import matplotlib.pyplot as plt  # 常用的是pyplot模块
import numpy as np

# x,y可以是数字或字符串，为字符串时默认等距。
x = np.linspace(1,10,500) # linspace:在1-10区间内生成500个等距点,返回数组
y = 2*x + 1     # 直线方程

plt.figure()    # 创建新图,方便开多个figure
# plt.figure(num=4)     可以传数字参数num=?,空则默认按顺序命名
# plt.figure(figsize=(5,6))   自定义宽,高(但实际上可以用鼠标拉长)
plt.title('a line')   # 图的名称
plt.plot(x,y)    # 生成图,x轴数组为x,y轴数组为y
plt.show()     # 将该图展现出来

y = exp(x)
plt.figure()
plt.plot(x,y)
plt.plot(y,x,color='red',linestyle='--')# 默认蓝色,这里改为红色,虚线
# linestyle可简写为ls,color可简写为c
plt.plot(x,y,linestyle=(0,(1,2,3)))  # 元组定义线型

plt.plot(x,y,marker='o') # 每个点用实心圆代替(但是线型还是直线)
plt.plot(x,y,marker=r'$\alpha$',markersize=10,label='name')  # markersize可简写为ms
plt.plot(x,y,marker='*',mec='r',mfc='k') # mec设置点边框的颜色,mfc设置点内部颜色
# mec:markeredgecolor, mfc:markerfacecolor

plt.plot(x,y,fmt='o:k')  # 实心圆(点),虚线(线),黑色(色)

plt.xlim((0,1))  # 限制x轴的范围
plt.ylim((1,2))  # 限制y轴的范围(也可以用[]括起)
plt.xlabel('label') # 设定x轴的标签,即说明x轴是什么,同理可用plt.ylabel()设置y轴的标签
# loc属性:设置标签的位置,有right/left/center 默认center ---> title(),legend()都有该属性
# ylabel的loc属性有top/bottom/center

plt.xticks(np.linspace(0,1,5)) # 更改x轴的单位,默认每0.5为一个节点,这里设置为将0-1分割为5点
# 后面数组对应前面数组的值,可以改成自己需要的名称
plt.xticks([0,1,5],['none','middle','pretty good'])

ax = plt.gca() # 获取前面这整张图的坐标轴,有上下左右四条轴
for i in ['right','top']:
 ax.spines[i].set_color('none') # 可以通过spines[]更改对应轴的属性

ax.spines['left'].set_position(('data',0)) # 将y轴移动到x=0的位置

for i in ['left','bottom']:
 ax.spines[i].set_position(('data',0))

plt.grid(None,which='major',axis='both',...) # 其它参数和设置线型时类似

plt.figure()        # 创建画布,或:
fig = plt.figure()       # 将画布赋给fig
ax = plt.subplot(111,projection='polar') # 极坐标投影,或:
ax = plt.subplot(111,polar=1)    # 等效

ax1 = fig.add_subplot(111)   # 将左上角的区域切分出来

fig, ax = plt.subplots()  # 返回画布,图数组(这里没给参数,默认生成一张图)
ax.plot(x,y)

fig,(ax1,ax2) = plt.subplots(1,2,sharex=1,sharey=1) # 1即所有子图共享,0即所有子图独立
# 改变图形与subplot不同,需要将参数转换为字典传进去
fig,ax3 = plt.subplots(1,1,subplot_kw=dict(projection='polar'))
fig,ax3 = plt.subplots(1,1,subplot_kw=dict(polar=1))

fig,axs = plt.subplots(2,2)      # 两行两列,返回数组,用坐标访问
axs[0,0].set_title('titleName')     # 标题
axs[0,0].plot(x,y,lw=1,c='r',marker='*',...) # plot
axs[0,0].set_xticks(array)      # 轴的单位
axs[0,0].set_xlim(-1,1)       # 轴的范围
axs[0,0].spines['right'].set_color('none')  # 隐藏轴
axs[0,0].axis('off')       # 隐藏所有轴,可以用xaxis/yaxis
axs[0,0]1.set_xlabel('labelName')    # 给x轴加标注

plt.figure()
ax1 = plt.subplot2grid((2,2),(0,0)) # 将画布切分为2行2列,并把(0,0)网格返回给ax对象
ax2 = plt.subplot2grid((2,2),(1,0),colspan=2) # ax2占满第二行
ax3 = plt.subplot2grid((2,2),(1,1),rowspan=2) # ax3占满第二列

