如果需要考虑绘图性能开销的话, 可以考虑PyQtGraph (http://www.pyqtgraph.org/), 比matplotlib更高效, 适用于开发实时更新数据的图表，如Tick图、K线图、期权波动率曲线.
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matplotlib 绘图基础============================================绘图: matplotlib核心剖析http://www.cnblogs.com/vamei/archive/2013/01/30/2879700.htmlPython图表绘制：matplotlib绘图库入门http://www.cnblogs.com/wei-li/archive/2012/05/23/2506940.htmlMatplotlib Tutorial(译)http://reverland.org/python/2012/09/07/matplotlib-tutorial/Basic Use of Matplotlib这个文章比较多地讲述了marker style和线型设置http://pythonshell.github.io/python/2013/11/05/Basic-Use-of-Matplotlib/matplotlib-绘制精美的图表 (HYRY Studio 出品)http://old.sebug.net/paper/books/scipydoc/matplotlib_intro.html坐标系的种类:axis coords (0,0 is lower-left and 1,1 is upper-right)data coords, data 值的坐标系figure coords, ============================================boxplot 绘图============================================理解统计学上的boxplothttp://bagrow.com/dsv/LEC07_notes_2014-02-04.htmlhttp://stackoverflow.com/questions/17725927/boxplots-in-matplotlib-markers-and-outliers 理解matplotlib的boxplothttp://blog.bharatbhole.com/creating-boxplots-with-matplotlib/ 这篇文章对我的帮助太大了, 它以step by step的方式, 告诉我们如何调教matplotlib绘制boxplot图. ============================================我的笔记============================================matplotlib中boxplot常用的术语: whiskers, 是指从box 到error bar之间的竖线 fliers, 是指error bar线之外的离散点. 维基上的叫法是 Outliers caps, 是指error bar横线 boxes, Q1 和 Q3组成的box, 即25分位和75分位. medians, 是中位值的横线. means, 是avg的横线. ax.boxplot() 函数参数: -参数x: data的输入, 格式是: 由vector组成的一个list -参数whis: 用来确定 error bar的位置, 上面的那条error bar的位置等于: Q3 + whis*IQR, 下面的那条error bar的位置等于 Q1-whis*IQR, 其中IQR = interquartile range 即 Q3-Q1, whis缺省值为1.5. -绘图风格参数, 这些参数有: boxprops,flierprops, medianprops, meanprops,capprops,whiskerprops属性. 每个绘图风格属性都是dict对象, 下面是一个比较完整属性设定, dict(linestyle='solid', color='blue', linewidth=1, marker='o', markerfacecolor='red', markeredgecolor='black', markeredgewidth=3, markersize=12)
matplotlib 在画boxplot时候, 先对原始数值序列X, 使用cbook.boxplot_stats()来求得median/q1/q3等值, 然后根据这些统计值来绘图. 如果我们对boxplot上的各个坐标存疑, 也可以手工调用 my_bxpstats=cbook.boxplot_stats()来验证这些统计值是否合理. my_bxpstats的属性有:
