Matplotlib 标记符号全面指南：如何使用和自定义各种标记|极客教程

Matplotlib 标记符号全面指南：如何使用和自定义各种标记

Matplotlib 是 Python 中最流行的数据可视化库之一，它提供了丰富的绘图功能，其中包括各种标记符号（markers）的使用。标记符号在数据可视化中扮演着重要角色，它们可以帮助我们突出显示数据点、区分不同的数据系列，以及增强图表的可读性。本文将全面介绍 Matplotlib 中的标记符号，包括内置标记符号的使用、自定义标记符号的方法，以及如何在不同类型的图表中应用这些标记。

1. Matplotlib 内置标记符号

Matplotlib 提供了一系列内置的标记符号，可以通过字符串或数字代码来指定。以下是一些常用的内置标记符号：

点状标记：’.’（点）, ‘,’（像素）
圆形标记：’o’（圆）, ‘O’（填充圆）
方形标记：’s’（方形）, ‘S’（填充方形）
三角形标记：’^’（上三角）, ‘v’（下三角）, ‘<‘（左三角）, ‘>’（右三角）
星形标记：’*’（星形）
多边形标记：’p’（五边形）, ‘h’（六边形）
十字标记：’+’（加号）, ‘x’（叉号）
菱形标记：’D’（菱形）, ‘d’（细菱形）
特殊标记：’|’（垂直线）, ‘_’（水平线）

让我们通过一个简单的示例来展示如何使用这些内置标记符号：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 10)
y = np.sin(x)

plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(x, y, marker='o', linestyle='-', color='b', label='how2matplotlib.com')
plt.title('使用圆形标记的正弦曲线')
plt.xlabel('X 轴')
plt.ylabel('Y 轴')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

Output:

Matplotlib 标记符号全面指南：如何使用和自定义各种标记

在这个示例中，我们使用 marker='o' 参数来指定圆形标记。linestyle='-' 表示使用实线连接数据点，color='b' 设置线条和标记的颜色为蓝色。

2. 自定义标记大小和颜色

除了选择标记的形状，我们还可以自定义标记的大小和颜色。以下是一个展示如何调整标记大小和颜色的示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 10)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(x, y1, marker='o', markersize=10, markerfacecolor='red', markeredgecolor='blue', linestyle='-', label='Sin - how2matplotlib.com')
plt.plot(x, y2, marker='s', markersize=8, markerfacecolor='green', markeredgecolor='black', linestyle='--', label='Cos - how2matplotlib.com')
plt.title('自定义标记大小和颜色')
plt.xlabel('X 轴')
plt.ylabel('Y 轴')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

Output:

Matplotlib 标记符号全面指南：如何使用和自定义各种标记

在这个示例中，我们使用了以下参数来自定义标记：

markersize：设置标记的大小
markerfacecolor：设置标记内部的填充颜色
markeredgecolor：设置标记边缘的颜色

通过这些参数，我们可以创建更加个性化和信息丰富的图表。

3. 使用标记符号列表

有时，我们可能想要在同一条线上使用不同的标记符号。Matplotlib 允许我们通过传递一个标记符号列表来实现这一点。以下是一个示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 10)
y = np.sin(x)

markers = ['o', 's', '^', 'D', 'v', '<', '>', 'p', 'h', '*']

plt.figure(figsize=(12, 6))
for i in range(len(x)):
    plt.plot(x[i], y[i], marker=markers[i], markersize=10, linestyle='None', label=f'Point {i+1} - how2matplotlib.com')

plt.title('使用标记符号列表')
plt.xlabel('X 轴')
plt.ylabel('Y 轴')
plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left')
plt.grid(True)
plt.tight_layout()
plt.show()

Output:

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在这个示例中，我们定义了一个包含不同标记符号的列表 markers，然后在循环中为每个数据点分配一个不同的标记。通过设置 linestyle='None'，我们只显示标记而不显示连接线。

