一、坐标轴的定制
1、概述：
坐标轴及其组成部分对应着matplotlib中一些类的对象︰坐标轴是axis.Axis类的对象，x轴是axis.Xaxis类的对象，y轴是axis.Yaxis类的对象;轴脊是spines.Spine类的对象;刻度是axis.Ticker类的对象。
使用Axes类的对象访问spines属性后，会返回一个OrderedDict类的对象。OrderedDict类是dict的子类，它可以维护添加到字典中键值对的顺序。
2、任意位置添加坐标轴：
matplotlib支持向画布的任意位置添加自定义大小的坐标系统，同时显示坐标轴，而不再受规划区域的限制。通过pyplot模块的axes()函数创建一个Axes类的对象，并将Axes类的对象添加到当前画布中。
axes(arg=None, projection=None. polar=False. aspect.frame on.**kwargs)
还可以使用Figure类对象的add_axes()方法向当前画布的任意位置上添加Axes类对象。
3、刻度定制：
matplotlib.ticker模块中提供了两个类:Locator和Formatter，分别代表刻度定位器和刻度格式器，用于指定刻度线的位置和刻度标签的格式。
刻度定位器Locator是刻度定位器的基类，它派生了很多子类，通过这些子类构建的刻度定位器可以调整刻度的间隔、选择刻度的位置。matplotlib.dates模块中还提供了很多与日期时间相关的定位器。
matplotlib也支持自定义刻度定位器，我们只需要定义一个Locator 的子类，并在该子类中重写__call__()方法即可。
刻度定位器使用matplotlib的set_major_locator()或set_minor_locator()方法设置坐标轴的主刻度或次刻度的定位器。
#创建一个HourLocator定位器，间隔为2小时hour_loc=HourLocator(interval=2)#将hour_loc设为x轴的主刻度定位器ax.xaxis.set_major_locator(hour_loc)
4、隐藏和移动轴脊：
坐标轴一般将轴脊作为刻度的载体，在轴脊上显示刻度标签和刻度线。matplotlib中的坐标系默认有4个轴脊，分别是上轴脊、下轴脊、左轴脊和右轴脊，其中上轴脊和右轴脊并不经常使用，大多数情况下可以将上轴脊和右轴脊隐藏。
使用pyplot的axis()函数可以设置或获取一些坐标轴的属性，包括显示或隐藏坐标轴的轴脊。
axis(option, *args,**kwargs)
部分轴脊隐藏
matplotlib可以只隐藏坐标轴的部分轴脊，只需要访问spines属性先获取相应的轴脊，再调用set_color()方法将轴脊的颜色设为none即可
移动轴脊
matplotlib的Spine类中提供了一个可以设置轴脊位置的set_position()方法，通过这个方法可以将轴脊放置到指定的位置，以满足一些特定场景的需求。
set position(self, position)
二、绘制3D图表和统计地图
1、mplot3d概述：
matplotlib不仅专注于二维图表的绘制，也具有绘制3D图表、统计地图的功能，并将这些功能分别封装到工具包mpl_toolkits.mplot3d、mpl_toolkits.basemap中，另外可以结合animation模块给图表添加动画效果。
mplot3d是matplotlib中专门绘制3D图表的工具包，它主要包含一个继承自Axes的子类Axes3D，使用Axes3D类可以构建一个三维坐标系的绘图区域。
Axes3D()方法
Axes3D()是构造方法，它直接用于构建一个Axes3D类的对象。
Axes3D(fig, rect=None, *args, azim=-60, elev=30, zscale=None,sharez=None, proj_type='persp'，**kwargs)
add_subplot()方法
在调用add subplot()方法添加绘图区域时为该方法传入pro
jection= ‘3d’，即指定坐标系的类型为三维坐标系，并返回一个Axes3D类的对象。
import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dfig = plt.figure()ax = fig.add_ subplot(111, projection='3d')
2、绘制常见的3d图：
常见的3D图表包括3D线框图、3D曲面图、3D柱形图、3D散点图等。Axes3D类中提供了一些绘制3D图表的方法，
绘制3D线框图
Axes3D类的对象使用plot_wireframe()方法绘制线框图。
plot_wireframe(self,X,Y,Z,*args,**kwargs)
绘制3D曲面图
Axes3D类的对象使用plot_surface()方法绘制3D曲面图。
plot_surface(self,X,Y,Z,*args, norm=None, vmin=None, vmax=None,lightsource=None,**kwargs)
3、animation的概述：
matplotlib在1.1版本的标准库中加入了动画模块
-animation，使用该模块的Animation类可以实现一些基本的动画效果。Animation类是一个动画基类，它针对不同的行为分别派生了不同的子类，主要包括FuncAnimation、ArtistAnimation类。
· FuncAnimation类表示基于重复调用一个函数的动画。
. ArtistAnimation类表示基于—组固定Artist
(标准的绘图元素，比如
文本、线条、矩形等）对象的动画。
FuncAnimation类
FuncAnimation是基于函数的动画类，它通过重复地调用同一丞数来制作动画。
FuncAnimation(tig, func, frames=None, init_func=None,fargs=None,save _count=None,*,/view20/M00/34/21/wKh2DmC4usGAf0azAGSmfdci9Yw2l_6511240_d03a59fa
ArtistAnimation类
ArtistAnimation是基于一组Artist对象的动画类，它通过一帧一帧的数据制作动画。
ArtistAnimation(fig, artists,interval, repeat_delay, repeat,blit,*args，**kwargs)
4、basemap概述
在数据可视化中，人们有时需将采集的数据按照其地理位置显示到地图上，常见于城市人口、飞机航线、矿藏分布等场景，有助于用户理解与空间有关的信息。basemap是matplotlib中的地图工具包，它本身不会参与任何绘图操作，而是会将给定的地理坐标转换到地图投影上，之后将数据交给matplotlib进行绘图。
安装basemap
在Anaconda中安装basemap的方式比较简单，可以直接在Anaconda Prompt工具中输入如下命令∶
conda nstall basemap
安装完成后，在Anaconda Prompt的命令提示符后面输入python，之后输入如下
from mpl_toolkits.basemap import Basemap
代码演示：