med: 中位值. q1: box的下边界, 即25分位值. q3: box的上边界, 即75分位值. whislo: 下面的那条error bar值. whishi: 上面的那条error bar值. 有时候单纯ax.boxplot()函数不能满足需求, 比如我们需要将各个box的avg点连起来. 这时候我们可以通过boxplot()函数的返回对象, 获取各个绘图元素对象, 有了这些基本绘图对象, 即可画出我们自定义的绘图元素. 下面以bp作为boxplot()返回对象. bp的基本绘图元素有: boxes, 是25分位值和75分位值构成的box, 每个box是一个PathPatch对象 medians, 是中位值的横线, 每个median是一个Line2D对象 whiskers, 是指从box 到error bar之间的竖线. 每个whisker是一个Line2D对象 fliers, 是指error bar线之外的离散点. 每个flier是一个Line2D对象 caps, 是指error bar横线. 每个cap是一个Line2D对象 means, 是avg的横线, 每个mean是一个Line2D对象 一旦能访问到这些Line2D对象, 就可以做更多的定制化了, 比如设置线性/颜色等, 因为有了位置信息, 甚至可以派生出其他Line2D对象. boxplot函数没有参数控制隐藏中位线, 如果我们需要隐藏, 可以将linewidth设为0 ================几点注意事项================##理解target_line, = ax.plot(x,y) 中的逗号 在matplotlib示例代码中, 我们经常看到将ax.plot()赋值给 "var," 这样的写法, 比如,target_line, = ax.plot([0, 10 + 0.5], [10, 10], linestyle='-', color='red', linewidth=2, label='Target')如果我们清楚ax.plot() 函数返回一个单元素的list, 上面的写法就很好理解了, 这其实就是一个unpack操作, 这之后target_line即是这个单元素.##为ax上的多个绘图元素增加增加legend, 比如为boxplot和一条Line, 这里需要使用ax.legend()函数, 代码如下:box = bp["boxes"][0] # 获取箱线图中的第一个box, 作为legend标示的绘图对象. ax.legend((box,target_line), ("Box plot","Target line"), fontsize=7, frameon=False, loc='upper left', bbox_to_anchor=(1.0, 1.0)) ##调整边框空白通常如果一个fig上只有一个ax的话, 边框显得很宽, 默认边框约有0.1个axis坐标系单位, 需要手动调整一下. ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)plt.subplots_adjust(left=0.03, right=0.94, bottom=0.14, top=0.93) ##设置背景色#set ax background colorax.set_axis_bgcolor('#D4D0C8')#set fig background colorrect = fig.patchrect.set_facecolor('#D4D0C8')对应的savefig()时候, 需要指定facecolor, 否则图片上ax将带背景色, 而fig其他部分为白色. fig.savefig(self.trend_chart_full_file, dpi=200, facecolor=fig.get_facecolor(), edgecolor='none')
# 有时候matplotlib给出的默认的xtick数量很少, 而我们需要标注的xtick_labels又太多, 就需要调整major tick的数量.
# 如果major tick数量超1000的话, 还需要重置locator.MAXTICKS值.main_plot, = ax.plot(data_to_plot, marker='s', markersize=3, color='green', linewidth=1)ax.tick_params(labelsize=6)value_count = len(data_to_plot)if value_count < 1000: # 1000 is the default tick.MAXTICKS ax.locator_params(axis='x', nbins=value_count)else: x_locator = ax.xaxis.get_major_locator() x_locator.MAXTICKS = value_count + 5 # 手动调整 MAX ticks的数量, 否则matplot会抛异常 ax.locator_params(axis='x', nbins=value_count)ax.set_xticklabels(xtick_labels)
# xlabel太密集了, 坐标轴上的刻度文字会重叠的, 需要隔几个刻度显示一个刻度文字, 可以使用MultipleLocator, LinearLocator等, 但都很难用, 下面的代码很简单, 先全部隐藏, 然后将需要的刻度文字显示出来即可.
ticks_count = len(collectn_list)ax.locator_params(axis='x', nbins=ticks_count) # set major ticks numberticks_count_visible = 15 # show 15 ticks at most interval = int(ticks_count / ticks_count_visible) + 1for label in ax.xaxis.get_ticklabels(): label.set_visible(False)for label in ax.xaxis.get_ticklabels()[0::interval]: label.set_visible(True)
#matplotlib 坑: ax.set_xticklabels() 函数有时候会报错, 猜测因为ticks太多, 需要catch一下.