4. 在散点图中使用标记

散点图是展示两个变量之间关系的常用图表类型，标记符号在散点图中起着至关重要的作用。以下是一个使用不同标记来区分数据类别的散点图示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

np.random.seed(42)
x1 = np.random.rand(50)
y1 = np.random.rand(50)
x2 = np.random.rand(50) + 0.5
y2 = np.random.rand(50) + 0.5

plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.scatter(x1, y1, marker='o', s=100, c='red', label='Group A - how2matplotlib.com')
plt.scatter(x2, y2, marker='^', s=100, c='blue', label='Group B - how2matplotlib.com')
plt.title('使用不同标记的散点图')
plt.xlabel('X 轴')
plt.ylabel('Y 轴')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

Output:

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在这个示例中，我们使用 plt.scatter() 函数创建散点图。marker 参数用于指定标记形状，s 参数用于设置标记大小，c 参数用于设置标记颜色。通过使用不同的标记和颜色，我们可以轻松区分两组数据。

5. 在折线图中使用标记

折线图是另一种常见的图表类型，我们可以在折线上添加标记来突出显示数据点。以下是一个在折线图中使用标记的示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 20)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(x, y1, marker='o', markersize=8, linestyle='-', label='Sin - how2matplotlib.com')
plt.plot(x, y2, marker='s', markersize=8, linestyle='--', label='Cos - how2matplotlib.com')
plt.title('在折线图中使用标记')
plt.xlabel('X 轴')
plt.ylabel('Y 轴')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

Output:

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在这个示例中，我们使用 plt.plot() 函数创建折线图，并通过 marker 参数为每条线添加不同的标记。markersize 参数用于调整标记的大小，linestyle 参数用于设置线条样式。

6. 自定义标记样式

除了使用内置的标记符号，Matplotlib 还允许我们创建自定义标记。我们可以使用 MarkerStyle 类来定义自己的标记形状。以下是一个创建自定义五角星标记的示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.path import Path
from matplotlib.markers import MarkerStyle

# 定义五角星的顶点
star_vertices = np.array([
    [0.0, 1.0],
    [0.2245, 0.309],
    [0.9511, 0.309],
    [0.3633, -0.118],
    [0.5878, -0.809],
    [0.0, -0.382],
    [-0.5878, -0.809],
    [-0.3633, -0.118],
    [-0.9511, 0.309],
    [-0.2245, 0.309],
    [0.0, 1.0]
])

# 创建自定义标记
star_marker = MarkerStyle(Path(star_vertices))

x = np.linspace(0, 10, 10)
y = np.sin(x)

plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(x, y, marker=star_marker, markersize=20, linestyle='-', color='purple', label='Custom Star - how2matplotlib.com')
plt.title('使用自定义五角星标记')
plt.xlabel('X 轴')
plt.ylabel('Y 轴')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

Output:

Matplotlib 标记符号全面指南：如何使用和自定义各种标记

在这个示例中，我们首先定义了五角星的顶点坐标，然后使用 Path 和 MarkerStyle 创建了自定义标记。最后，我们在 plt.plot() 函数中使用这个自定义标记来绘制数据点。

7. 使用图像作为标记

Matplotlib 还支持使用图像作为标记，这可以让我们的图表更加个性化和有趣。以下是一个使用自定义图像作为标记的示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.offsetbox import OffsetImage, AnnotationBbox

def getImage(path, zoom=1):
    return OffsetImage(plt.imread(path), zoom=zoom)

x = np.linspace(0, 10, 5)
y = np.sin(x)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
ax.plot(x, y, linestyle='-', color='blue')

for x0, y0 in zip(x, y):
    ab = AnnotationBbox(getImage('path_to_your_image.png', zoom=0.1), (x0, y0), frameon=False)
    ax.add_artist(ab)

plt.title('使用图像作为标记 - how2matplotlib.com')
plt.xlabel('X 轴')
plt.ylabel('Y 轴')
plt.grid(True)
plt.show()

在这个示例中，我们定义了一个 getImage() 函数来加载和缩放图像。然后，我们使用 AnnotationBbox 将图像作为标记添加到图表中。请注意，你需要将 ‘path_to_your_image.png’ 替换为实际的图像文件路径。