import numpy as npfrom datetime import datetimeimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.dates import DateFormatter,HourLocatorplt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=Falsedates=['10240','102402','102404','102406','102408','102410','102412','102414','102416','102418','102420','102422','10250']x_date=[datetime.strptime(d,'%Y%m%d%H') for d in dates]y_date=np.array([7,9,11,14,8,15,22,11,10,11,11,13,8])fig=plt.figure()ax=fig.add_axes((0.0,0.0,1.0,1.0))ax.plot(x_date,y_date,'->',ms=8,mfc='#FF9900')ax.set_xlabel('时间')ax.set_ylabel('平均速度（km/h）')date_fmt=DateFormatter('%H:%M')ax.xaxis.set_major_formatter(date_fmt)ax.xaxis.set_major_locator(HourLocator(interval=2))ax.tick_params(direction='in',length=6,width=2,labelsize=12)ax.xaxis.set_tick_params(labelrotation=45)plt.title("200603042")plt.show()
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.patches as mpathespolygon=mpathes.RegularPolygon((0.5,0.5),6,0.2,color='g')ax=plt.axes((0.3,0.3,0.5,0.5))ax.add_patch(polygon)ax.axis('off')plt.title('200603042')plt.show()
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.patches as mpathespolygon=mpathes.RegularPolygon((0.5,0.5),6,0.2,color='g')ax=plt.axes((0.3,0.3,0.5,0.5))ax.add_patch(polygon)ax.spines['top'].set_color('none')ax.spines['left'].set_color('none')ax.spines['right'].set_color('none')plt.title('200603042')plt.show()
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.patches as mpathespolygon=mpathes.RegularPolygon((0.5,0.5),6,0.2,color='g')ax=plt.axes((0.3,0.3,0.5,0.5))ax.add_patch(polygon)ax.spines['top'].set_color('none')ax.spines['left'].set_color('none')ax.spines['right'].set_color('none')ax.yaxis.set_ticks_position('none')ax.set_yticklabels([])plt.title('200603042')plt.show()
import numpy as npfrom datetime import datetimeimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.dates import DateFormatter,HourLocatorplt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=Falsedates=['10240','102402','102404','102406','102408','102410','102412','102414','102416','102418','102420','102422','10250']x_date=[datetime.strptime(d,'%Y%m%d%H') for d in dates]y_date=np.array([7,9,11,14,8,15,22,11,10,11,11,13,8])fig=plt.figure()ax=fig.add_axes((0.0,0.0,1.0,1.0))ax.plot(x_date,y_date,'->',ms=8,mfc='#FF9900')ax.set_xlabel('时间')ax.set_ylabel('平均速度（km/h）')date_fmt=DateFormatter('%H:%M')ax.xaxis.set_major_formatter(date_fmt)ax.xaxis.set_major_locator(HourLocator(interval=2))ax.tick_params(direction='in',length=6,width=2,labelsize=12)ax.xaxis.set_tick_params(labelrotation=45)ax.spines['top'].set_color('none')ax.spines['right'].set_color('none')plt.title('200603042')plt.show()
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.patches as mpathesxy=np.array([0.5,0.5])polygon=mpathes.RegularPolygon(xy,5,0.2,color='b')ax=plt.axes((0.3,0.3,0.5,0.5))ax.add_patch(polygon)ax.spines['top'].set_color('none')ax.spines['right'].set_color('none')ax.spines['left'].set_position(('data',0.5))ax.spines['bottom'].set_position(('data',0.5))plt.title('200603042')plt.show()