import matplotlib.gridspec as gridspec
plt.figure()
gs = gridspec.GridSpec(3,3)  # 将画布切分成3行3列
ax1 = plt.subplot(gs[0,0])
ax2 = plt.subplot(gs[1:,1])
ax3 = plt.subplot(gs[-1,-1])

gs1 = gridspec.GridSpec(3,3)
gs1.update(left=0,right=0.5) # 限定gs1网格只占画布的左边

plt.rcParams["font.family"]="SimHei" # 将字体名称设置为"SimHei"(黑体)

ax.tick_params(length=0) # 直接设置刻度线的长度,或
ax.tick_params(bottom=0) # 不显示底轴的刻度线

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec
def main():
    x = np.linspace(-5,5,30)
    xSin = np.linspace(0, 2*np.pi,30)
    theta = np.linspace(0, 2*np.pi,30)
    yExp = np.exp(x)
    ySin = np.sin(xSin)
    rHeart = np.sin(theta)
    plt.figure()
    # 左网格
    gsL = gridspec.GridSpec(2,2)
    gsL.update(left=0.05,right=0.4,wspace=0.4)
    axSin = plt.subplot(gsL[0,0])
    axPol = plt.subplot(gsL[0,1], polar=1)  # 心形线极坐标映射
    axExp = plt.subplot(gsL[1,:])           # 占满第二行

    axSin.plot(xSin,ySin)
    axSin.set_xticks([0,np.pi,2*np.pi],[0,r'$\pi$',r'$2\pi$'])
    axSin.set_title('y=sinx',backgroundcolor='skyblue')

    axPol.plot(theta, rHeart)
    axPol.set_title(r'$\rm r=sin\theta$',backgroundcolor='skyblue')

    axExp.plot(x,yExp,label=r'$y=e^x$')
    axExp.plot(yExp,x,ls=(0,(0,1,2,1)),label='y=lnx')
    axExp.plot([0,1],[1,0],'ko')
    axExp.set_xlim(-0.5,2)
    axExp.set_ylim(-5,10)
    axExp.set_xticks(np.linspace(0,2,3))
    axExp.set_yticks(np.linspace(-5,10,4))
    axExp.tick_params(length=0)
    axExp.set_title(r'$\rm y=e^x\ &\ y=\ln x$',backgroundcolor='pink')
    plt.legend(loc='upper right')
    for i in ['right','top']:
        axSin.spines[i].set_color('none')
        axExp.spines[i].set_color('none')
    for i in ['left','bottom']:
        axSin.spines[i].set_position(('data',0))
        axExp.spines[i].set_position(('data',0))
    # 右网格
    gsR = gridspec.GridSpec(2,2,left=0.5,right=0.9,hspace=0.3)
    axDens = plt.subplot(gsR[0,0])
    axNums = plt.subplot(gsR[0,1])
    axPie = plt.subplot(gsR[1,:])

    rng = np.random
    xNums1 = rng.randn(1000)
    xNums2 = rng.randn(1000)
    axDens.hist(xNums1,alpha=0.7,color='skyblue',
                bins=100,weights=[np.array(2)for _ in range(1000)],density=1)
    axDens.hist(xNums2,alpha=0.7,color='pink',bins=100,density=1)
    axDens.tick_params(length=0)
    axDens.set_title('two groups\'s density',backgroundcolor='orange')
    
    axNums.hist(xNums1,alpha=0.7,color='skyblue',
                bins=100,weights=[np.array(2)for _ in range(1000)])
    axNums.hist(xNums2,alpha=0.7,color='pink',bins=100)
    axNums.tick_params(length=0)
    axNums.set_title('two groups',backgroundcolor='red')
    
    axPie.pie([40,30,20,10],colors=['#a4f9e4','#f9c5a4','#c9a4f9','#d1f9a4'],
              autopct="%d%%",radius=1.5,
              labels=['yorushika','atarayo','zutomayo','yoasobi'],
              labeldistance=0.7,
              pctdistance=0.3,
              shadow=1,
              explode=[0.1,0,0,0])
    axPie.set_title("The four 'YoRu's in my mind")

    plt.show()

if __name__ == '__main__':
    main()