为项目设置matplotlib参数

在代码执行过程中，有两种方式更改参数：

使用参数字典(rcParams)

调用matplotlib.rc()命令通过传入关键字元祖，修改参数

如果不想每次使用matplotlib时都在代码部分进行配置，可以修改matplotlib的文件参数。可以用 matplot.get_config() 命令来找到当前用户的配置文件目录。

配置文件包括以下配置项：

axex: 设置坐标轴边界和表面的颜色、坐标刻度值大小和网格的显示
backend: 设置目标暑促TkAgg和GTKAgg
figure: 控制dpi、边界颜色、图形大小、和子区( subplot)设置
font: 字体集（font family）、字体大小和样式设置
grid: 设置网格颜色和线性
legend: 设置图例和其中的文本的显示
line: 设置线条（颜色、线型、宽度等）和标记
patch: 是填充2D空间的图形对象，如多边形和圆。控制线宽、颜色和抗锯齿设置等。
savefig: 可以对保存的图形进行单独设置。例如，设置渲染的文件的背景为白色。
verbose: 设置matplotlib在执行期间信息输出，如silent、helpful、debug和debug-annoying。
xticks和yticks: 为x,y轴的主刻度和次刻度设置颜色、大小、方向，以及标签大小。

线条相关属性标记设置

用来该表线条的属性

线条风格linestyle或ls描述线条风格linestyle或ls描述

如果这两种颜色不够用，还可以通过两种其他方式来定义颜色值：

使用HTML十六进制字符串


    color='eeefff'

使用合法的HTML颜色名字（’red’,’chartreuse’等）。

也可以传入一个归一化到[0,1]的RGB元祖。


    color=(0.3,0.3,0.4)

很多方法可以介绍颜色参数，如title()。
plt.tilte('Title in a custom color',color='#123456'）

通过向如 matplotlib.pyplot.axes() 或者 matplotlib.pyplot.subplot() 这样的方法提供一个 axisbg 参数，可以指定坐标这的背景色。

subplot(111,axisbg=(0.1843,0.3098,0.3098)

如果你向plot()指令提供了一维的数组或列表，那么matplotlib将默认它是一系列的y值，并自动为你生成x的值。默认的x向量从0开始并且具有和y同样的长度，因此x的数据是[0,1,2,3].

图片来自: 绘图: matplotlib核心剖析

确定坐标范围

plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax])
上面例子里的axis()命令给定了坐标范围。

xlim(xmin, xmax)和ylim(ymin, ymax)来调整x,y坐标范围

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(1)                # 第一张图
plt.subplot(211)             # 第一张图中的第一张子图
plt.plot([1,2,3])
plt.subplot(212)             # 第一张图中的第二张子图
plt.plot([4,5,6])


plt.figure(2)                # 第二张图
plt.plot([4,5,6])            # 默认创建子图subplot(111)

plt.figure(1)                # 切换到figure 1 ; 子图subplot(212)仍旧是当前图
plt.subplot(211)             # 令子图subplot(211)成为figure1的当前图
plt.title('Easy as 1,2,3')   # 添加subplot 211 的标题

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

mu, sigma = 100, 15
x = mu + sigma * np.random.randn(10000)

# 数据的直方图
n, bins, patches = plt.hist(x, 50, normed=1, facecolor='g', alpha=0.75)


plt.xlabel('Smarts')
plt.ylabel('Probability')
#添加标题
plt.title('Histogram of IQ')
#添加文字
plt.text(60, .025, r'$\mu=100,\ \sigma=15$')
plt.axis([40, 160, 0, 0.03])
plt.grid(True)
plt.show()

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

ax = plt.subplot(111)

t = np.arange(0.0, 5.0, 0.01)
s = np.cos(2*np.pi*t)
line, = plt.plot(t, s, lw=2)

plt.annotate('local max', xy=(2, 1), xytext=(3, 1.5),
            arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05),
            )

plt.ylim(-2,2)
plt.show()

# 导入 matplotlib 的所有内容（nympy 可以用 np 这个名字来使用）
from pylab import *

# 创建一个 8 * 6 点（point）的图，并设置分辨率为 80
figure(figsize=(8,6), dpi=80)

# 创建一个新的 1 * 1 的子图，接下来的图样绘制在其中的第 1 块（也是唯一的一块）
subplot(1,1,1)

X = np.linspace(-np.pi, np.pi, 256,endpoint=True)
C,S = np.cos(X), np.sin(X)