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=Falsex_data=np.linspace(-2*np.pi,2*np.pi,100)y_one=np.sin(x_data)y_two=np.cos(x_data)fig=plt.figure()ax=fig.add_axes((0.2,0.2,0.7,0.7))ax.plot(x_data,y_one,label='正弦曲线')ax.plot(x_data,y_two,label='余弦曲线')ax.legend()ax.set_xlim(-2*np.pi,2*np.pi)ax.set_xticks([-2*np.pi,-3*np.pi/2,-1*np.pi,-1*np.pi/2,0,np.pi/2,np.pi,3*np.pi/2,2*np.pi])ax.set_xticklabels(['$-2\pi$','$-3\pi/2$','$-\pi$','$-\pi/2$','$0$','$\pi/2$','$/pi/2$','$3\pi/2$','$2\pi$',])ax.set_yticks([-1.0,-0.5,0.0,0.5,1.0])ax.set_yticklabels([-1.0,-0.5,0.0,0.5,1.0])ax.spines['top'].set_color('none')ax.spines['right'].set_color('none')ax.spines['left'].set_position(('data',0.5))ax.spines['bottom'].set_position(('data',0.5))plt.title('200603042')plt.show()
import matplotlib.pyplot as plotfrom mpl_toolkits.mplot3d import axes3dfig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')X,Y,Z=axes3d.get_test_data(0.05)ax.plot_wireframe(X,Y,Z,rstride=10,cstride=10)plt.title('200603042')plt.show()
import matplotlib.pyplot as plotfrom mpl_toolkits.mplot3d import axes3dfrom matplotlib import cmimport numpy as npx1=np.arange(-5,5,0.25)y1=np.arange(-5,5,0.25)x1,y1=np.meshgrid(x1,y1)r1=np.sqrt(x1**2+y1**2)z1=np.sin(r1)fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')ax.plot_surface(x1,y1,z1,cmap=cm.coolwarm,linewidth=0,antialiased=False)ax.set_zlim(-1.01,1.01)plt.title('200603042')plt.show()
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import axes3dplt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=Falsex=np.random.randint(0,40,30)y=np.random.randint(0,40,30)z=np.random.randint(0,40,30)fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')for xx,yy,zz in zip(x,y,z):color='y'if 10<zz<20:color='#C71000'elif zz>=20:color='#008000'ax.scatter(xx,yy,zz,c=color,marker='*',s=160,linewidth=1,edgecolor='black')ax.set_xlabel('x轴')ax.set_ylabel('y轴')ax.set_zlabel('z轴') ax.set_title('3D散点图 42',fontproperties='simhei',fontsize=14)plt.tight_layout()plt.title('200603042')plt.show()
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.animation import FuncAnimationx=np.arange(0,2*np.pi,0.01)fig,ax=plt.subplots()line,=ax.plot(x,np.sin(x))def animate(i):line.set_ydata(np.sin(x+i/10.0))return linedef init():line.set_ydata(np.sin(x))return lineani=FuncAnimation(fig=fig,func=animate,frames=100,init_func=init,interval=20,blit=False)plt.title('200603042')plt.show()
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.animation import ArtistAnimationx=np.arange(0,2*np.pi,0.01)fig,ax=plt.subplots()arr=[]for i in range(5):line=ax.plot(x,np.sin(x+i))arr.append(line)ani=ArtistAnimation(fig=fig,artists=arr,repeat=True)plt.title('200603042')plt.show()
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import axes3dfrom matplotlib.animation import FuncAnimationplt.rcParams["font.sans-serif"]=["SimHei"]plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=Falsexx=np.array([13,5,25,13,9,18,3,39,13,27])yy=np.array([4,38,16,26,7,19,23,25,10,15])zz=np.array([7,19,6,12,25,19,23,25,10,15])fig=plt.figure()ax=fig.add_subplot(111,projection='3d')star=ax.scatter(xx,yy,zz,c='#F71000',marker='*',s=160)def animate(i):if i%2:color='#F71000'else:color='white'next_star=ax.scatter(xx,yy,zz,c=color,marker='*',s=160,linewidth=1,edgcolor='black')return next_stardef init():return starani=FuncAnimation(fig=fig,func=animate,frames=None,init_func=init,interval=1000,blit=False)ax.set_xlabel('x轴')ax.set_ylabel('y轴')ax.set_zlabel('z轴')ax.set_title('3D散点图 42',fontproperties='simhei',fontsize=14)plt.tight_layout()plt.title('200603042')plt.show()