# noinspection PyBroadException try: ax.set_xticklabels(xtick_labels) except Exception as ex: self.logger.exception(ex)
#matplotlib 坑:plt.clf() 有时候会报错, 简单封装一个clf_safely()函数
@classmethod def clf_safely(cls): import matplotlib.pyplot as plt # noinspection PyBroadException try: plt.clf() # except Exception as ex: cls.logger.exception(ex)============================================一个示例============================================下面代码是一个定制的boxplot, 定制点有:1. 绿色的 avg line 2. 需要从最大值连一条线到box顶, 需要从最小值连一条线到box底3. 画三条水平虚线, 分别是target/UCL/LCL
## numpy is used for creating fake dataimport numpy as npimport matplotlib as mpl## agg backend is used to create plot as a .png filempl.use('agg') # must set before import matplotlib.pyplot import matplotlib.pyplot as plt## 初始化raw data以及其他信息collectn_list = [] # raw data#xtick_labels = ['Sample%d'%i for i in range(len(collectn_list))]#y_label ='y_label'#title='title'#target = 80.0#ucl=110.0#lcl=40.0 if not collectn_list: np.random.seed(10) collectn_1 = np.random.normal(100, 10, 20) collectn_2 = np.random.normal(80, 30, 20) collectn_3 = np.random.normal(90, 20, 20) collectn_4 = np.random.normal(70, 25, 20) ## combine these different collections into a list collectn_list =[collectn_1,collectn_2,collectn_3,collectn_4] xtick_labels = ['Sample%d'%i for i in range(len(collectn_list))] y_label ='y_label' title='title' target = 80.0 ucl=110.0 lcl=40.0 data_to_plot = collectn_list# Create a figure instanceplt.clf() fig = plt.figure(figsize=(9, 6)) #设置长为9 inch, 宽为6 inchax = fig.add_subplot(1,1,1)plt.subplots_adjust(left=0.03, right=0.93, bottom=0.15, top=0.93)# grid onax.grid(True) # set background color ax.set_axis_bgcolor('#D4D0C8') rect = fig.patch rect.set_facecolor('#D4D0C8') # avg line is in greenmeanprops=dict(linestyle='solid', color='green')# hide the default median linemedianprops=dict(linestyle='solid', color='white')# Create the boxplotbp = ax.boxplot(data_to_plot, meanline=True, showmeans=True, meanprops=meanprops, medianprops=medianprops, showcaps=False)## extra line from box top to max point, line from box bottom to min point# 注意几个坐标点的求值for i, collectn in enumerate(collectn_list): percentile_25= np.percentile(collectn, 25, interpolation=b'linear') percentile_75= np.percentile(collectn, 75, interpolation=b'linear') y_max= max(collectn) y_min= min(collectn) medians_org = bp['medians'][i] medians_org_x=medians_org.get_xdata() # array([ 0.8875, 1.1125]) center_x = medians_org_x[0]+(medians_org_x[1]-medians_org_x[0])/2.0 ax.plot([center_x,center_x], [y_min,percentile_25], color='blue') ax.plot([center_x,center_x], [percentile_75,y_max], color='blue') ax.set_xticklabels(xtick_labels)ax.get_xaxis().tick_bottom()ax.get_yaxis().tick_left() ax.set_ylabel(y_label) ax.set_title(title)## add target/UCL/LCL dash line# 注意横线的坐标求值, 和文本的坐标的求值ax.plot([0,len(collectn_list)+0.5],[target,target], linestyle='--', color='blue', linewidth=1) ax.text(len(collectn_list)+0.5,target,"Tgt %.2f"%target,fontsize=10,horizontalalignment='right')ax.plot([0,len(collectn_list)+0.5],[ucl,ucl], linestyle='--', color='blue', linewidth=1) ax.text(len(collectn_list)+0.5,ucl,"UCL %.2f"%ucl,fontsize=10,horizontalalignment='right')ax.plot([0,len(collectn_list)+0.5],[lcl,lcl], linestyle='--', color='blue', linewidth=1) ax.text(len(collectn_list)+0.5,lcl,"LCL %.2f"%lcl,fontsize=10,horizontalalignment='right') fig.show() plt.close(fig) # 调用plt.close()释放内存, plt.clf()并不会释放内存