Masutangu

长风破浪会有时 直挂云帆济沧海

也許我這一生 始終在追逐那顆九號球


Matplotlib 笔记

最近工作需要在邮件内容中展示一些图表,例如折线图、柱状图、圆饼图等。采用的方案为:

  • Matplotlib生成图表并保存成文件
  • 将图片添加为邮件的附件
  • 最后通过src="cid:0"的方式将图片嵌入到邮件正文中

这篇文章主要对 Matplotlib 的使用做些总结,包括 Matplotlib 如何配置显示中文字体,折线图/柱状图/圆饼图相关介绍,matplot子图的概念。

配置中文字体支持

  • 确定系统已有哪些支持中文字体

    linux下运行 fc-list :lang=zh 命令会输出所有支持中文的字体。 如果为空,可以按如下步骤添加:

    • 拷贝一份window C:\windows\fonts\ 目录下的任一中文字体文件,例如 MSYH.ttc (微软雅黑)
    • 重命名为MSYH.ttf,并放到linux的 /usr/share/fonts/chinese/目录下
    • linux下执行 fc-cache /usr/share/fonts/chinese 清空字体缓存
  • 修改matplotlibrc配置
    • 打开python安装目录下的 lib/site-packages/matplotlib/mpl-data/matplotlibrc 文件,将 font.familyfont.sans-serif 这两行开头的注释删掉,并在 font.sans-serif 这行添加 Microsoft YaHei (或系统支持的其他中文字体)
    • 删除 ~/.cache/matplotlib 缓存目录
  • 修改python代码,指定使用中文字体

          from matplotlib import rcParams
          rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei']  
    

曲线图/柱状图/圆饼图介绍

柱状图

  • Demo

    官方 Demo

  • API 封装

    下面是我对柱状图的一个封装,方便使用者直接调用:

      def save_bar_fig(data, legends, x_labels, y_label, title, filename):
          """
              data: 柱状图输入数据,对应demo为:[(20, 35, 30, 35, 27), (25, 32, 34, 20, 25)]
              legends: 图例,显示在柱状图的右上角,标记柱状图的数据信息,对应demo为:['Men', 'Women']
              x_labels: x坐标的标签,对应demo为:['G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5']
              y_label: y坐标标签,对应demo为:'Scores'
              title: 图表名称,对应demo为:'Scores by group and gender'
              filename: 保存的图片文件名
          """
          width = 1.0  # 柱状图每个bar的展示宽度,为了方便这里hard code
          num_of_labels = len(x_labels)
          num_of_legends = len(legends)
          ind = np.arange(0, num_of_labels * width * (num_of_legends + 1), width * (num_of_legends + 1))  # the x locations for the groups
            
          # 彩虹配色,以此实现每个bar显示不同的颜色
          colors = plt.cm.rainbow(np.linspace(0.9, 0, num_of_labels))
    
          # figsize:图片的大小,越大图片展示越清晰
          fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
          rects = []
          pos = 0
    
          for r, color in zip(data, colors):
              rect = ax.bar(ind + pos, r, width, color=color)
              pos += width
              rects.append(rect)
    
          # add some text for labels, title and axes ticks
          ax.set_ylabel(y_label)
          ax.set_title(title)
    
          # set_xticks:设置x坐标标签的位置
          ax.set_xticks(ind + (num_of_legends * width)/2)
          ax.set_xticklabels(x_labels)
    
          # 设置legend
          ax.legend(rects, legends)
    
          plt.savefig(filename)
    
          # 注意每画完一个图,要清空plt的状态
          plt.clf()
          plt.cla()
          plt.close()
    

折线图

  • Demo

    没找到合适的官方 Demo。

  • API 封装

    折线图的 api 和上面的柱状图差不多:

      def save_line_fig(data, legends, x_labels, y_label, title, filename):
          """
              data: 折线图输入数据,例如:[(20, 35, 30, 35, 27), (25, 32, 34, 20, 25)]
              legends: 图例,显示在折线图的右上角,标记折线图的数据信息,对应demo为:['Men', 'Women']
              x_labels: x坐标的标签,例如:['G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5']
              y_label: y坐标标签,例如:'Scores'
              title: 图表名称,例如:'Scores by group and gender'
              filename: 保存的图片文件名
          """
          plt.figure(figsize=(12, 8))
          data_len = len(data[0]) + 1
          xAxis = range(1, data_len)  # Make x, y arrays for each graph
          colors = plt.cm.rainbow(np.linspace(0.9, 0, len(legends)))
          lines = []
    
          for l, color in zip(data, colors):
              line, = pl.plot(xAxis, l, c=color)
              lines.append(line)
    
          pl.legend(lines, legends)
          pl.title(title)
          pl.ylabel(y_label)
          pl.xticks(xAxis, x_labels)
          plt.savefig(filename)
          plt.clf()
          plt.cla()
          plt.close()
    

饼状图

  • Demo

    官方 Demo

  • API 封装

      def save_pie_fig(data, labels, title, filename):
          """
              data: 饼状图输入数据,对应demo为:[15, 30, 45, 10]
              labels: 饼状图的图例,对于demo为:['Frogs', 'Hogs', 'Dogs', 'Logs']
              x_labels: x坐标的标签,例如:['G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5']
              y_label: y坐标标签,例如:'Scores'
              title: 图表名称,例如:'Scores by group and gender'
              filename: 保存的图片文件名
          """
          # make a square figure and axes
          pl.figure(1, figsize=(12, 12))
          num_of_labels = len(labels)
          # 是否需要突出,例如 demo 中的 Hogs 
          explode = [0 for _ in labels]
          colors = plt.cm.rainbow(np.linspace(0.9, 0, num_of_labels))
    
          pl.pie(data, explode=explode, labels=labels, colors=colors,
                          autopct='%1.1f%%', shadow=True, startangle=90)
                            
          # x轴和y轴相等,绘制出来的饼状图是圆形
          plt.axis('equal')
          pl.title(title)
          plt.savefig(filename)
          plt.clf()
          plt.cla()
          plt.close()
    

子图

matplot 支持绘制子图,相当于把一张图分隔成几个区块,每个区块是一个绘图区域。该特性通过 subplot 函数来实现。

  • Demo

    官方 Demo

    subplot 函数的签名为 subplot(m, n, k)。参数 m 表示划分的行数,n表示划分的列数,k表示使用第k个子图(从左到右、从上到下的顺序)。

    demo 中第一次调用 plt.subplot(2, 1, 1),表示划分成两行(m = 2),使用第1个子图来绘制(k = 1)。之后再次调用plt.subplot(2, 1, 2),表示划分成两行(m = 2),使用第2个子图来绘制(k = 2)。因此最终效果是上下两个子图。

  • 其他效果

    • 上一下二:

      • 代码

          plt.subplot(2, 1, 1)  # 按照两行一列划分,使用第一个子图,即为第一行
          plt.subplot(2, 2, 3)  # 按照两行两列划分,使用第三个子图,即为四个网格的第三个(左下)
          plt.subplot(2, 2, 4)  # 按照两行两列划分,使用第四个子图,即为四个网格的第四个(右下)
        
      • 图例

    • 上二下一:

      • 代码

          plt.subplot(2, 2, 1)  # 按照两行两列划分,使用第一个子图,即为四个网格的第一个(左上)
          plt.subplot(2, 2, 2)  # 按照两行两列划分,使用第三个子图,即为四个网格的第二个(右上)
          plt.subplot(2, 1, 2)  # 按照两行一列划分,使用第二个子图,即为第二行
        
      • 图例

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