Matplotlib 标记 | 数据可视化 | Python 绘图

简介

Matplotlib 是一个广受欢迎的 Python 库，用于创建可视化效果，包括图表、图形和绘图。Matplotlib 的关键组件之一是标记（marker），用于在绘图上表示数据点。标记有各种形状、大小和样式，可以进行定制以适应特定的数据集。在本实验中，你将学习如何使用 Matplotlib 标记来创建能够有效传达数据的自定义可视化效果。

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空心标记

空心标记是单色的。以下代码演示了如何创建空心标记：

unfilled_markers = [m for m, func in Line2D.markers.items()
                    if func!= 'nothing' and m not in Line2D.filled_markers]

for ax, markers in zip(axs, split_list(unfilled_markers)):
    for y, marker in enumerate(markers):
        ax.text(-0.5, y, repr(marker), **text_style)
        ax.plot([y] * 3, marker=marker, **marker_style)
    format_axes(ax)

实心标记

实心标记与空心标记相反。以下代码演示了如何创建实心标记：

fig, axs = plt.subplots(ncols=2)
fig.suptitle('Filled markers', fontsize=14)
for ax, markers in zip(axs, split_list(Line2D.filled_markers)):
    for y, marker in enumerate(markers):
        ax.text(-0.5, y, repr(marker), **text_style)
        ax.plot([y] * 3, marker=marker, **marker_style)
    format_axes(ax)

标记填充样式

实心标记的边缘颜色和填充颜色可以分别指定。此外，fillstyle 可以配置为空心、完全填充或在各个方向上半填充。半填充样式使用 markerfacecoloralt 作为辅助填充颜色。以下代码演示了如何创建标记填充样式：

fig, ax = plt.subplots()
fig.suptitle('Marker fillstyle', fontsize=14)
fig.subplots_adjust(left=0.4)

filled_marker_style = dict(marker='o', linestyle=':', markersize=15,
                           color='darkgrey',
                           markerfacecolor='tab:blue',
                           markerfacecoloralt='lightsteelblue',
                           markeredgecolor='brown')

for y, fill_style in enumerate(Line2D.fillStyles):
    ax.text(-0.5, y, repr(fill_style), **text_style)
    ax.plot([y] * 3, fillstyle=fill_style, **filled_marker_style)
format_axes(ax)

由TeX符号创建的标记

使用 :ref:MathText <mathtext> 来使用自定义标记符号，例如 "$\u266B$"。有关STIX字体符号的概述，请参阅 STIX字体表 <http://www.stixfonts.org/allGlyphs.html>_。另请参阅 :doc:/gallery/text_labels_and_annotations/stix_fonts_demo。

fig, ax = plt.subplots()
fig.suptitle('Mathtext markers', fontsize=14)
fig.subplots_adjust(left=0.4)

marker_style.update(markeredgecolor="none", markersize=15)
markers = ["$1$", r"$\frac{1}{2}$", "$f$", "$\u266B$", r"$\mathcal{A}$"]

for y, marker in enumerate(markers):
    ## Escape dollars so that the text is written "as is", not as mathtext.
    ax.text(-0.5, y, repr(marker).replace("$", r"\$"), **text_style)
    ax.plot([y] * 3, marker=marker, **marker_style)
format_axes(ax)

由路径创建的标记

任何 ~.path.Path 都可以用作标记。以下示例展示了两个简单的路径——“星型”和“圆形”，以及一个带有镂空星星的更复杂的圆形路径。

import numpy as np

import matplotlib.path as mpath

star = mpath.Path.unit_regular_star(6)
circle = mpath.Path.unit_circle()
## concatenate the circle with an internal cutout of the star
cut_star = mpath.Path(
    vertices=np.concatenate([circle.vertices, star.vertices[::-1,...]]),
    codes=np.concatenate([circle.codes, star.codes]))

fig, ax = plt.subplots()
fig.suptitle('Path markers', fontsize=14)
fig.subplots_adjust(left=0.4)

markers = {'star': star, 'circle': circle, 'cut_star': cut_star}

for y, (name, marker) in enumerate(markers.items()):
    ax.text(-0.5, y, name, **text_style)
    ax.plot([y] * 3, marker=marker, **marker_style)
format_axes(ax)

