教你用Python绘制炫酷专业插图
- 编程
- 2023-02-03
强烈推荐 Python 的绘图模块 matplotlib: python plotting 。画出来的图真的是高端大气上档次,低调奢华有内涵~ 适用于从 2D 到 3D,从标量到矢量的各种绘图。能够保存成从 eps, pdf 到 svg, png, jpg 的多种格式。
并且 Matplotlib 的绘图函数基本上都与 Matlab 的绘图函数名字都差不多,迁移的学习成本比较低。开源免费。如图所示(题目描述中的图在最后):(以下图片均引用自 Thumbnail gallery )
像这种普通的函数图象:
plt.fill(x, y1, b, x, y2, r, alpha=0.3)
以及这种 Scatter 图(中文不知道该怎么说…):
plt.scatter(x, y, s=area, alpha=0.5)
精致的曲线,半透明的配色。显出你那高贵冷艳的X格,最重要的是只需一行代码就能搞定。从此再也不用忍受 Matlab以及GNUPlot 中那蛋疼的配色了。
想画 3D 数据?没有问题 (用mayavi可能更方便):
ax.plot_surface(X, Y, Z, rstride=8, cstride=8, alpha=0.3)
cset = ax.contourf(X, Y, Z, zdir=z, offset=-100, cmap=cm.coolwarm)
cset = ax.contourf(X, Y, Z, zdir=x, offset=-40, cmap=cm.coolwarm)
cset = ax.contourf(X, Y, Z, zdir=y, offset=40, cmap=cm.coolwarm)
四行代码你就能拥有(后三行是画坐标平面上的等高线,严格的额说还是一行)。
除此以外,不过你是矢量场,网络还是什么奇葩的需求都能够搞定:
plt.streamplot(X, Y, U, V, color=U, linewidth=2, cmap=plt.cm.autumn)
plt.colorbar()
plt.triplot(x, y, triangles, go-)
plt.title(triplot of user-specified triangulation)
plt.xlabel(Longitude (degrees))
plt.ylabel(Latitude (degrees))
ax = plt.subplot(111, polar=True)
bars = ax.bar(theta, radii, width=width, bottom=0.0)
这还没完,Matplotlib 还支持Latex公式的插入,当别人画的图还是这个样子的时候(以下图片引用自Matplotlib Tutorial(译))
你能够把它变成这个样子:
如果再搭配上 IPython 作为运行终端(这张图是自己绘制的~):
简直就是神器啊,有木有!
心动不如行动,还等什么?
再补充一句,matplotlib 还可以话 xkcd 风格的图呦~
(图片引用自网络)
此外结合 IPython Notebook 后更多精彩内容,请看http://nbviewer.ipython.org/
如果嫌安装麻烦并且恰好在 Windows 系统下的话可以尝试Python的一个发行版winpython - Portable Scientific Python 2/3 32/64bit Distribution for Windows。
鉴于有同学质疑 matplotlib 是否能画出题目中所示的图像,我在这里将题目中的图像用 matplotlib 画出来如下:
代码在此处:https://gist.github.com/coldfog/c479124328fc6bb8b789
代码在此处:https://gist.github.com/coldfog/5da63a6958fc0a949b52
看到楼下有人说配色和好看,唉....那我也贴几个吧...只不过当初限于篇幅没有写而已。
首先,python有一个专门的配色包jiffyclub/brewer2mpl,提供了从美术角度来讲的精美配色(戳这里感受ColorBrewer: Color Advice for Maps)。
此外还有一些致力于美化绘图的库,用起来也都非常方便,比如olgabot/prettyplotlib 。
废话不多说,上图就是王道。(下面图片来源网络)
有人可能会说需要复杂的设置,其实也不用。比如上边这幅图,只需要多加一个参数就好:
cmap=brewer2mpl.get_map(RdBu, diverging, 8, reverse=True).mpl_colormap,
楼下说到统计绘图。嘛seaborn 是一个调用 matplotlib 的统计绘图库,上图:(https://github.com/mwaskom/seaborn)
代码一行,后边的几乎都是一行,没做其他设置,默认就这样。我就不贴其他的代码了:
g = sns.jointplot(x1, x2, kind="kde", size=7, space=0)
还有个更炫酷的可交互式绘图,大家自己戳开看吧:
http://nbviewer.ipython.org/github/plotly/python-user-guidechaocc/blob/master/s0_getting-started/s0_getting-started.ipynb
遇到安装问题的请尝试Anaconda这个Python发行版。下载安装后直接使用即可,它几乎预装了所有要用到的科学计算及可视化的库。
文章来源:python专栏
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