matplotlib AGG filter|极客笔记

matplotlib AGG filter

在Matplotlib中，AGG是一种反锯齿滤镜，用于在绘制图形时减少锯齿效应。AGG滤镜可以帮助我们创建更加平滑和清晰的图形，提高图形的可视化效果。本文将详细介绍matplotlib中AGG滤镜的使用方法，并提供相关示例代码。

1. 导入AGG滤镜

要使用AGG滤镜，首先需要导入matplotlib库，并设置使用AGG滤镜。示例代码如下：

import matplotlib
matplotlib.use('agg')
import matplotlib.pyplot as plt

2. 创建简单的折线图

接下来，我们将创建一个简单的折线图，并使用AGG滤镜来观察图形的效果。示例代码如下：

import numpy as np
import matplotlib
matplotlib.use('agg')
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(0, 10, 0.1)
y = np.sin(x)

plt.plot(x, y)
plt.title('Sin Wave')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('sin(x)')
plt.show()

3. 创建带有网格的散点图

在这个示例中，我们将创建一个带有网格的散点图，并使用AGG滤镜来观察图形的效果。示例代码如下：

import numpy as np
import matplotlib
matplotlib.use('agg')
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)

plt.scatter(x, y)
plt.grid(True)
plt.title('Scatter Plot with Grid')
plt.show()

4. 创建带有标签的饼图

下面我们将创建一个带有标签的饼图，并使用AGG滤镜来观察图形的效果。示例代码如下：

import numpy as np
import matplotlib
matplotlib.use('agg')
import matplotlib.pyplot as plt

labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
sizes = [15, 30, 45, 10]

plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.title('Pie Chart with Labels')
plt.show()

5. 创建堆叠条形图

在这个示例中，我们将创建一个堆叠条形图，并使用AGG滤镜来观察图形的效果。示例代码如下：

import numpy as np
import matplotlib
matplotlib.use('agg')
import matplotlib.pyplot as plt

N = 5
menMeans = (20, 35, 30, 35, 27)
womenMeans = (25, 32, 34, 20, 25)

ind = np.arange(N)    
width = 0.35       

p1 = plt.bar(ind, menMeans, width)
p2 = plt.bar(ind, womenMeans, width, bottom=menMeans)

plt.ylabel('Scores')
plt.title('Scores by group and gender')
plt.xticks(ind, ('G1', 'G2', 'G3', 'G4', 'G5'))
plt.yticks(np.arange(0, 81, 10))
plt.legend((p1[0], p2[0]), ('Men', 'Women'))
plt.show()

6. 创建带有误差线的柱状图

接下来，我们将创建一个带有误差线的柱状图，并使用AGG滤镜来观察图形的效果。示例代码如下：

import numpy as np
import matplotlib
matplotlib.use('agg')
import matplotlib.pyplot as plt

x = np.arange(4)
money = [1.5, 2.5, 5.5, 2.0]
error = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4]

plt.bar(x, money, yerr=error)
plt.title('Bar Chart with Error Bars')
plt.xticks(x, ('A', 'B', 'C', 'D'))
plt.show()

7. 创建带有颜色条的热力图

在这个示例中，我们将创建一个带有颜色条的热力图，并使用AGG滤镜来观察图形的效果。示例代码如下：

import numpy as np
import matplotlib
matplotlib.use('agg')
import matplotlib.pyplot as plt

data = np.random.rand(10, 10)
plt.imshow(data, cmap='hot', interpolation='nearest')
plt.colorbar()
plt.title('Heatmap with Colorbar')
plt.show()

8. 创建带有标签的箱线图

下面我们将创建一个带有标签的箱线图，并使用AGG滤镜来观察图形的效果。示例代码如下：

import numpy as np
import matplotlib
matplotlib.use('agg')
import matplotlib.pyplot as plt

data = [np.random.normal(0, std, 100) for std in range(1, 4)]
plt.boxplot(data, labels=['A', 'B', 'C'])
plt.title('Boxplot with Labels')
plt.show()

9. 创建带有注释的极坐标图

在这个示例中，我们将创建一个带有注释的极坐标图，并使用AGG滤镜来观察图形的效果。示例代码如下：

import numpy as np
import matplotlib
matplotlib.use('agg')
import matplotlib.pyplot as plt

r = np.arange(0, 2, 0.01)
theta = 2 * np.pi * r

plt.subplot(111, polar=True)
plt.plot(theta, r)
plt.title('Polar Plot with Annotation')
plt.annotate('Origin', xy=(0, 0), xytext=(0.5, 0.5),
             arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05))
plt.show()

10. 创建带有标签的3D散点图

接下来，我们将创建一个带有标签的3D散点图，并使用AGG滤镜来观察图形的效果。示例代码如下：

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
import numpy as np
import matplotlib
matplotlib.use('agg')
import matplotlib.pyplot as plt


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

x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
z = np.random.rand(100)
c = np.random.rand(100)

img = ax.scatter(x, y, z, c=c, cmap=plt.hot())
fig.colorbar(img)
plt.title('3D Scatter Plot with Colorbar')
plt.show()