8. 在 3D 图表中使用标记

Matplotlib 不仅支持 2D 图表中的标记，还可以在 3D 图表中使用标记。以下是一个在 3D 散点图中使用标记的示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig = plt.figure(figsize=(10, 8))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

n = 100
x = np.random.rand(n)
y = np.random.rand(n)
z = np.random.rand(n)
colors = np.random.rand(n)
sizes = 1000 * np.random.rand(n)

scatter = ax.scatter(x, y, z, c=colors, s=sizes, alpha=0.6, marker='o')

ax.set_xlabel('X 轴')
ax.set_ylabel('Y 轴')
ax.set_zlabel('Z 轴')
ax.set_title('3D 散点图中的标记 - how2matplotlib.com')

plt.colorbar(scatter)
plt.show()

Output:

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在这个示例中，我们使用 fig.add_subplot(111, projection='3d') 创建一个 3D 子图，然后使用 ax.scatter() 函数绘制 3D 散点图。我们可以通过 c 参数设置点的颜色，s 参数设置点的大小，alpha 参数设置透明度，以及 marker 参数设置标记形状。

9. 使用标记绘制误差线

标记不仅可以用来表示数据点，还可以用来绘制误差线。以下是一个使用标记绘制误差线的示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 50)
y = np.sin(x)
yerr = 0.1 + 0.2 * np.random.rand(len(x))

plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.errorbar(x, y, yerr=yerr, fmt='o', markersize=8, capsize=5, capthick=2, ecolor='red', label='Data with error - how2matplotlib.com')
plt.title('使用标记绘制误差线')
plt.xlabel('X 轴')
plt.ylabel('Y 轴')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

Output:

Matplotlib 标记符号全面指南：如何使用和自定义各种标记

在这个示例中，我们使用 plt.errorbar() 函数绘制带有误差线的数据点。fmt='o' 参数指定使用圆形标记，markersize 设置标记大小，capsize 和 capthick 分别设置误差线端点的大小和粗细，ecolor 设置误差线的颜色。

10. 在箱## 10. 在箱线图中使用标记

箱线图是一种用于显示数据分布的统计图表，我们可以在箱线图中添加标记来显示异常值或其他重要数据点。以下是一个在箱线图中使用标记的示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

np.random.seed(42)
data = [np.random.normal(0, std, 100) for std in range(1, 4)]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
bp = ax.boxplot(data, patch_artist=True)

for median in bp['medians']:
    median.set(color='red', linewidth=2)

for flier in bp['fliers']:
    flier.set(marker='o', color='green', alpha=0.5)

ax.set_xticklabels(['Group 1', 'Group 2', 'Group 3'])
plt.title('箱线图中的标记使用 - how2matplotlib.com')
plt.ylabel('值')
plt.show()

Output:

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在这个示例中，我们使用 ax.boxplot() 函数创建箱线图。通过设置 fliers 的属性，我们可以自定义异常值的标记样式。我们还可以通过设置 medians 的属性来突出显示中位数线。

11. 在极坐标图中使用标记

极坐标图是另一种有趣的图表类型，我们同样可以在其中使用标记。以下是一个在极坐标图中使用标记的示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

theta = np.linspace(0, 2*np.pi, 8, endpoint=False)
r = np.array([4, 3, 2, 5, 4, 3, 2, 5])

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8), subplot_kw=dict(projection='polar'))
ax.plot(theta, r, 'o-', linewidth=2, markersize=10, label='Data - how2matplotlib.com')
ax.set_rlabel_position(0)
ax.set_rticks([1, 2, 3, 4, 5])
ax.set_rlim(0, 6)
ax.set_title('极坐标图中的标记使用')
plt.legend()
plt.show()

Output:

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在这个示例中，我们使用 subplot_kw=dict(projection='polar') 创建一个极坐标子图。然后，我们使用 ax.plot() 函数绘制数据，并通过 'o-' 参数同时指定线条和标记样式。

12. 使用标记创建图例

标记不仅可以用于数据点的表示，还可以用于创建更加丰富的图例。以下是一个使用自定义标记创建图例的示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
ax.plot(x, y1, label='Sin')
ax.plot(x, y2, label='Cos')