使用变换进行高级标记修改

可以通过将一个变换传递给 MarkerStyle 构造函数来修改标记。以下示例展示了如何将给定的旋转应用于几种标记形状。

common_style = {k: v for k, v in filled_marker_style.items() if k!= 'marker'}
angles = [0, 10, 20, 30, 45, 60, 90]

fig, ax = plt.subplots()
fig.suptitle('Rotated markers', fontsize=14)

ax.text(-0.5, 0, 'Filled marker', **text_style)
for x, theta in enumerate(angles):
    t = Affine2D().rotate_deg(theta)
    ax.plot(x, 0, marker=MarkerStyle('o', 'left', t), **common_style)

ax.text(-0.5, 1, 'Un-filled marker', **text_style)
for x, theta in enumerate(angles):
    t = Affine2D().rotate_deg(theta)
    ax.plot(x, 1, marker=MarkerStyle('1', 'left', t), **common_style)

ax.text(-0.5, 2, 'Equation marker', **text_style)
for x, theta in enumerate(angles):
    t = Affine2D().rotate_deg(theta)
    eq = r'$\frac{1}{x}$'
    ax.plot(x, 2, marker=MarkerStyle(eq, 'left', t), **common_style)

for x, theta in enumerate(angles):
    ax.text(x, 2.5, f"{theta}°", horizontalalignment="center")
format_axes(ax)

fig.tight_layout()

设置标记的端点样式和连接样式

标记有默认的端点样式和连接样式，但在创建 MarkerStyle 时可以对其进行定制。

from matplotlib.markers import CapStyle, JoinStyle

marker_inner = dict(markersize=35,
                    markerfacecolor='tab:blue',
                    markerfacecoloralt='lightsteelblue',
                    markeredgecolor='brown',
                    markeredgewidth=8,
                    )

marker_outer = dict(markersize=35,
                    markerfacecolor='tab:blue',
                    markerfacecoloralt='lightsteelblue',
                    markeredgecolor='white',
                    markeredgewidth=1,
                    )

fig, ax = plt.subplots()
fig.suptitle('Marker CapStyle', fontsize=14)
fig.subplots_adjust(left=0.1)

for y, cap_style in enumerate(CapStyle):
    ax.text(-0.5, y, cap_style.name, **text_style)
    for x, theta in enumerate(angles):
        t = Affine2D().rotate_deg(theta)
        m = MarkerStyle('1', transform=t, capstyle=cap_style)
        ax.plot(x, y, marker=m, **marker_inner)
        ax.plot(x, y, marker=m, **marker_outer)
        ax.text(x, len(CapStyle) -.5, f'{theta}°', ha='center')
format_axes(ax)

修改连接样式

标记的连接样式也可以用类似的方式进行修改。

fig, ax = plt.subplots()
fig.suptitle('Marker JoinStyle', fontsize=14)
fig.subplots_adjust(left=0.05)

for y, join_style in enumerate(JoinStyle):
    ax.text(-0.5, y, join_style.name, **text_style)
    for x, theta in enumerate(angles):
        t = Affine2D().rotate_deg(theta)
        m = MarkerStyle('*', transform=t, joinstyle=join_style)
        ax.plot(x, y, marker=m, **marker_inner)
        ax.text(x, len(JoinStyle) -.5, f'{theta}°', ha='center')
format_axes(ax)

plt.show()

总结

在本实验中，你学习了如何使用Matplotlib标记来创建自定义可视化效果。具体来说，你学习了如何创建空心和实心标记、标记填充样式、由TeX符号创建的标记、由路径创建的标记、使用变换进行高级标记修改，以及如何设置标记端点样式和连接样式。通过使用这些技术，你可以创建有效的可视化效果，清晰准确地传达你的数据。

使用标记自定义 Matplotlib 可视化效果

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