# 绘制余弦曲线，使用蓝色的、连续的、宽度为 1 （像素）的线条
plot(X, C, color="blue", linewidth=1.0, linestyle="-")

# 绘制正弦曲线，使用绿色的、连续的、宽度为 1 （像素）的线条
plot(X, S, color="r", lw=4.0, linestyle="-")

plt.axis([-4,4,-1.2,1.2])
# 设置轴记号

xticks([-np.pi, -np.pi/2, 0, np.pi/2, np.pi],
       [r'$-\pi$', r'$-\pi/2$', r'$0$', r'$+\pi/2$', r'$+\pi$'])

yticks([-1, 0, +1],
       [r'$-1$', r'$0$', r'$+1$'])
# 在屏幕上显示
show()

# Import necessary packages
import pandas as pd
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('ggplot')
from sklearn import datasets
from sklearn import linear_model
import numpy as np
# Load data
boston = datasets.load_boston()
yb = boston.target.reshape(-1, 1)
Xb = boston['data'][:,5].reshape(-1, 1)
# Plot data
plt.scatter(Xb,yb)
plt.ylabel('value of house /1000 ($)')
plt.xlabel('number of rooms')
# Create linear regression object
regr = linear_model.LinearRegression()
# Train the model using the training sets
regr.fit( Xb, yb)
# Plot outputs
plt.scatter(Xb, yb,  color='black')
plt.plot(Xb, regr.predict(Xb), color='blue',
         linewidth=3)
plt.show()

t = 2*np.pi/3
# 作一条垂直于x轴的线段，由数学知识可知，横坐标一致的两个点就在垂直于坐标轴的直线上了。这两个点是起始点。
plot([t,t],[0,np.cos(t)], color ='blue', linewidth=2.5, linestyle="--")
scatter([t,],[np.cos(t),], 50, color ='blue')

annotate(r'$\sin(\frac{2\pi}{3})=\frac{\sqrt{3}}{2}$',
         xy=(t, np.sin(t)), xycoords='data',
         xytext=(+10, +30), textcoords='offset points', fontsize=16,
         arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2"))

plot([t,t],[0,np.sin(t)], color ='red', linewidth=2.5, linestyle="--")
scatter([t,],[np.sin(t),], 50, color ='red')

annotate(r'$\cos(\frac{2\pi}{3})=-\frac{1}{2}$',
         xy=(t, np.cos(t)), xycoords='data',
         xytext=(-90, -50), textcoords='offset points', fontsize=16,
         arrowprops=dict(arrowstyle="->", connectionstyle="arc3,rad=.2"))

plt.subplot()

plt.subplot(2,3,1) 表示把图标分割成2*3的网格。也可以简写 plt.subplot(231) 。其中，第一个参数是行数，第二个参数是列数，第三个参数表示图形的标号。

plt.axes()

我们先来看什么是Figure和Axes对象。在matplotlib中，整个图像为一个Figure对象。在Figure对象中可以包含一个，或者多个Axes对象。每个Axes对象都是一个拥有自己坐标系统的绘图区域。其逻辑关系如下 ^3 ：

plt.axes-官方文档

axes() by itself creates a default full subplot(111) window axis.

axes(rect, axisbg=’w’) where rect = [left, bottom, width, height] in normalized (0, 1) units. axisbg is the background color for the axis, default white.

axes(h) where h is an axes instance makes h the current axis. An Axes instance is returned.

rect=[左, 下, 宽, 高] 规定的矩形区域,rect矩形简写，这里的数值都是以figure大小为比例，因此，若是要两个axes并排显示，那么axes[2]的左=axes[1].左+axes[1].宽，这样axes[2]才不会和axes[1]重叠。

http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/axes_demo.html

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# create some data to use for the plot
dt = 0.001
t = np.arange(0.0, 10.0, dt)
r = np.exp(-t[:1000]/0.05)               # impulse response
x = np.random.randn(len(t))
s = np.convolve(x, r)[:len(x)]*dt  # colored noise

# the main axes is subplot(111) by default
plt.plot(t, s)
plt.axis([0, 1, 1.1*np.amin(s), 2*np.amax(s)])
plt.xlabel('time (s)')
plt.ylabel('current (nA)')
plt.title('Gaussian colored noise')

# this is an inset axes over the main axes
a = plt.axes([.65, .6, .2, .2], axisbg='y')
n, bins, patches = plt.hist(s, 400, normed=1)
plt.title('Probability')
plt.xticks([])
plt.yticks([])

# this is another inset axes over the main axes
a = plt.axes([0.2, 0.6, .2, .2], axisbg='y')
plt.plot(t[:len(r)], r)
plt.title('Impulse response')
plt.xlim(0, 0.2)
plt.xticks([])
plt.yticks([])

plt.show()