# 创建自定义图例
legend_elements = [
    plt.Line2D([0], [0], marker='o', color='w', markerfacecolor='r', markersize=15, label='Point'),
    plt.Line2D([0], [0], marker='s', color='w', markerfacecolor='g', markersize=15, label='Square'),
    plt.Line2D([0], [0], marker='^', color='w', markerfacecolor='b', markersize=15, label='Triangle')
]

ax.legend(handles=legend_elements, title='Custom Legend - how2matplotlib.com')
ax.set_title('使用标记创建自定义图例')
plt.show()

Output:

Matplotlib 标记符号全面指南：如何使用和自定义各种标记

在这个示例中，我们使用 plt.Line2D() 创建自定义的图例元素，每个元素都有不同的标记样式。然后，我们通过 ax.legend() 函数将这些自定义元素添加到图例中。

13. 在热图中使用标记

热图通常用于显示矩阵数据，但我们也可以在热图中添加标记来突出显示特定的数据点。以下是一个在热图中使用标记的示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.rand(10, 10)
row_labels = ['Row' + str(i) for i in range(10)]
col_labels = ['Col' + str(i) for i in range(10)]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8))
im = ax.imshow(data, cmap='YlOrRd')

# 添加标记
marker_positions = [(2, 3), (5, 7), (8, 1)]
for pos in marker_positions:
    ax.plot(pos[1], pos[0], 'D', markersize=10, markeredgecolor='black', markerfacecolor='none')

ax.set_xticks(np.arange(len(col_labels)))
ax.set_yticks(np.arange(len(row_labels)))
ax.set_xticklabels(col_labels)
ax.set_yticklabels(row_labels)

plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=45, ha="right", rotation_mode="anchor")

ax.set_title("热图中的标记使用 - how2matplotlib.com")
fig.tight_layout()
plt.colorbar(im)
plt.show()

Output:

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在这个示例中，我们首先使用 ax.imshow() 创建热图，然后通过 ax.plot() 函数在指定位置添加标记。我们使用菱形标记 'D' 并设置其边缘颜色和填充颜色，以便在热图上清晰可见。

14. 在等高线图中使用标记

等高线图用于表示三维表面，我们可以在其中添加标记来突出显示特定点或区域。以下是一个在等高线图中使用标记的示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def f(x, y):
    return np.sin(np.sqrt(x ** 2 + y ** 2))

x = np.linspace(-6, 6, 30)
y = np.linspace(-6, 6, 30)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = f(X, Y)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8))
CS = ax.contour(X, Y, Z)
ax.clabel(CS, inline=True, fontsize=10)

# 添加标记
marker_positions = [(-3, -3), (0, 0), (3, 3)]
for pos in marker_positions:
    ax.plot(pos[0], pos[1], 'ro', markersize=10)

ax.set_title("等高线图中的标记使用 - how2matplotlib.com")
plt.show()

Output:

Matplotlib 标记符号全面指南：如何使用和自定义各种标记

在这个示例中，我们首先使用 ax.contour() 创建等高线图，然后通过 ax.plot() 函数在指定位置添加红色圆形标记。

15. 在时间序列图中使用标记

时间序列图是展示随时间变化的数据的常用图表类型。我们可以使用标记来突出显示重要的时间点或事件。以下是一个在时间序列图中使用标记的示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np

# 创建示例数据
dates = pd.date_range(start='2023-01-01', end='2023-12-31', freq='D')
values = np.cumsum(np.random.randn(len(dates))) + 100

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'Date': dates, 'Value': values})

# 选择要标记的日期
marked_dates = ['2023-03-15', '2023-07-01', '2023-11-30']
marked_values = df[df['Date'].isin(pd.to_datetime(marked_dates))]['Value']

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 6))
ax.plot(df['Date'], df['Value'], label='Time Series - how2matplotlib.com')
ax.scatter(pd.to_datetime(marked_dates), marked_values, color='red', s=100, marker='^', label='Important Events')

ax.set_xlabel('Date')
ax.set_ylabel('Value')
ax.set_title('时间序列图中的标记使用')
ax.legend()

plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()