook you need to make sure to create a new figure before plotting, otherwise the last one will be updated!
還有簡便的 plt.close('all') 關閉所有圖,不用管 fig 號碼
Some plots from these tutorials:
調整名字和間隔
設置不同名字和位置
調整坐標軸
參數loc='upper right'
表示圖例將添加在圖中的右上角.
調整位置和名稱
最後我們得到帶有圖例信息的圖片.
移動坐標
然後我們挪動坐標軸的位置.
然後標注出點(x0, y0)的位置信息. 用plt.plot([x0, x0,], [0, y0,], 'k--', linewidth=2.5)
畫出一條垂直於x軸的虛線.
添加註釋 annotate
接下來我們就對(x0, y0)這個點進行標注.
其中參數xycoords='data'
是說基於數據的值來選位置,xytext=(+30, -30)
和textcoords='offset points'
對於標注位置的描述 和 xy 偏差值,arrowprops
是對圖中箭頭類型的一些設置.
添加註釋 text
其中-3.7, 3,
是選取text的位置, 空格需要用到轉字元
,fontdict
設置文本字體.
生成圖形
當圖片中的內容較多，相互遮蓋時，我們可以通過設置相關內容的透明度來使圖片更易於觀察，也即是通過本節中的bbox
參數設置來調節圖像信息.
首先參考之前的例子, 我們先繪制圖像基本信息：
調整坐標
然後對被遮擋的圖像調節相關透明度，本例中設置 x軸 和 y軸 的刻度數字進行透明度設置
其中label.set_fontsize(12)重新調節字體大小，bbox設置目的內容的透明度相關參，facecolor調節 box 前景色，edgecolor 設置邊框， 本處設置邊框為無，alpha設置透明度. 最終結果如下:
散點圖
首先，先引入matplotlib.pyplot簡寫作plt,再引入模塊numpy用來產生一些隨機數據。生成1024個呈標准正態分布的二維數據組 (平均數是0，方差為1) 作為一個數據集，並圖像化這個數據集。每一個點的顏色值用T來表示：
數據集生成完畢，現在來用scatterplot這個點集，滑鼠點上去，可以看到這個函數的各個parameter的描述，如下圖：
輸入X和Y作為location，size=75，顏色為T，color map用默認值，透明度alpha 為 50%。 x軸顯示範圍定位(-1.5，1.5)，並用xtick()函數來隱藏x坐標軸，y軸同理：
今天的柱狀圖分成上下兩部分，每一個柱體上都有相應的數值標注，並且取消坐標軸的顯示。
生成基本圖形
向上向下分別生成12個數據，X為 0 到 11 的整數 ，Y是相應的均勻分布的隨機數據。使用的函數是plt.bar
，參數為X和Y：
這樣我們就生成了下圖所示的柱狀圖基本框架：
現在的結果呈現：
接下來我們用函數plt.text分別在柱體上方（下方）加上數值，用%.2f保留兩位小數，橫向居中對齊ha='center'，縱向底部（頂部）對齊va='bottom'：
最終的結果就像開始一樣：
畫等高線
數據集即三維點 (x,y) 和對應的高度值，共有256個點。高度值使用一個 height function f(x,y) 生成。 x, y 分別是在區間 [-3,3] 中均勻分布的256個值，並用meshgrid在二維平面中將每一個x和每一個y分別對應起來，編織成柵格:
接下來進行顏色填充。使用函數plt.contourf把顏色加進去，fill, 位置參數分別為：X, Y, f(X,Y)。透明度0.75，並將 f(X,Y) 的值對應到color map的暖色組中尋找對應顏色。8代表等高線的個數。
接下來進行等高線繪制。使用plt.contour函數劃線。位置參數為：X, Y, f(X,Y)。顏色選黑色，線條寬度選0.5。現在的結果如下圖所示，只有顏色和線條，還沒有數值Label：
添加高度數字
其中，8代表等高線的密集程度，這里被分為10個部分。如果是0，則圖像被一分為二。
最後加入Label，inline控制是否將Label畫在線裡面，字體大小為10。並將坐標軸隱藏：
隨機矩陣畫圖
這一節我們講解怎樣在matplotlib中列印出圖像。這里我們列印出的是純粹的數字，而非自然圖像。 我們今天用這樣 3x3 的 2D-array 來表示點的顏色，每一個點就是一個pixel。
colorbar
下面我們添加一個colorbar ，其中我們添加一個shrink參數，使colorbar的長度變短為原來的92%：
3D
首先在進行 3D Plot 時除了導入 matplotlib ，還要額外添加一個模塊，即 Axes 3D 3D 坐標軸顯示：
之後要先定義一個圖像窗口，在窗口上添加3D坐標軸，顯示成下圖：
接下來給進 X 和 Y 值，並將 X 和 Y 編織成柵格。每一個（X, Y）點對應的高度值我們用下面這個函數來計算。
其中，rstride 和 cstride 分別代表 row 和 column 的跨度。
下面兩個圖分別是跨度為1 和 5 的效果：
投影
下面添加 XY 平面的等高線：
如果 zdir 選擇了x，那麼效果將會是對於 XZ 平面的投影，效果如下